基于人工智能的高安全高能量密度锂离子电池硅碳负极材料优化与策略

为了提升电池产品的能量密度和循环寿命，科院易达与某公司强强联合,结合人工智能技术进行了实践。首先,在硅碳负极材料的结构设计与制备中,利用人工智能算法对不同硅纳米线形态和石墨烯复合结构进行模拟和优化。通过大规模数据分析和建模,确定了最佳的硅纳米线尺寸和分布,以及石墨烯与硅纳米线的复合比例和结构。这样可以在保持高克容量的同时,最大限度地减少体积膨胀和循环衰减问题。其次,在电解质体系的开发中,利用人工智能算法进行了快速筛选和优化。通过数据库和机器学习技术,分析电解质溶剂和功能添加剂对硅纳米线界面的影响,找到了最佳配方和组合。同时,结合深度学习和神经网络技术,预测和优化了电解质体系的性能和稳定性,提供了更好的参考和指导。此外,在电池制造过程.