锂离子电池中电化学仿真的现状以及应用

电化学仿真数值模拟在锂离子电池领域发挥着巨大的作用，本文的撰写建立的基础是不再论述某种技术是否为行业所应用，因为这个包括电池企业和学术界，即产学研各界都在采用电化学仿真进行电池技术的研究，咱们主要讲一讲锂离子电池领域电化学仿真技术的发展现状、应用以及未来的展望。

1. 电化学仿真技术简介

1.1 锂离子电池数值模拟技术简介

目前，锂离子电池数值模拟技术主要分为两大类，一类是基于数据驱动和归纳方法相结合的数值建模技术，采用测量技术获取相关的参数，并采用等效电路等方式，对电池的相关性能进行建模。这一类技术主要以等效电路模型为代表。第二类则是以机理模型为代表，比如基于宏观均质多孔电极理论的P2D电化学模型。数据驱动的模型不同的是，基于机理模型的P2D等电化学模型，不仅可以给出不同工况下的充放电曲线，还可以研究电池内部的物质分布以及变化等内容。

电化学机理模型与数据驱动模型还有一个不同是应用场景的不同，数值驱动模型一般用于在不同的工况下对电池进行建模，比如在BMS系统中。电化学机理模型一般在电池设计、安全性评估等多方面。

基于数值模型，用户可以对电池的多种性质进行模拟，比如基于机理模型模拟出温度、电场、力场等多种性质的分布，也可以获得充放电曲线。在业内有人曾经说过—— 如果我做的电化学模拟的充放电曲线与实验测得的结果保持一致，那么从一定程度上来说，建立的电化学模型就可以视作真实的电芯。基于此基础，便可以对其进行相应的优化设计或者修改和调整 。

前面讲到了电化学模型的一些简单介绍，那么为什么咱们需要使用电化学模型（ 这里要说一句，用不用还是看场景、看选择 ）。

1.2 实验手段面临的挑战

锂离子电池是一个复杂的系统，涉及到的内容众多。作为一个电化学储能器件，锂离子电池是固态电化学与非水有机电化学的研究对象。锂离子电池中涉及到离子在固体电极、界面中的储存与输运，这是固体离子学的重要内容。锂离子电池中采用了金属、无机非金属、有机物、聚合物等多种材料，涉及到材料化学、固体化学、化学工程等领域。锂离子电池采用固体电极，也有用到固体电解质，因此也是固体物理研究的对象。李泓老师 ^[1] 对锂离子电池涉及到的学科做了详细的总结，具体见下图所示。

锂离子电池的研究跨越了多个时间尺度和空间尺度，复杂的构效关系限制了其发展，李文俊等人在《锂离子电池基础科学问题（Ⅻ）——表征方法 》 ^[2] 一文中以锂离子电池动力学过程为例介绍了锂离子电池动力学在空间上的分布，具体如下图所示。

目前先进的现代电化学分析手段和检测仪器 ^[3] ，使得传统的实验研究方法在一定程度上能够阐明电池材料对电池性能的作用机理, 归纳材料性质特征，进而评价电池性能。但却存在单一变量难以控制、多尺度难以连续、多物理场难以同时兼顾的局限性，特别是难以形成材料设计对器件评估的直观认识。从传统的基本评测步骤角度而言，每一步的评测不仅需要大量的实验和重复性的操作，耗费大量的人力物力；同时由于材料的基本属性对电池模组具有重要的决定性作用，而材料属性具有多样性的特征，也就造成了整个电池系统的评测和优化需要较长的周期。再者，电池系统的相关性能和影响因素是相互联动和互相耦合的, 如电化学过程通常受到电池结构、电池温度场的影响，而传统的实验研究方法难以做到单因素变量的完全控制，更加难以实现多因素变量之间的多级联动。

因此寻求新的研究方法以突破多尺度和多物理场的研究难点一直是研究者追求的方向。

1.3 数值模拟技术

随着计算机技术的飞速发展，数值仿真方法已经成为分析和解决复杂多物理场、开展产品预估、设计及优化的重要途径。目前已经成功应用于各行各业，以集成电路行业的TCAD数值模拟技术为例，根据ITRS的统计数据表示，采用TCAD可以为集成电路企业从资金和时间上降低40%左右的成本。

