來源:重慶日報 時間:2026-05-20 15:27
5月19日,兩江協(xié)同創(chuàng)新區(qū)傳來重磅消息,華東師范大學重慶研究院曾和平教授團隊,成功研發(fā)出一款全新檢測技術(shù)——瞬態(tài)干涉光譜技術(shù),成功“撬開”鋰電池的“黑箱”,實現(xiàn)了對電池內(nèi)部狀態(tài)的實時、精準觀測。
我們?nèi)粘J褂玫氖謾C、電動車、充電寶,核心部件包括鋰電池。但長期以來,鋰電池有一個最大的短板:它是一個完全封閉的“黑箱”。電池在充電、放電過程中,內(nèi)部材料如何變化、有沒有產(chǎn)生損耗、隱患故障從何而來,我們從外部完全看不見。電池用久了為什么不耐用、突然鼓包、發(fā)熱甚至出現(xiàn)安全隱患,缺少直觀、精準的判斷依據(jù)。
瞬態(tài)干涉光譜技術(shù),能有效解決“黑箱”難題。據(jù)介紹,該技術(shù)用全新激光探測原理實現(xiàn)突破,科研人員通過3束飛秒激光,在空氣中構(gòu)建出數(shù)微米寬的超細等離子體光柵通道,高度聚集激光能量,形成超強極端電場。該電場可讓激光精準作用于電池材料,可控打斷內(nèi)部分子鍵、觸發(fā)微觀物理反應??蒲腥藛T通過分析原子、離子碎片光譜,就能精準還原電池內(nèi)部材料的化學狀態(tài)和細微變化。
通俗來說,這項技術(shù)就像給鋰電池裝上了“高清內(nèi)窺鏡”,能清晰區(qū)分電池內(nèi)部有益的活性鋰化合物,以及有害的氧化鋰副產(chǎn)物。據(jù)介紹,氧化鋰是鋰電池衰減老化的主要誘因,會直接導致電池續(xù)航縮水、內(nèi)阻升高,嚴重時還會引發(fā)熱失控、起火等安全事故。
為進一步提升檢測精準度,團隊將該技術(shù)與機器學習深度融合,實現(xiàn)了智能化精準檢測。這套系統(tǒng)可精準識別電池內(nèi)部低至0.3%的鋰濃度細微變化,識別準確率高達94.7%,能提前捕捉電池隱性損耗和早期故障,實現(xiàn)安全風險前置預警。
相較于傳統(tǒng)檢測手段,該技術(shù)適配性極強,不受材料形態(tài)限制,可對薄膜、厚電極、粉末等各類電池材料,以及固、液、氣多形態(tài)樣品開展檢測,廣泛適用于各類新材料體系。
據(jù)悉,目前,該技術(shù)成果已以封面論文形式,刊發(fā)于國際能源領(lǐng)域頂級期刊《能源與環(huán)境科學》(Energy & Environmental Science)。業(yè)內(nèi)權(quán)威評價,該技術(shù)填補了行業(yè)長期空白,為電池高精度、高效率故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測,開辟了全新的技術(shù)道路。(申曉佳)
責任編輯:許艷