摘要：　起初，衰减似乎由单个电极粒子的特性所驱动。但在持续了数十次充放电循环后，这些粒子是如何组织到一起的，就显得更加重要了。

　　据悉，在经历了一定次数的充放电循环之后，锂离子电池不可避免地会迎来报废的命运。而为了尽可能地延长它们的寿命，世界各地的研究人员也在付出持续不懈的努力。最新消息是，在 2022 年 4 月 29 日发表于《科学》杂志上的一篇文章中，美国能源部 SLAC 国家加速器实验室携手普渡大学、弗吉尼亚理工、欧洲同步加速器辐射设施的研究人员们，共同探讨了电池衰减背后的深层原因。

起初，衰减似乎由单个电极粒子的特性所驱动。但在持续了数十次充放电循环后，这些粒子是如何组织到一起的，就显得更加重要了。

　　SLAC 科学家、斯坦福同步加速器辐射光源研究员、兼这项研究的资深作者 Yijin Liu 表示：

　　构成电池电极的这些粒子，属于最基本的构建块。但当你放大后，就会注意到这些粒子的相互作用。

　　正因如此，若你想要打造更优秀的电池，就必须深入了解这些粒子是如何组合到一起的。

　　这项研究的重点，并不仅仅放在单个粒子上，还涉及它们的协同工作，以找到影响其寿命长短的模式。

　　于是在过往研究的基础上，Liu 与同僚们借助了计算机视觉技术，来研究构成可充电电池电极的单个粒子，是如何随时间推移而分解的。

　　研究资深作者、普渡大学机械工程教授 Keije Zhao 与弗吉尼亚理工大学化学教授 Feng Lin 拿人举例称：

　　一开始，电池粒子各走各的路。但最终，彼此之间就会撞到，然后一起朝着某个方向去使劲。

　　想要了解峰值效率，就必须深入研究粒子的个体、以及它们在群体中的行为。

　　为了探索这个想法，研究一作、SSRL 博士后研究员 Jizhou Li、普渡大学研究生 Nikhil Sharma 与其他同事展开了合作，以期用 X 射线对电池的阴极展开研究。

　　在经历了 10 或 50 个充放电周期后，他们用 X 射线断层扫描方法重建了 3D 图像，然后将这些 3D 图片分割成一系列 2D 切片、并使用计算机视觉方法来识别粒子。

　　最终他们确定了 2000+ 的单个粒子，不仅计算了每个粒子的大小、形状、表面粗糙度等特征，还计算了更多的全局特性 —— 比如粒子彼此接触的频率与形状变化程度。

　　接下来他们他们研究了这些细分特性是如何导致粒子分解的，并找到了一种不可忽略的模式 —— 即在 10 次充放电循环后，单个粒子的特性影响最大，包括颗粒的球形程度、以及体积 / 表面积比率。

　　然而在经历了 50 次循环之后，两个粒子相距多远、其形状发生了多大的变化、以及更细长的足球形粒子是否具有相似的取向，又在推动粒子分解这件事上发挥了更大的影响力。

　　责任编辑：张华