数值模拟技术的价值以及在产品研发和设计等多个环节均有价值，具体见下图 ^[4] 所示。

对于锂离子电池领域，通过计算机数值仿真技术，建立数学物理模型，能够全面和系统地捕捉电池工作过程各物理场的相互作用机理，分析其演化规律，为优化电池系统设计提供理论支撑。
1.4 电化学仿真技术

电化学仿真技术是在电化学研究发展成熟的基础上建立起来的以内部机理为依据的模型，也称为电化学模型。其主要构建方式是通过对电池微观行为进行研究，明晰电池内部多现象的机理(包括电化学反应、传热、传质等)并将其数值化，通过数值方法实现对物理特征的联合计算，从而建立完整的锂离子电池理论模型 ^[3] 。

2. 电化学仿真技术在锂离子电池领域的应用

那么到底电化学仿真技术在锂离子电池领域有哪些应用呢？我们究竟使用电化学仿真技术在电池领域做什么呢？

结合下图，我们发现电化学仿真技术在锂离子电池领域的应用主要包括：

电芯设计 。传统的电芯设计是基于大量的实验，按照从需求出发，逐步进行功能分析等流程出发，结合实验，采用excel表格等技术，对锂离子电池进行设计，包括各种材料、配方、型号等多方面的考虑。

电池产热特性研究 。对于电池产热这个课题的研究一直是学术界和产业界关注的热点，无论是单体电芯层面还是系统层面都非常重视。电池充放电过程中热量的产生导致的温度变化是影响电芯性能的主要的环境因素，目前来看，很多软件供应商和用户都会着重强调热这方面的工作。在电芯设计的过程中可以借助于电化学模型仿真技术来对设计的电池的产热特性进行预测，并给出相应的优化设计方案。

电池安全性分析。 虽然我们知道新材料技术的发展推动着电池技术的进步，国内外也发布了诸多追求能量密度提升的指南和白皮书，但是性能，诸如能量密度的提升，一定是建立在安全性的保障的前提下。通过电化学仿真可以模拟电池在面临安全问题时电池状态的变化，寻找失效模式，为电池的安全设计提供理论基础。

当然，其应用还有很多，这里不做详细赘述，有兴趣的朋友可以参考吴贤章等人的文章《锂离子电池电化学仿真技术综述》

3.电化学仿真技术原理和现状

电化学仿真的技术原理方面，咱们从P2D模型开始说起，因为这个模型是用的最多的，其他的模型可以通过该模型经过简化等方式来实现，并且P2D模型可以与其他模型进行兼容和耦合，因此也无愧其使用范围最广的模型这个名号。

在介绍P2D模型之前，咱们先要了解一下锂离子电池中的电极过程，在了解电极过程之后，咱们便可以进一步了解电化学模型中的控制方程和初始条件以及边界条件。

3.1. 锂离子中电极过程

凌仕刚等人在《锂离子电池基础科学问题（ⅫⅠ）——电化学测量方法》 ^[5] 一文中对锂离子电池电极过程进行了简要介绍。电极过程一般情况下包括下列基本过程或步骤：①电化学反应过程：在电极/溶液界面上得到或失去电子生成反应产物的过程，即电荷转移过程；②传质过程: 反应物向电极表面或内部传递或反应产物自电极内部或表面向溶液中或向电极内部的传递过程（扩散和迁移）；③电极界面处靠近电解液一侧的双电层以及靠近电极内一侧的空间电荷层的充放电过程；④溶液中离子的电迁移或电子导体、电极内电子的导电过程。此外，伴随电化学反应，还有溶剂、阴阳离子、电化学反应产物的吸附/脱附过程，新相生长过程以及其它化学反应等。

