锂离子电池（LIBs）由于具有高能量密度和长循环寿命，已成为电动汽车创新和智能电网储能发展的关键技术[1,2]。在大量关于LIBs的研究中，电极微观结构优化的数值模拟尤为重要，因为它们能够快速且经济高效地揭示电极结构与电池性能之间的关联，从而为电极制造和性能提升提供指导[[3], [4], [5]]。
在文献中，大量数值模拟是在伪二维（P2D）框架内进行的[[6], [7], [8], [9]]。该框架通过多个参数的等效性，利用伪二维（1D+1D）数学模型（沿电池厚度和颗粒半径方向）来模拟真实三维（3D）非均匀电极的传输机制和电荷转移动力学。然而，该框架忽略了微观电极几何结构的平面内异质性，例如颗粒形状、大小、空间排列和空间分布变化。因此，P2D模型不适合研究这些微观结构非均匀性对电池性能的影响，例如颗粒形态对电化学反应动力学参数估计的影响[10]，以及小颗粒局部聚集对电解质传输的阻塞效应[11]。
为了解决这一局限性，最初假设电极颗粒为理想球体或椭球体，研究了颗粒大小和形状对电池电化学性能的影响。Deva和García[12]发现，由于大颗粒和小颗粒在化学力学和Fickian传输机制上的局部差异，导致了两种不同的锂化行为。Chen和Zhao[3]表明，颗粒体积分数和颗粒大小通过影响迂曲度和扩散路径主导了电池性能的差异。Guo等人[13]发现，较小颗粒表现出更均匀的锂浓度分布和更高的锂化程度。Lin等人[14]指出，2D颗粒堆积电极模型能够更准确地描述电极微观结构，并在高电流密度下提供与实验结果更一致的模拟结果。Akbar等人[15]指出，在电解质中电极不受传输限制的条件下，非球形颗粒由于扩散路径较短而表现出更高的能量密度和更好的倍率性能；否则，不规则形状的颗粒通常会因压延步骤而错位，导致快速充电时性能下降[16]。
尽管在这一领域进行了一些初步研究，但所提出的模型依赖于一个强假设：电极活性颗粒被假设为理想球体或椭球体[13,15]。这一限制尤其影响了活性材料颗粒内部固态传输的表征。实际上，在P2D模型中，固态传输仅在一个轴上建模：颗粒半径，这仅适用于理想球体[17]。尽管如此，P2D模型可以通过调整Bruggeman指数（或迂曲度因子）来考虑非球形颗粒对电解质传输的影响，而该指数依赖于颗粒形状[18]。然而，实验观察表明，许多电极由大小不一、形态不规则的颗粒组成，如图1(a)所示[19]。目前仍缺乏用于生成具有随机分布、不规则形状颗粒的电极微观结构的系统算法。因此，依赖于虚拟微观结构的数值模拟在处理异质电极颗粒排列问题时仍面临挑战。例如，这些挑战包括电极颗粒的非均匀大小和形状对电池性能的影响[10,20]，由于片状石墨的定向排列导致石墨电极的迂曲各向异性[18]，以及由于由不规则形状的锂钴氧化物颗粒组成的电极中不均匀迂曲度导致的显著局部电位偏差[21]。
近年来，研究人员使用扫描电子显微镜（SEM）[13,14]或X射线断层扫描（XCT）[15,16]重建了电极微观结构。这些技术能够研究由具有不规则几何形态的颗粒组成的真实电极。然而，这些方法需要大量资源用于结构扫描和重建[14]，导致耗时较长。此外，通过这些技术获得的电极结构无法方便地调整以优化电极结构设计。
为了系统研究真实电极颗粒的复杂几何形态对电池电化学性能的影响，本文提出了一种基于Voronoi图[22]的构建具有随机分布、不规则形状活性颗粒的异质电极微观结构的方法。讨论了电极颗粒几何形态对电池性能的影响机制，为电极微观结构构建和性能优化提供了新的视角。
