锂离子电池化成阶段循环寿命预测的系统化特征设计框架及其机理解析

针对锂离子电池化成阶段因SEI（固体电解质界面）形成机制复杂且寿命测试周期长（约100天）导致的优化难题，研究人员开发了无需额外诊断循环、仅基于化成数据的系统化特征设计框架。通过两个关键Q(V)特征实现平均9.87%的循环寿命预测误差，并揭示电压区间与温度/微观粒子电阻异质性的关联，为工业电池化成研究提供了数据驱动与机理理解协同的创新范式。

　　

锂离子电池作为现代能源存储的核心部件，其寿命预测一直是学术界和工业界关注的焦点。然而，在电池制造的关键环节——化成阶段（formation），由于固体电解质界面（SEI）形成的物理机制尚未完全阐明，加上传统寿命测试需要耗费长达100天的时间，使得工艺优化举步维艰。更棘手的是，现有预测方法如低荷电状态电阻（R_LS
）虽有一定效果，但依赖精确的荷电状态（SoC）估算和固定温度条件，难以适应不同化成协议的横向比较。这些瓶颈严重制约了高性能电池的快速开发。

针对这一挑战，由Richard D. Braatz团队领衔的研究提出了一种突破性的解决方案。他们构建的系统化特征设计框架，能够从化成数据中自动提取兼具高预测性和物理解释性的特征，相关成果发表在能源领域顶级期刊《Joule》上。该研究利用186组单晶Li(Ni_0.5
Mn_0.3
Co_0.2
)O₂
（SC-NMC532）/人造石墨（AG）软包电池的实验数据，通过机器学习算法筛选出两个关键Q(V)特征，不仅规避了传统诊断循环的时间成本，还首次实现了跨温度协议的寿命预测。

关键技术方法包括：1）基于62种化成协议（含10种快充协议）的多条件数据集构建；2）结合自动机器学习（autoML）与领域知识的特征设计框架；3）分布式电阻模型指导的物理解释分析；4）采用五折交叉验证评估特征稳健性。所有数据均来自公开的电池制造数据库，代码已开源。

【描述数据集】
研究采用Cui等建立的186个电池样本库，涵盖3种温度条件和不同C-rate的化成协议。通过控制老化条件的一致性，确保循环寿命差异仅源于化成阶段变量，为特征设计提供理想的数据基础。

【评估设计特征】
相比传统R_LS
特征（误差约8%）和纯数据驱动模型，新设计的Q(V)特征将预测误差降至9.87%，且无需SoC校准。物理分析表明，这些特征对应的电压区间能敏感反映SEI形成质量与粒子间电阻异质性，解释了其预测优势。

【物理解释】
通过分布式电阻模型的反演，团队发现设计特征识别的电压窗口与微观尺度锂离子传输阻力高度相关。这为理解温度对寿命的影响提供了新视角——高温化成会加剧电极粒子间的电化学异质性，而设计特征恰好捕获了这种微观不均匀性。

该研究开创了数据驱动特征设计与机理研究协同的新范式。所提出的框架不仅将寿命预测时间从百天缩短至化成周期内，更通过可解释特征揭示了SEI形成与电池性能的深层关联。对于工业界而言，这套方法可直接嵌入现有生产线，加速快充协议开发；对学术界来说，则为复杂电化学系统的特征提取提供了普适性模板。正如作者强调的，这项工作的真正价值在于"用算法发现人类尚未认知的物理关联"，这种跨界思维或将重塑电池研发的方法论体系。