计算机视觉帮助科学家研究锂离子电池

时间:2020-05-09 01:19 来源:seo 作者:杏鑫 点击量:

计算机视觉帮助科学家研究锂离子电池

随着时间的推移,锂离子电池会逐渐失去动力,这使得科学家和工程师们努力研究这个过程的细节。现在,美国能源部SLAC国家加速器实验室的科学家们已经将复杂的机器学习算法与x射线断层扫描数据结合起来,生成了一幅详细的图像,展示了电池的一个组成部分,即阴极,是如何随着使用而退化的。

这项新研究发表在5月8日的《自然通讯》(Nature Communications)杂志上,研究的重点是如何更好地观察镍锰钴阴极的变化。在这些阴极中,NMC粒子由导电碳基体结合在一起,研究人员推测性能下降的一个原因可能是粒子脱离了该基体。该团队的目标是将斯坦福大学的斯坦福同步加速器辐射光源(SSRL)和欧洲同步加速器辐射设施(ESRF)的尖端能力结合起来,全面了解NMC粒子是如何分裂并脱离母体的,以及这可能如何导致性能损失。

当然,它对人类是一个艰巨的任务:找出发生了什么NMC阴极的通过看图片,所以团队转向计算机视觉、机器学习算法的一个分支,它最初设计扫描图像或视频和识别和跟踪对象像狗或汽车。

即便如此,也存在挑战。计算机视觉算法通常瞄准由亮线或暗线定义的边界,因此它们很难区分粘在一起的几个小的NMC粒子和单个大但部分断裂的NMC粒子;对大多数计算机视觉系统来说,这些骨折看起来就像完全的骨折。

为了解决这个问题,团队使用了一种用于处理分层对象的算法——例如,拼图,我们认为它是一个完整的实体,尽管它是由许多单独的部分组成的。通过研究人员自己的输入和判断,他们训练了这个算法来区分不同种类的粒子,从而开发出NMC粒子,无论大小,是否断裂,如何从阴极脱离的三维图像。

他们发现,与碳基体分离的粒子确实对电池性能的下降有重要影响,至少在人们通常会在消费电子产品(如智能手机)中看到的情况下是如此。

第二,虽然大的NMC粒子更有可能被破坏并脱离,但也有相当多的小粒子会脱离,总的来说,小粒子的行为方式有更多的变化,SLAC的科学家、这篇新论文的资深作者刘益金说。刘说,这一点很重要,因为研究人员通常认为,通过制造更小的电池颗粒,他们可以制造更持久的电池——新研究表明,这可能不是那么简单。

当前位置:主页 > 化学知识 >

声明:本文杏鑫娱乐整理不代表个人观点,转载请注明原文,点击还能查看更多的文章;本文网址: http://www.kozbods.com/huaxue/1494.html

围观: 次 | 责任编辑:杏鑫

延伸阅读

SEO关键字



回到顶部