AI輔助鋰電池研發與應用--數智時代的鋰電池信息學

作者：編者:張浩|責編:于水//郗向麗//王筱
出版社：化學工業
ISBN：9787122477231

出版日期：2025/06/01
裝幀：平裝
頁數：349

人民幣：RMB 168 元售價：元

內容大鋼

在能源技術革命與人工智慧深度融合的時代背景下，本書系統性地探討了人工智慧技術與鋰電池全生命周期研發的交叉創新及應用，為新能源材料開發、電池工業智能化轉型提供了前沿理論框架與實踐指南。本書以「數據驅動—模型構建—場景應用」為主線，通過AI輔助鋰電池材料設計開發、AI輔助電池先進表徵技術、AI輔助電池器件開發平台、AI輔助電池狀態感知與壽命預測技術等四個部分構建起完整的學科交叉體系，揭示人工智慧重構能源技術創新的底層邏輯，為讀者打開了面向碳中和目標的智能化研發新視野。
作為國內首部系統論述AI與鋰電池交叉研究的學術專著，本書既可作為新能源、材料科學等領域研究者的理論參考，也可為電池製造企業智能化升級提供方法論指導，同時為政策制定者把握技術趨勢提供決策依據。

作者介紹

編者:張浩|責編:于水//郗向麗//王筱

  第0章  緒論
    0.1  複雜巨系統鋰電池研發的挑戰
    0.2  從生物信息學的主要方法看鋰電池信息學發展方向
    0.3  鋰電池多尺度建模研究存在巨大挑戰
    0.4  材料信息學與鋰電池信息學的不同
    0.5  鋰電池研究不同尺度的科學問題與主要研究方法
    0.6  電池信息學涉及的數據驅動的背景和概念
    0.7  小結與展望
    參考文獻
第一部分  AI輔助鋰電池材料設計開發
  第1章  電池材料信息學概述
    1.1  鋰電池材料的主要表徵手段及信息學結合現狀
      1.1.1  X射線衍射（XRD）分析
      1.1.2  掃描電子顯微鏡（SEM）與透射電子顯微鏡（TEM）
      1.1.3  原子吸收光譜（AAS）或電感耦合等離子體發射光譜（ICPOES）
      1.1.4  氮吸附試驗及孔徑分佈數據
      1.1.5  電化學性能測試
      1.1.6  熱分析技術
    1.2  鋰電池正極材料信息學
      1.2.1  正極材料信息學基本研究思路
      1.2.2  基於高效描述符的鋰電正極信息學
    1.3  鋰電池負極材料信息學
      1.3.1  負極材料信息學基本研究思路
      1.3.2  石墨結構與熱力學特性計算
    1.4  SEI的研究進展、先進表徵技術與數據科學應用
    1.5  電極材料信息學挑戰與展望
    參考文獻
  第2章  深度勢能方法及其在電化學儲能材料中的應用
    2.1  深度勢能
      2.1.1  深度勢能基本理論
      2.1.2  深度勢能的開發與應用
      2.1.3  深度勢能相關軟體與平台
      2.1.4  OpenLAM
      2.1.5  AISsquare
      2.1.6  模型蒸餾
    2.2  深度勢能在電化學儲能材料中的應用
      2.2.1  負極材料
      2.2.2  正極材料
      2.2.3  固態電解質
      2.2.4  電解液
      2.2.5  界面
    2.3  小結與展望
    參考文獻
  第3章  大數據驅動的電池新材料設計
    3.1  發展現狀
      3.1.1  離子傳輸
      3.1.2  表面/界面現象
      3.1.3  微觀結構動態演變
    3.2  基於大數據的電池材料模擬方法
      3.2.1  多精度傳遞的高通量計算流程

