三维固态电解质结构的随机生成数字孪生体：高保真建模与电化学性能优化研究

这篇综述系统阐述了固态锂电池（SSBs）中三维多孔电极结构的随机生成数字孪生体（DTs）建模方法。研究通过聚焦离子束扫描电镜（FIB-SEM）和X射线微计算机断层扫描（μCT）技术验证模型，揭示了流延成型工艺中颗粒尺寸、陶瓷体积分数与表面粗糙度等关键参数的几何关系，为固态电解质（SSEs）的微结构优化提供了高效计算工具。

　　

三维固态电解质结构的随机生成数字孪生体研究

背景

随着全球电气化需求增长，固态锂电池（SSBs）因其安全性和性能优势成为下一代储能技术的研究热点。固态陶瓷电解质如Li₇La₃Zr₂O₁₂（LLZO）在与高能量密度电极配合时表现出卓越稳定性。然而，其离子电导率低于液态电解质，且存在高界面电阻问题。通过构建高比表面积的多孔电极可扩大电极/电解质界面，但复杂微观结构会引发电流热点和锂枝晶生长等挑战。

随机模型开发

研究团队开发了基于流延成型工艺的随机几何模型，通过分子模拟和表面形貌重构两个核心步骤生成数字孪生体（DTs）。模型首先采用"硬核"方法模拟陶瓷颗粒的空间分布，允许200 nm重叠以反映烧结过程；随后通过高斯随机场对颗粒表面进行±30%直径的位移扰动，精确控制表面粗糙度。该模型支持对颗粒尺寸分布（2-10 μm）、陶瓷体积分数（22%-75%）等关键参数的可编程调控。

参考微结构验证

研究以马里兰大学和苏黎世联邦理工学院的8个流延成型样品为基准，结合FIB-SEM（50 nm分辨率）和μCT（850 nm分辨率）的跨尺度表征数据。验证显示DTs能准确复现真实样品的体积比表面积（SA/V）关系，其经验公式为A*=12.11(1-ε)d^-0.825，其中ε为SSE体积分数，d为平均粒径。在M因子验证中，DTs的曲折度（τ）和收缩率（β）与实验样品呈指数关系，有效电导率预测指数1.68介于Bruggeman近似（1.5）与固体混合物理论（2）之间。

结构特性与电化学性能

研究揭示了流延成型材料特有的两个渗透阈值：固态相在19%体积分数时发生渗透坍塌，而孔隙相在81%时形成连续通道。4 μm颗粒体系的渗透衰减呈现S型曲线，该阈值与粒径无关但衰减速率随粒径增大而减缓。通过调控SSE体积分数可优化有效电导率，当体积分数从30%增至70%时，M因子提升约3倍，这主要归因于颗粒重叠导致的收缩率改善。

应用前景

该模型为固态电池设计提供了三大创新：1）可编程的流延成型微结构快速生成工作流；2）跨尺度验证体系确保DTs保真度；3）揭示了加工参数与微观几何特征的定量关系。这些成果将加速新型多孔电极的虚拟原型设计，特别适用于锂金属负极和硫正极等需要特定孔隙结构的电极体系。未来研究可进一步探索颗粒重叠程度与收缩率的定量关系，以及混合离子电子导体（MIEC）石榴石材料的微结构优化。