3.2. 从准二维（P2D）电化学模型说起
P2D模型由Newman等人提出。我们知道既然是模型，那么就一定存在其理论基础和边界条件也就是我们所说的假设条件 ^[6] 。P2D模型的假设条件主要如下：

1. 电池内部只有锂离子参与化学反应，无其他副反应的发生；
2. 锂离子在固相、液相中的传递方式有且仅有扩散和迁移；
3. 将正负电极的活性物质看作是半径相等的固体球形颗粒；
4. 固相-液相交界面处的电化学反应规律符合Bulter-Volmer动力学方程；
5. 电池在工作过程中正、负极液相体积分数保持包边；
6. 充放电过程中内部产生的热量忽略不计，且电池体积恒定不变；
7. 锂离子迁移数，固相、液相中的扩散系数保持不变。

基于上述假设，P2D的控制方程主要包括：

1. 锂离子在液相中的扩散方程（描述区域包括正极、负极及隔膜）；
2. 锂离子在固相中的扩散方程（描述区域包括正极和负极）；
3. 液相欧姆定律方程（描述区域包括正极、负极及隔膜）；
4. 固相欧姆定律方程（描述区域包括正极和负极）；
5. 电荷守恒方程（描述区域包括正极、负极及隔膜）；
6. Bulter-Volmer动力学方程（描述区域指固相-液相交界面处）。

下图所示为锂离子电池模型。

当我们知道其模型假设后，咱们就可以根据模型假设得到其约束条件，即上文所提到的假设条件，以及写出相关的控制方程。

对相关方程设置边界条件和初始条件，即可对其进行求解获得相关的输出结果。

3.3. 单颗粒模型（single particle model,SP model）

准二维模型在锂离子电池模拟中取得了巨大的成功，然而其模型中含有大量的非线性方程，引入先进的算法虽然能够一定程度上降低计算时间,但是对于多级串并联而形成的电池堆而言，计算效率仍然不能满足要求。为了在不消耗计算精度的同时，降低计算量，提高计算效率就需要从电池的基本原理出发，向更低的模型尺度和计算维度前进,减少非线性方程的数量，建立更加简化的锂离子电池仿真模型 ^[3] 。

相比于准二维模型，维度更低，尺度更小，同时又能够体现电池的整体电化学特征的尺度非单颗粒尺度莫属，也就是指利用单个的活性物质颗粒代替整个电极行为，从而研究电池的整体行为。而要建立单颗粒模型则必须要解决两个原理性问题： 一是液相传质怎么处理， 电解液相如何存在；二是电化学反应的电流密度如何确定。

单颗粒模型是将电池电极看做一个材料颗粒进行计算的模型，其针对的是电池正负极片上的某一个活性材料颗粒。因此，在模型中忽略了集流体和电解液相的存在。由于电极颗粒具有对称性，因此下图中使用两条长度等于颗粒粒径的线段代替模型计算域。 其中边界1代表负极颗粒中心位置, 边界2代表负极颗粒表面位置，边界3代表正极颗粒中心位置，边界4代表正极颗粒表面位置。

值得注意的是，单颗粒模型实际上是固相扩散控制的电化学模型，因此该模型更能够直观地或更加可控地进行电池固相材料的优化设计。如对活性材料的固相扩散系数 ^[7] 、活性材料颗粒的堆叠方式、电极材料的几何构型等方面 ^[8] 进行设计。另外，由于模型是直接以单颗粒为研究对象，因此通过对模型中球型颗粒的假设进行替换，如将电池的真实颗粒几何形状代替球型颗粒的假设，便能够进一步增强模型真实性，对电池材料进行应力场的仿真大有帮助。

单颗粒模型能够更加贴近于真实的材料尺度，对于材料的微观构造的研究具有先天性的优势，特别是在对于与材料的表面形貌相关的性质研究中更具有可操作性，在以后的仿真研究中可在单颗粒模型的基础上，深化界面状态研究，优化界面特征方程，将模型与多种材料表征手段相结合(如交流阻抗、循环伏安等电化学检测手段)，开展材料表界面的仿真研究将成为重点发展方向。

