综述：锂沉积过程的数字建模与智能控制方法

《RARE METALS》：Digital modeling and intelligent control methods for lithium deposition evolutions

锂金属阳极因高容量和低电势成为下一代高能密度电池关键，但其枝晶生长导致的内短路、效率降低和容量衰减问题阻碍应用。传统实验难以捕捉纳米级动态界面反应和三维锂形貌演化，数字建模与智能控制为研究锂沉积行为提供新途径，系统总结数字表征技术、多物理场建模及机器学习驱动的闭环反馈在调控枝晶成核、生长及抑制机制中的应用，提出未来电池数字研究三大趋势：可靠数据替代专家经验、计算力超越人脑、机器替代人力，为安全长效锂金属电池奠定理论基础。

　　

摘要

锂金属阳极因其超高的理论容量和低电化学势而在下一代高能量密度电池中至关重要。然而，在沉积过程中，不受控制的锂枝晶生长会导致严重问题，如内部短路、库仑效率降低以及容量快速衰减，这些都会显著阻碍其实际应用。传统的实验方法难以捕捉循环过程中的动态纳米级界面反应和复杂的锂形态演变。在这种情况下，数字建模和智能控制为研究和管理锂沉积行为提供了有前景的新途径。本综述系统总结了锂金属阳极的数字表征技术、多物理场建模和仿真的最新进展，重点阐明了锂枝晶成核、生长和抑制背后的热力学和动力学机制。此外，我们强调了智能调控策略（特别是利用机器学习和数据驱动的闭环反馈的策略）如何实现界面条件的实时优化，从而指导均匀的锂沉积。我们展望了数字电池研究的未来方向，强调了三个变革性趋势：“可靠的数据取代专家经验、计算能力超越人类智力以及机器替代人类劳动”，为开发安全、长寿命的锂金属电池奠定了理论基础。

图形摘要

锂金属阳极因其超高的理论容量和低电化学势而在下一代高能量密度电池中至关重要。然而，在沉积过程中，不受控制的锂枝晶生长会导致严重问题，如内部短路、库仑效率降低以及容量快速衰减，这些都会显著阻碍其实际应用。传统的实验方法难以捕捉循环过程中的动态纳米级界面反应和复杂的锂形态演变。在这种情况下，数字建模和智能控制为研究和管理锂沉积行为提供了有前景的新途径。本综述系统总结了锂金属阳极的数字表征技术、多物理场建模和仿真的最新进展，重点阐明了锂枝晶成核、生长和抑制背后的热力学和动力学机制。此外，我们强调了智能调控策略（特别是利用机器学习和数据驱动的闭环反馈的策略）如何实现界面条件的实时优化，从而指导均匀的锂沉积。我们展望了数字电池研究的未来方向，强调了三个变革性趋势：“可靠的数据取代专家经验、计算能力超越人类智力以及机器替代人类劳动”，为开发安全、长寿命的锂金属电池奠定了理论基础。

图形摘要