得州大学奥斯汀分校研究:提升氧化物正极效率是降低锂电成本关键
2026-03-11 18:41
来源:University of Texas at Austin
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锂离子电池自20世纪80年代诞生以来,彻底改变了人们的日常生活。从清晨拔下充电器查看天气,到夜间再次为手机充电,这一循环的背后是数十年的电池技术积累。然而,随着市场对电动汽车和储能系统需求的增长,如何降低电池成本、确保供应链稳定成为行业面临的挑战。

得克萨斯大学奥斯汀分校沃克机械工程系教授Arumugam Manthiram在《自然·能源》期刊上发表的最新研究,聚焦于锂离子电池中最昂贵的组件——正极材料。Manthiram自1986年起便在科克雷尔工程学院研究电池内部化学机理。他指出:“锂离子电池凭借安全性、能量密度和长循环寿命主导可充电市场,即便其他技术出现,锂离子电池仍将存在。”2024年锂离子电池市场估值约600亿美元,随着对高效电动汽车和储能需求上升,这一数字预计在未来十年内增长两倍。

然而,电池材料的获取正变得愈发困难。地区冲突、政策变化或环境因素导致的供应链中断日益常见。正极作为电池三大核心部件之一,其材料成本通常占电池总材料成本的一半。正极由镍、锂和钴组成,这些矿产正是供应链中最脆弱的环节。Manthiram表示:“降低钴用量、增加镍比例并解决稳定性问题,是当前的重要课题。”

《自然·能源》文章详细解析了氧化物正极的复杂性,并探讨如何利用机器学习数据集加速未来电池开发。Manthiram识别出影响氧化物正极行为和性能的三个因素:电子构型、化学键和化学反应性。不同化学键会改变工作电压、影响热稳定性和安全性;化学反应性关乎气体产生和循环稳定性;电子构型则决定哪些材料适合或不宜搭配。例如,铁在与锂配对时可能产生不利影响。

这些因素产生大量数据。整个材料行业正训练机器学习算法来协助实验研究。Manthiram的团队利用得州材料研究所的设施进行表征实验,生成复杂数据集,再由团队训练的人工智能进行解析,随后重复实验循环,以优化预测模型。

Manthiram强调:“不能只依赖机器学习,还需要人工干预。无论研究得出什么,我们都需要理解它。”他希望通过这篇文章构建一个教育框架,推动研究人员更深入地理解正极材料,从而在减少安全问题的同时加快开发进程。

出版详情:作者:Arumugam Manthiram等,标题:《控制电池中氧化物阴极行为的化学因素》,发表于:《自然能源》(2026)。期刊信息:《自然能源》

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