3.4. 三维模型

三维模型即指电池的整体模型。其在建模过程中考虑了锂离子的全尺寸特征和全物理场作用。由于电池通常是由多层电池结构进行堆叠或者卷绕而成。由于极片的厚度一般为微米级别，而极片的尺寸一般达到厘米级别（卷绕结构的电池极片，其长度可以达到数十厘米）。巨大的尺度跨越使多结构分层模型难以形成高质量的网格划分策略，模型计算量较为庞大，所以通常在三维模型的建立过程中采用了平均体积的处理方式，即以某个体积平均特征作为电池的整体特征进行电池行为的计算。

如电池生热计算的Bernardi模型便是最经典的体积平均法的代表。Bernardi等 ^[9] 根据电池内部的热力学转换以及热量转换提出了电池的体积平均生热率的推算方程：

式中，I 为电流；V 为电池体积；EOC为电池平衡电动势；U 为电池工作电压；T 为电池温度。该生热方程基于能量守恒的基本原理，结合了电化学反应熵变以及电池的焦耳热等发展而成。通过该生热方程，将电池内部的多层结构等效成具有各向异性特征的虚拟材料。基于该生热方程的电池模型统称为电化学-热模型，在电池的热仿真设计中取得了广泛的应用。

美国可再生能源实验室(National Renewable Energy Laboratory) ^{[10] [11] [12]} 是研究三维模型较为完整和系统的单位。该实验室一直致力于电池的电热性能的模拟研究工作，针对软包电池、圆柱型电池,利用电化学-热耦合模型建立了三维软包电池模型和三维圆柱分层模型，系统研究了电池的热效应以及外部散热策略和条件对电池行为的影响。此外该实验室还结合电池的电路结构，发展了电池电热模型，重点研究了电池的极耳设计(包括极耳位置、极耳数量, 如下图所示)、外部冷却制度对电池内部电势分布、电流密度分布、SOC分布、温度分布以及电池生热率的影响。

体积平均法虽然考虑了电池温度传递的空间特性，但是却忽略了电池产热量的空间差异以及电池内部的电化学状态的空间差异。因此，有部分研究者建立了多层结构的、完全电化学方程的电池模型，以研究电池的空间分布特征。但是计算量较大，计算效率不尽人意，模型仍然存在数值算法的优化空间。

3.5.介观尺度模型

说到这个介观尺度的电化学模型，目前国内有不少学者进行了综述，这里我们需要了解介观尺度模型的缘起，即，为什么要提出介观尺度的模型。蒋方明等人 ^[13] 在其综述《锂离子电池电极的设计和优化:介观孔尺度数值模型》中对此进行了介绍。

如下图所示。

某锂离子电池的电极和隔膜的扫描电子显微镜（SEM） 图像， 电极和隔膜均显示出明显的非均匀孔型结构，固体活性物颗粒形状、大小不一，孔内填充有电解液。锂离子电池介观微孔尺度的电化学反应和多物理传输现象直接影响电池的性能。而传统的P2D模型是没有考虑到相关内容的，并且做了很多的近似。

目前国内有贾明等人 ^[3] 撰写的综述《锂离子电池多尺度数值模型的应用现状及发展前景》，贾明等人在其中较为系统的介绍了相关的介观尺度的电化学模型，这篇综述很受欢迎，我看一些专业图书中也是大幅度和大篇章的进行引用和介绍。咱们还是要在前人的基础上做一个补充的。根据前面咱们提到的电化学模型，咱们知道上述的电化学模型是基于均匀介质理论的，做了很多近似。既然做了很多近似，那么很多效应就是没有考虑到的，模型就不会完善。在李文俊等人、牟粤等人的文章中也对材料表界面形貌的表征做了综述，材料的表界面形貌以对电池的性能有着重要的影响。电池材料的微观结构和形貌对电池器件的性能发挥有着决定性的作用，相同种类的电池材料，由于材料形貌的不同，电池性能的发挥也不同，因此在电池材料设计时尤为注重电极材料形貌和微观结构的管控。然而，无论是三维电池建模、准二维（P2D）模型还是单颗粒模型在模型构建过程中均采用的是宏观均一理论，该理论不考虑电极中孔的真实结构，而是把多孔电极视为固体基质和电解液两种连续介质的叠加。此类模型着眼于宏观过程，假设电极（包括隔膜）为均质多孔介质，为了考虑锂在固体活性材料中的扩散，假设固体活性物呈固定粒径球形颗粒状。这些假设与实际电极和隔膜的复杂微孔构形差异较大。

