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本图表通过阴极厚度和孔隙度反映电池容量。它意味着，基于数值模拟运算（黑色方块）的搜索结果与莱斯大学的新算法（红点）所得结果几乎一致。
美国“优睿科”网站消息称，美国莱斯大学布朗工程学院的材料科学家Ming Tang和研究生Fan Wang开发出一种更简单高效的电池性能预测模型，该模型或将助力更优质电池的研发。研究于当地时间9月16日发表于《电池报告物理科学》杂志。
这种新分析模型不需要运用复杂的数值模拟运算指导电池组件的选择、设计以及它们之间的相互作用。该简化模型在确保一定精确度的同时能够完成繁重的任务，其分析速度是现有模型的10万倍。Tang教授表示，这将使研究人员能够快速评估电池的倍率性能。
电池的优化通常涉及到该论文中提到的能源（电池可储存的电量）和功率密度（电池释放能量的速率）之间的“永久权衡”，而所有这些因素都取决于材料、电池配置和内部结构（如孔隙率）。与结构相关的可调参数很多，这造成现有模型计算过程繁琐，耗时过长。
Tang教授介绍道：“几乎所有人员都会采用这种现有方法对电池进行设计和优化。这种方法被称为“伪二维”（P2D）模拟运算，运行成本很高，用它来优化电池十分复杂耗时。我们推动这次研究的原因在于，我们意识到需要一个更快、更透明的工具来加速设计过程，并提供一些简单清晰的观点，这些观点往往难以通过数值模拟获取。”
Tang教授强调，该模型可以轻易通过MATLAB和Excel等常用软件来实现，甚至能在计算器上使用。为了测试这个模型，研究人员尝试用它确定普通全电池和半电池的最佳孔隙率和电极厚度。在这个过程中，他们发现具有“均匀反应”行为的电极（比如镍-锰-钴和镍-钴-氧化铝），最适用于需要厚电极来增加能量密度的电池产品。他们还发现，半电池（只有一个电极）天生具有更好的倍率性能。这就意味着，其性能并不能作为评估商业电池所采用的全电池中电极性能的可靠指标。
科界原创
编译：朱明逸
审稿：西莫
责编：陈之涵
期刊来源： 《电池报告物理科学》
期刊编号： 2666-3864
原文链接：
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-09/ru-fcd091620.php
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