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计算机视觉帮助科学家研究锂离子电池新技术

来源:本站原创 发表日期:2020-05-08 19:32:31

锂离子电池

锂离子电池会随着时间的流逝而失去汁液,导致科学家和工程师努力工作以详细了解该过程。现在,能源部国家加速器实验室的科学家已经将复杂的机器学习算法与射线断层扫描数据相结合,以产生一张详细的图片,明一个电池组件阴极如何随着使用而退化。

这项新研究于5月8日在《自然通讯》上发表,重点关注如何更好地可视化镍锰钴或制成的阴极中发生的事情。锂离子电池在这些阴极中,颗粒通过导电碳基质固定在一起,研究人员推测,性能下降的原因之一可能是颗粒脱离了该基质。该团队的目标是将的斯坦福同步辐射辐射光源和欧洲同步辐射辐射设施的尖端功能相结合,以全面了解粒子如何分裂和脱离基质以及其如何做出贡献造成性能损失。

当然,对于人类来,仅通过查看阴极的图片就可以知道发生了什么,因此该团队转向了计算机视觉,这是机器学习算法的一个子领域,其最初旨在扫描图像或视频并识别和跟踪狗或汽车之类的物体。即使那样,仍然存在挑战。计算机视觉算法通常在由亮线或暗线定义的边界处归零,因此很难区分粘在一起的几个小颗粒和单个大但部分破裂的颗粒。在大多数计算机视觉系统中,这些裂缝看起来像是干净的裂缝。

为了解决该问题,团队使用了一种用于处理分层对象的算法,例如拼图游戏,尽管它由许多单独的部分组成,但我们仍将其视为一个完整的实体。在研究人员自己的输入和判断下,他们训练了该算法以区分不同种类的粒子,从而绘制了三维图,显示了粒子无论大小,是否破裂如何脱离阴极。

他们发现,至少在某些情况下,从碳基质上脱落的颗粒确实会严重影响电池的性能,例如智能手机等。第二,的研究人员刘益进,虽然大型粒子更有可能受到破坏并脱落,但也有相当多的较小粒子也脱落了。

总的来说,小粒子的行为方式存在更多差异。新论文的高级作者。这很重要,因为研究人员普遍认为,通过使电池颗粒更小,它们可以制造寿命更长的电池新研究表明,这一点可能并不那么简单。