宏观模型对电池细微尺度传输机理的研究和电池内部介观微结构的设计与优化贡献有限。为了更好地描述和分析电极（包括隔膜）介观微结构对锂离子电池内耦合电化学反应的多物理传输机理的影响，找出限制或影响电池性能的关键参数，以期对电极（包括隔膜）介观微结构进行设计与优化，开发先进的锂离子电池介观尺度模型已经成为锂离子电池数值仿真领域的研究热点。

上图所示表格做了一个总结。按照电池微观结构的构建方法，介观尺度模型分为三大类，一类是人为的控制电极颗粒的形状及排列堆叠方式，直接构建电极的假想结构，可以认为其为虚拟结构模型；第二类是基于高速发展的高精度层析成像技术获取多孔电极的二维形貌图像，通过图像处理技术，实现电极材料的三维微观结构重构。以三维微观结构代替传统电化学模型关于均质球形颗粒的假设，在微结构重建的基础上建立数学、数值模型，此处将其定义为真实结构模型。第三类则是基于其他的仿真手段或者技术获得材料的微观结构，包括使用离散元等技术来获得电池材料的微观结构。

3.5.1 虚拟假想结构

对于虚拟假想结构，可以通过人为设计或者采用蒙特卡洛等方法进行研究。下图所示皆为采用虚拟方法或者假想方法人为设计的电极介观结构。这两篇文章中的图如下文所示 ^{[14] [15]} 。

3.5.2 基于先进表征技术的真实结构

怎么说呢？实验和理论计算相辅相成，先进的实验表征技术对于理论计算或者模拟仿真而言是大有裨益的。 目前随着先进表征技术的发展，很多课题组或者学者通过文献综述或者直播视频介绍了他们所做的非常棒的工作。比如哈工大王家钧等人 ^[16] 除了review外，在bilibili等直播平台上也有其采用先进表征技术进行材料三维结构重构的工作。

上图所示为其团队所发表的综述《 Multi-scale Imaging of Solid-State Battery Interfaces: From Atomic Scale to Macroscopic Scale 》 ^[17] 。

麦立强等人 ^[18] 也做了先进表征技术在电池界面领域的综述，具体见《 Interfaces in Solid-State Lithium Batteries 》，下图所示为其中的插图。

同样，针对电池中各种不同类型的界面，Ceder团队 ^[19] 也整理了相关的综述进行了阐述，同时阐述了实验和理论计算的不同，具体见《Understanding interface stability in solid-state batteries》。

当然目前这个业内用的最多的图以及相关内容还是贾明等人 ^[3] 撰写的文章《锂离子电池多尺度数值模型的应用现状及发展前景》，里面的内容和插图被很多人引用，本着传播知识、搬运知识的理念，咱也用^_^ 。

这张图算是用得比较多的。

Smith等 ^[20] 直接将18650电池的横截断面的SEM二维结构图样作为数值分析的实体模型(如下图所示), 利用有限元方法构建了锂离子电池的介观尺度模型, 并利用其研究了电极微结构对电池性能的影响, 发现通过控制阴极电子/离子的传输路径, 以及尽可能地增大固体活性物质与电解液的接触面(调节颗粒尺寸和空间分布)可以提高电池性能.

