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为解决锂离子电池（LIBs）电解液注入和浸润难题，研究人员开展多尺度模拟和 AI 技术优化研究，提升电池性能和生产效率。
在当今科技飞速发展的时代，锂离子电池（LIBs）作为便携式电子产品和电动汽车的 “能量心脏”，其重要性不言而喻。随着全球对高能量密度电池需求的不断攀升，LIBs 的尺寸逐渐增大。想象一下，电池就像一个 “能量仓库”，越大的仓库自然能储存更多的能量，但这也给电解液的注入和浸润过程带来了巨大挑战。
目前，电解液在电极和隔膜中的注入和浸润过程极为复杂，就像在一个错综复杂的迷宫中寻找出路。现有优化方法困难重重，大多依赖单尺度分析，忽视了微观与宏观之间的相互作用，如同盲人摸象，只知其一不知其二。而且，实际生产中，各种因素相互交织，材料特性、生产条件等都像隐藏在暗处的 “捣蛋鬼”，影响着电解液的浸润效果。不仅如此，电解液浸润过程缓慢，为了达到足够的饱和度，制造商常常延长高温保持时间，这无疑大幅增加了生产成本，就像给电池生产戴上了沉重的 “枷锁”。此外，现有的非破坏性测试方法适用性有限，无法满足实际生产需求，如同在黑暗中摸索却找不到合适的工具。因此，找到一种切实可行的方法来优化电解液浸润过程迫在眉睫，这不仅能提高电池生产质量，降低成本，还能推动大规模生产的发展。
为了攻克这些难题，上海理工大学机械工程学院、清华大学智能绿色车辆与交通国家重点实验室等机构的研究人员展开了深入研究。他们提出了一种多尺度、完全耦合的优化框架，将材料创新、结构设计改进和先进模拟技术相结合。该研究成果发表在《Cell Reports Physical Science》上，为锂离子电池电解液注入和浸润过程的优化开辟了新的道路。
在研究过程中，研究人员主要运用了以下关键技术方法：一是通过高分辨率的原位表征技术，如 X 射线计算机断层扫描（X-CT）和聚焦离子束扫描电子显微镜（FIB-SEM），对电极和隔膜的微观结构进行精确分析；二是利用数值模拟方法，基于 Young-Laplace 方程、Washburn 方程等理论模型，对电解液浸润过程进行模拟研究；三是构建多尺度耦合模拟体系，从微观多孔介质模型、介观流体动力学模型和宏观热电耦合机制模型三个层面，建立制造过程与电池整体性能之间的定量关系。
研究结果主要体现在以下几个方面：
- 材料改性与结构设计优化浸润过程：在微观和宏观尺度上，研究人员发现电极和隔膜材料的选择对电解液浸润速率影响重大。比如，用陶瓷涂层隔膜（CCS）替代传统隔膜，能增强毛细管作用，加快浸润速率；添加电解液添加剂，如锌乙酰丙酮（ZAA），可改善电极 - 电解液界面性能，提高电池循环稳定性。从电极结构设计角度来看，激光切割等技术在电极上制造沟槽通道，能加速电解液浸润，减少锂枝晶形成。同时，优化电极制造前期工艺参数，如调整浆料固含量和辊压压力，可优化电极微观结构，提高浸润效率。
- 模拟驱动的浸润过程多尺度综合因素优化策略：研究人员总结了现有理论模型，虽然这些模型在一定程度上解释了电解液浸润现象，但实际生产中的复杂情况仍难以用传统模型完全描述。为此，他们开展多尺度耦合模拟优化。在微观结构设计与优化方面，借助多孔介质模型和原位表征技术，深入理解影响电解液浸润的关键因素，调整前期工艺参数，优化电极微观结构，提高浸润效果；在介观尺度优化上，运用流体动力学模拟方法，分析可控人为因素对浸润效率的影响，优化工艺参数组合，提高生产效率和产品一致性；在宏观尺度评估上，通过调整热电耦合机制模型的边界条件和参数，量化制造过程对电池单元性能的影响，评估电池热安全性能，建立制造过程与电池性能之间的定量关系。
研究结论表明，电解液注入和浸润过程在 LIBs 制造中至关重要，直接关系到生产成本和电池整体性能。通过多尺度联合模拟优化，能有效提升电解液注入和浸润过程的效率，完善现有工艺评估体系。在未来，随着多尺度模拟与先进技术的融合，如第一性原理计算、AI 驱动的模拟优化（AI4S）、大规模模型和大语言模型（LLMs）等，将进一步推动电解液注入和浸润过程的优化。这些技术协同作用，将从微观机制到宏观行为全面提升电池制造的性能、效率和一致性，为高能量密度、高安全性电池系统的发展奠定坚实基础。这一研究成果不仅为锂离子电池制造领域提供了重要的理论和实践指导，也为相关行业的技术创新注入了新的活力，有望引领电池制造技术迈向新的高度。
