基于先验知识驱动的机器学习模型预测固态电解质电化学-力学失效机制

为解决固态锂金属电池(SSLMB)中锂枝晶引发的电化学-力学失效问题，研究人员开发了一种融合先验知识与物理约束的机器学习框架。通过多物理场模拟生成缺陷-应力数据集，结合改进的UNet架构（含SE模块），实现了固态电解质(SSE)内部冯·米塞斯应力分布的高精度预测（MSE低至0.01%）。该研究为SSLMB的微观结构优化提供了高效计算工具，发表于《Journal of Energy Chemistry》。

　　

固态锂金属电池(SSLMB)因其高能量密度和安全性被视为下一代储能技术的希望，但锂(Li)枝晶在固态电解质(SSE)内部的生长导致的内短路问题严重制约其商业化进程。传统实验和有限元方法虽能揭示部分机制，却面临成本高、耗时长等瓶颈。尤其当锂在阳极-电解质界面反复沉积/剥离时，界面缺陷会引发应力集中，进而诱发枝晶穿透——这一电化学-力学(electro-chemo-mechanical)耦合过程亟需更高效的研究手段。

针对这一挑战，云南大学（"兴滇人才支持计划"资助）的研究团队创新性地将先验物理知识与机器学习(ML)结合，开发出可预测SSE内部应力分布的智能模型。通过构建300组多物理场模拟数据集（涵盖不同缺陷构型），并引入物理约束增强模型可靠性，最终采用带压缩-激励(SE)模块的改进UNet架构，实现了冯·米塞斯(von Mises)应力分布的精准预测，相关成果发表于《Journal of Energy Chemistry》。

关键技术包括：(1)基于弹性力学理论构建电化学-力学耦合模型生成训练数据；(2)通过特征分析提取关键缺陷参数；(3)将先验物理规律转化为模型约束条件；(4)采用SE-UNet架构进行图像回归预测。

【结果与讨论】

1. 电化学-力学失效机制：研究明确了SSLMB失效的两大路径——界面不均匀镀锂引发的枝晶成核，以及晶界处锂还原导致的体内生长。多物理场模拟显示，缺陷几何特征（如长径比>2.5）会显著提升局部应力30%以上。

2. 机器学习模型优化：在四种候选架构中，SE-UNet表现出最优性能（验证集MAE=0.54%），其通道注意力机制能有效捕捉应力场的关键空间特征。物理约束的引入使预测结果符合弹性力学规律，如应力集中系数误差<5%。

3. 实际应用验证：模型对未见过的缺陷构型（如分形结构）仍保持强鲁棒性，预测速度较传统有限元法提升3个数量级，为SSE的微观结构设计提供了高通量筛选工具。

该研究通过"物理机理+数据驱动"的创新范式，不仅揭示了缺陷特征与应力分布的定量关系，更建立了SSLMB失效预测的新标准。所提出的方法可扩展至其他电化学-力学耦合问题，如电极颗粒破碎预测，为高安全性电池设计提供了普适性研究框架。值得注意的是，模型对极端工况（如超高电流密度）的适应性仍需进一步验证，这将是未来研究的重要方向。