      3.2.2  機器學習方法加速
    3.3  電池新材料發現實例
      3.3.1  基於直接篩選和優化改性
      3.3.2  基於離子替換
      3.3.3  基於團簇搭建
      3.3.4  基於無序結構構建
    3.4  電池材料「大數據+人工智慧」工具軟體開發
    3.5  小結與展望
    參考文獻
  第4章  鋰電池負極固態電解質界面膜形成機理的理論研究進展與展望
    4.1  分子動力學方法在SEI中的研究進展
      4.1.1  經典力場分子動力學（CMD）
      4.1.2  反應力場分子動力學（RxMD）
      4.1.3  第一性原理分子動力學（AIMD）
      4.1.4  機器學習力場分子動力學（MLMD）
    4.2  動力學蒙特卡羅（KMC）在SEI膜中的研究進展
      4.2.1  二維晶格模型
      4.2.2  三維晶格模型
    4.3  小結與展望
    參考文獻
第二部分  AI輔助電池先進表徵技術
  第5章  AI賦能電池材料表徵分析技術
    5.1  AI方法和表徵手段概述
      5.1.1  AI方法概述
      5.1.2  材料表徵概述
    5.2  AI與譜學表徵技術的結合
      5.2.1  AI輔助譜學數據收集
      5.2.2  AI結合特徵提取
      5.2.3  AI結合表徵數據的分析和預測
    5.3  AI與成像表徵技術的結合
      5.3.1  AI輔助成像數據收集
      5.3.2  AI輔助圖像分析
    5.4  小結與展望
    參考文獻
  第6章  機器學習強化的電化學阻抗譜技術及其應用
    6.1  機器學習獲取鋰離子電池的EIS
      6.1.1  時域信息獲取EIS
      6.1.2  頻域信息獲取EIS
    6.2  機器學習輔助EIS解耦LIB老化參數
      6.2.1  動力學參數解耦
      6.2.2  熱力學參數解耦
    6.3  機器學習下EIS在鋰離子電池健康預測與老化評估的應用
      6.3.1  EIS實現鋰離子電池健康預測
      6.3.2  EIS實現鋰離子電池老化機理評估
    6.4  EIS與其他表徵方法的數據融合
    6.5  小結與展望
    參考文獻
第三部分  AI輔助電池器件開發平台
  第7章  大語言模型RAG架構加速電池研發：現狀與展望
    7.1  概述

      7.1.1  電池研究現狀
      7.1.2  大語言模型的優勢
      7.1.3  用RAG架構解決大語言模型的幻覺問題
    7.2  大語言模型RAG架構在電池領域的具體應用
      7.2.1  電池材料設計
      7.2.2  電池單元設計和製造
      7.2.3  電動交通和電網的電池管理系統
      7.2.4  RAG架構在電池技術中應用的異同
    7.3  小結與展望
      7.3.1  多模態RAG在電池領域的應用
      7.3.2  RAG技術在電池研究中的其他應用展望
    參考文獻
  第8章  AIforScience時代下的電池平台化智能研發
    8.1  AIforScience時代下的BDA平台加速各環節電池研發
      8.1.1  電池研發的五個關鍵階段
      8.1.2  BDA平台助力電池研發「設計理性化」「開發平台化」「製造智能化」
    8.2  AIforScience時代下的電池知識「大腦」構建
      8.2.1  電池文獻信息量巨大，高效收集和獲取信息是瓶頸
      8.2.2  多模態模型發展助力科學文獻解析
      8.2.3  電池研發文獻解析工具，助力快速洞察行業動態，提升研發效率
    8.3  AIforScience時代下的電池設計
      8.3.1  AIforScience驅動的多尺度演算法和預訓練模型為電池設計研髮帶來新的突破
      8.3.2  AIforScience依托工程實踐，加速研發智能化，率先進行落地探索
    8.4  AIforScience時代下的電池材料合成與製備
    8.5  AIforScience時代下的電池材料表徵與性能測試
    8.6  AIforScience時代下的電池研髮結果分析優化
    8.7  小結與展望
    參考文獻
  第9章  AI驅動的電池性能預測與分析
    9.1  軟體功能介紹
      9.1.1  數據預處理與標準化
      9.1.2  數據可視化
      9.1.3  高級數據分析
    9.2  指標提取與特徵挖掘
    9.3  電池一致性分析
    9.4  電池健康狀態估計
    9.5  電池壽命預測
    9.6  小結與展望
    參考文獻
第四部分  AI輔助電池狀態感知與壽命預測技術
  第10章  儲能電池單體層級數字孿生技術
    10.1  能源電池單體層級數字孿生技術的內涵
    10.2  能源電池單體層級數字孿生的關鍵技術
      10.2.1  電池單體層級的植入感測技術
      10.2.2  電池單體層級高效保真的物理模型
      10.2.3  基於機器學習驅動的電池單體層級數字孿生
    10.3  小結與展望
    參考文獻
  第11章  貧數據應用場景下的鋰離子電池容量退化軌跡預測方法研究
    11.1  鋰離子電池容量退化軌跡預測方法

