锂离子电池电化学-声发射联用表征技术的开发与应用

为解决锂离子电池内部机制无损监测难题，研究人员创新性地将声发射(AE)技术与电化学测试联用，通过电磁干扰滤波和小波变换信号处理，实现了产气(gas generation)和颗粒破裂(particle fracture)等关键机制的原位区分。该研究为电池健康状态(SoH)评估提供了新范式。

　　

在锂离子电池(Li-ion battery)的寿命周期中，电极材料降解和副反应等内部机制时刻发生，这些过程的时空特征直接决定电池性能走向。传统依赖电压/电流的检测手段难以捕捉这些"沉默"的物理化学变化。

研究团队开创性地将结构工程领域的声发射检测技术(Acoustic Emission, AE)引入电化学系统，开发出"声学伏安法"(acousto-voltammetry)。通过特殊设计的电磁屏蔽装置，成功抑制了电化学测试环境中的电磁干扰(EMI)，使得石墨负极产乙烯气体(gas generation)和镍锰钴氧化物(NMC)正极颗粒破裂(particle fracture)的声学指纹得以清晰捕获——前者通过气相色谱验证，后者经扫描电镜(SEM)确认。

更精妙的是，借助小波变换(wavelet transform)对声波信号进行时频域解析，不同机制的声学特征展现出独特"音色"：气体析出对应低频波动，而颗粒破裂呈现高频爆裂特征。这种非破坏性评估(NDE)方法为电池健康状态(State of Health, SoH)和剩余寿命预测开辟了新维度，相比传统电化学指标能更早预警安全隐患。

该技术突破犹如给电池装上了"听诊器"，让研究人员首次"听见"了电化学-机械耦合过程(electro-chemo-mechanical processes)的微观交响，为下一代高安全性电池设计提供了全新的诊断工具。