扩展的纳米级成像为电池的未来提供了更清晰的愿景

2022-05-18 15:33:13卫元宽
导读 电池是复杂且不断发展的系统,每个粒子都有一个故事要讲。在国家可再生能源实验室(NREL),人们普遍认为X射线成像技术是解锁有关储能系统性

电池是复杂且不断发展的系统,每个粒子都有一个故事要讲。在国家可再生能源实验室(NREL),人们普遍认为X射线成像技术是解锁有关储能系统性能的关键信息的关键。因此,NREL研究人员处于使用X射线诊断技术检查电池材料的成分和结构的新研究的前沿。随着新X射线纳米级计算机断层扫描(nano-CT)扫描仪的预期增加,NREL研究人员将拥有使他们能够比以往更清晰地了解能源材料的技术。

“作为电化学研究领域的领先机构,我们继续投资于纳米CT等最先进的能力至关重要,”NREL储能研究员DonalFinegan说。“这台扫描仪以50纳米的新空间分辨率扩展了我们在NREL的能力,否则只能在高能同步加速器X射线设施中实现这一限制。”

纳米CT系统分辨率的显着改进为我们分析和理解电池材料的方式打开了大门。随着样品的旋转,X射线束会创建具有极高分辨率的3D图像。因此,这种成像方法允许研究人员检查电池材料的特性,例如它们的晶体结构、化学成分和3D架构。鉴于纳米CT的非破坏性,研究人员可以实时查看发生的变化,以了解电池在运行或循环期间的反应。

电池研究的未来机遇

由NREL、加州大学(UC)圣迭戈分校、皮卡迪儒勒凡尔纳大学和赛默飞世尔科技的领先纳米技术科学家撰写的《自然纳米技术》合作评论扩展了电池诊断成像的历史和发展趋势以及应用机器学习的机会改进现有成像和计算建模能力的技术。

机器学习技术训练计算机构建模型来预测结果和自动化分析过程。结合纳米CT,机器学习可以开发预测模型来分析电极微观结构或材料异质性(例如颗粒形状的均匀性)如何影响电化学响应。因此,研究人员可以快速查看复杂的数据集,以确定下一代电池设计的新解决方案。

此外,生成对抗网络(GAN)等建模工具可以提高数字图像的分辨率并弥合诊断成像尺度之间的差距,从而提供锂离子电极颗粒形态的整体视图,或者简单地说,它的结构。例如,电极颗粒的形状和大小可能有很大差异,多尺度成像对于了解电池的工作原理至关重要。如果研究人员知道去哪里寻找,降解机制——或对电池寿命、安全性和可靠性产生负面影响的材料不一致——会出现在不同的放大倍数上。

NREL与乌尔姆大学和阿贡国家实验室的研究人员合作,最近在npjComputationalMaterials上发表了关于如何应用GAN来提高显微图像的分辨率并实现量化对人类不可见的小特征的能力的演示。肉眼,如电极颗粒的裂纹。

“我们希望使用这种新的纳米CT扫描仪来为下一代电池材料的未来合成和制造技术提供信息,”Finegan说。“在内部对这种分辨率进行成像的能力使我们的研究团队能够更快地更深入地了解更能抵抗降解机制(例如颗粒破裂)的材料。这种能力与其他显微镜技术和新型机器相结合-学习方法,将我们的表征范围扩大到一个全新的极限。”

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