      11.1.1  容量退化曲線增廣
      11.1.2  神經網路模型
      11.1.3  模型訓練與驗證
    11.2  結果與分析
      11.2.1  鋰離子電池老化試驗數據
      11.2.2  容量退化軌跡預測結果
      11.2.3  虛擬容量退化曲線增廣敏感性分析
      11.2.4  虛擬容量退化曲線篩選方法的消融實驗
      11.2.5  模型訓練方案的消融實驗
    11.3  小結與展望
    參考文獻
  第12章  寬溫域條件下鋰離子電池SOC/SOP智能估計方法
    12.1  鋰離子電池電熱耦合模型
      12.1.1  等效電路模型
      12.1.2  熱模型
    12.2  改進MIUKF與安時積分法結合的SOC估計
      12.2.1  改進MIUKF演算法
      12.2.2  MIUKF結合安時積分法的切換演算法
    12.3  考慮多約束條件的SOP估計
      12.3.1  基於電壓約束條件的SOP估計
      12.3.2  基於SOC約束條件的SOP估計
      12.3.3  基於溫度約束條件的SOP估計
      12.3.4  基於多約束條件的SOP估計
    12.4  模擬及精度驗證
      12.4.1  電路模型精度驗證
      12.4.2  熱模型精度驗證
      12.4.3  SOC估計模擬分析
      12.4.4  SOP估計模擬分析
    12.5  小結
    參考文獻
  第13章  鋰離子電池電化學模型參數智能辨識方法
    13.1  鋰離子電池的三電極阻抗模型
      13.1.1  電池阻抗模型介紹
      13.1.2  用於辨識的參數
    13.2  鋰離子電池參數辨識方法
      13.2.1  阻抗模型辨識框架
      13.2.2  目標函數
      13.2.3  實驗設計
    13.3  結果分析
      13.3.1  準確性分析
      13.3.2  迭代速度分析
      13.3.3  魯棒性分析
      13.3.4  多維度分析
      13.3.5  電化學模型驗證
    13.4  小結
    參考文獻
  第14章  AI輔助鋰電池剩餘壽命預測研究進展
    14.1  老化軌跡預測建模和模擬
      14.1.1  RUL預測常用的機器學習演算法
      14.1.2  RUL預測的一般流程

      14.1.3  RUL預測中的信號預處理技術
      14.1.4  機器學習方法
    14.2  RUL預測方法的比較
    14.3  電池延壽
    14.4  前景和挑戰
    14.5  小結
    參考文獻
  第15章  基於電化學原理改進的等效電路模型用於鋰離子電池狀態估計
    15.1  電池建模與參數辨識
      15.1.1  融合電化學原理的等效電路模型
      15.1.2  電池模型參數辨識
    15.2  電池荷電狀態估算
      15.2.1  無跡卡爾曼濾波
      15.2.2  基於加權滑動窗口的演算法改進
      15.2.3  基於解耦參數及加權滑動窗口的荷電狀態估算
    15.3  實驗驗證及分析
      15.3.1  測試實驗
      15.3.2  模型參數精度驗證
      15.3.3  模型精度對比
      15.3.4  SOC估計效果
    15.4  小結
    參考文獻

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