Wilson等 ^[21] 利用FIB/SEM测量方法获取了钴酸锂(LiCoO2)正极微孔结构的一系列二维图像。图像显示钴酸锂正极具有非常明显的形状不均匀性和明显的内部分裂结构(如下图所示). 这些分裂结构增大了电极与电解液的接触面, 增大了锂离子传输的途径, 缩短了锂离子的传输路径. 通过图像处理重构三维微孔结构, 研究了晶粒边界对锂离子扩散的影响, 发现晶粒边界能够在粒子内部形成锂离子传输短路通道. 但遗憾的是该模型并没有考虑黏接剂以及其他固相添加剂的体积形貌.

3.5.3 基于仿真模拟获得介观结构

法国the Université de Picardie Jules Verne (UPJV)大学的 alejandro a.franco 教授带领的项目团队开发了一个锂离子电池工艺-性能开源在线模拟平台，通过相应的软件包和实验测试来推进锂离子电池制造工艺-微观结构-性能的仿真和技术开发 ^[22] 。

ARTISTIC项目分为四个工作包。通过计算平台将离散粒子模型与连续体模型连接起来。离散粒子模型可以根据制造参数预测电极介观结构，而连续统模型则可以根据电极介观结构预测电芯级别的性能。最终的计算平台将可以执行正向和反向工程：它将可以预测制造参数如何影响电池性能，还可以建议最合适的制造工艺（例如，要在溶剂干燥步骤中应用的温度）进行制造具有理想的性能指标电极。

其中关于微观或者介观组织的预测或者设计，则采用粗粒化分子动力学或者离散元等方法进行，如下图所示 ^[23] 。

粗粒化分子动力学（这个属于介观了）和离散元（Discrete Element Method，DEM）技术用于构建模型，来预测在溶剂蒸发和压延工艺中，浆料和电极介观结构的演变和材料化学与制造工艺参数（浆料组成、颗粒大小分布、，使用的溶剂类型、干燥温度和时间等）的关系。采用实验数据和机器学习算法参数化力场，描述浆料、涂层和压延工序中各材料组分之间相互作用。电极微观结构的预测主要从孔隙率、活性颗粒表面粘结剂覆盖率、团聚颗粒的粒径分布等方面分析。他们自己开发了一个虚拟现实软件，可视化预测的电极微结构。然后，对得到的电极微观结构应用数学平滑程序，生成几何模型用于：（1）格子Boltzmann模型模拟多孔电极中电解液的浸润动力学；（2）电化学性能模拟。

工作包3（WP3）继续WP1中的后续流程，开发一种新的计算方法，用于预测WP1中生成的电极微观结构对电池性能的影响。该电池模型将WP1生生的平滑电极微观结构和相关的物理化学参数作为模拟输入。该电化学模型以三维几何方式描述负极/隔膜/正极电池基本单元的机理，通过有限体积/单元法求解耦合偏微分方程（PDE），包括电化学、离子输运、电子输运、由于活性材料体积膨胀（如硅的情况）或机械应力引起的孔隙率变化。该模型耦合到能量密度优化算法中，根据相关参数（如过电位、比容量等）分析模拟的充放电曲线，从而寻找最佳的、具有创新性的电极结构（例如沿电极厚度的孔隙率梯度分布）。这些优化的电极结构根据WP1模型的指导在WP2平台进行制造。

4 材料的数字化

材料的数字化是仿真建模的重要组成部分，是在软件中对仿真对象的材料属性进行定义。不同类型的物理场关注材料不同类型的属性，故而材料设置对象完全不同，包括用于结构属性、电磁属性和流体属性等。根据电化学模型的输入条件以及电化学模型的操作或者仿真流程，在使用电化学模型对锂离子电池进行仿真时需要输入大量的与材料相关的参数。这个并不是电化学模型本身所特有的步骤，在几乎所有的工程CAE中都会存在这样一个步骤，即需要材料的参数，有的需要不同的材料模型，包括材料本构模型等内容。下图所示为一般CAE模拟过程的操作流程。

