基于随机森林模型的锂离子电池区域与缺陷超声智能识别方法研究

针对锂离子电池(LIBs)内部结构无损检测的难题，研究人员创新性地将超声技术与随机森林模型相结合，开发出可自动识别8类电池区域(准确率>97.2%)和3种典型缺陷(识别率90.7%-96%)的智能系统，实现了三维缺陷定位，为提升电池安全监测提供了新范式。

　　

随着电动汽车和储能系统的快速发展，锂离子电池(LIBs)的安全问题日益凸显。传统检测方法依赖电压、电流等外部参数，犹如"隔靴搔痒"，难以捕捉电极折叠、负极刮伤等内部缺陷。更棘手的是，现有超声检测依赖技术人员主观判断，对电解液浸润不良等微观缺陷的识别准确率不足50%，成为制约电池安全的"阿喀琉斯之踵"。

针对这一技术瓶颈，清华大学（根据CRediT声明中Xin Lai的通讯地址推断）的研究团队在《Journal of Energy Storage》发表创新成果。研究人员另辟蹊径，将医学影像领域的超声A-scan/C-scan技术与机器学习相结合，构建了基于随机森林(Random Forest)的智能诊断系统。通过制备含铝箔插入、电极折叠等典型缺陷的85mm×109mm软包电池样本，采集多维超声特征（包括时域幅值、飞行时间TOF等），最终实现了电池内部结构的"CT式"精准解析。

关键技术突破体现在三方面：首先采用半固态电池模拟真实工况，通过水浸法超声扫描获取缺陷信号；其次创新性地提取17个声学特征参数构建特征矩阵；最后利用随机森林算法建立分类模型，相较传统单特征分析法准确率提升40%以上。

研究结果令人振奋：在区域识别方面，系统对浸润区、气泡区等8类区域的分类准确率达97.2%，相当于每1000次检测仅28次误判；缺陷检测方面，对铝箔插入（90.7%）、电极折叠（94.7%）、负极刮伤（96%）的识别率均超行业标准，且首次实现三维定位。更突破性的是，该方法成功应用于析锂检测，为热失控预警提供了新思路。

这项研究的意义不仅在于技术参数的提升，更开创了电池检测的新范式。通过将超声物理信号转化为数字特征，使检测过程摆脱了对人工经验的依赖。正如研究者指出，该方法可直接集成到电池生产线，单次检测耗时<0.5秒，较传统方法效率提升20倍。未来结合数字孪生技术，有望构建电池全生命周期的"健康档案"，为新能源产业的安全发展提供关键技术支撑。