在锂离子电池的电化学仿真过程中输入的参数极多，吴贤章等人在其综述《锂离子电池电化学仿真技术综述》中提到“锂离子电池电化学模型是个较为复杂的模型，即使在各方面做了简化，其输入参数仍然多达 50 余个。除了与电芯设计参数和工况控制参数有关的参数可以从设计文件直接获得以外，有许多电极材料相关的参数需要通过实验方法测量得到。在进行模型仿真的时候，参数辨识的准确性直接影响仿真结果的准确性。”之前参加过很多的电池仿真会议，其实不管作报告的嘉宾是大牛还是年轻的工程师，总会被常问的一个问题就是——你的这些跟材料相关的参数是怎么来的？因此材料的数字化极为重要。常用的材料数字化的实现路径主要包括两类：（1）通过实验获取相关的材料数据；（2）通过模拟仿真获得相关的材料数据。

4.1. 实验方法获得相关数据

采用实验方法获得相关的数据其实有不少的文献做了介绍，不过对于电化学仿真工程师最好有人配合来测相关的数据，要不然一个人既做实验，又做模拟仿真会把自己给累崩溃的。这里有很多数据需要结合各个单位自己的独特的方法测量，就不做介绍了。

4.2. 通过计算模拟方法获取

除了通过实验方法获得相关数据，也可以通过计算模拟的方法获取相关数据。这里举一个例子 ^[24] 。

即采用密度泛函（DFT）和分子动力学（MD）以及P2D模型进行电解液系统的研发。具体内容如下：

1、采用密度泛函理论去做分子（溶剂、锂盐）构型的优化。结果见下图所示。

2、采用分子力场中的OOLS等力场来做力场，并做相应的验证。

3、采用分子动力学来做电解液传输性质的相关数据的获取：（1）扩散系数；（2）离子导电率；（3）转移数。

4、结合前面MD模拟的结果，并将其带入到电化学模型中获取相应的结果。

5. 电化学仿真在锂离子电池应用中的展望

5.1 电化学仿真技术与失效分析等实验手段的融合

李泓、禹习谦等人在《锂电池失效分析与研究进展》 ^[25] 中提出了要将失效分析与仿真技术融合起来，推动失效分析技术的发展。电化学仿真因其强大的功能，目前看来是可以与此结合形成一套完整的解决方案。

5.2. 与多物理场的结合与拓展
结合之前提到的电化学仿真模拟可以与包括力场、温度场等多场进行耦合模拟相关的性质。目前对于锂离子电池的多物理场耦合，主要包括力-电化学耦合、热-电化学耦合、力-热-电化学耦合等多种耦合方式。

5.3. 多尺度耦合计算模型与算法的开拓与发展

我们评价一个仿真工具，需要从多个方面来展开，总体上如下图所示。

正如前面所述，我们要考虑到不同的电池体系，需要考虑对不同的电池体系进行建模。是否对锂离子电池适用的模型，到了钠离子电池或者锂空气电池就不再适用了？所以模型的通用性以及面向新型储能体系也是未来重点关注的方向。当然，这里咱们也要考虑一下面向学术界和工业界的具体情况，上图所示的思考维度需要有一个平衡和偏重，可能对于学术界进行具体科研的时候，咱们对精确度非常关注，因此对于时间和成本有所忍耐。但是如果按照此类方法，可能工业界不太能够忍受。因此，这里需要明确一个问题，即模型是为所解决的问题服务的。

5.5. 优化算法与电化学仿真工具的协同，寻找最优方案

电池的电化学模拟不仅需要对概念或者产品以及工艺进行建模，建模仅仅是第一步，重点是模型的正确性，其后针对模型进行优化设计和方案调整。而一般的电化学仿真软件自身很少带有优化设计的能力，需要结合优化仿真软件进行最优化的设计。比如设计的电池，其极片厚度为L，其孔隙率为X，那么如何在保证其他条件不变的情况下获得最优的电池性能呢？这个可以结合优化算法，以性能为输出，以其他固定不变的量为约束条件，以L和X作为输入，自动调用相关的电化学仿真软件进行模拟。当然，部分CAE软件是具有DOE和优化算法的，但是如何确定最优一直是行业难题。在优化过程中，本体之间的重叠以及结构设计是否合理，也需要人工的介入来作为判断。

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