物理所禹习谦/李泓团队: AI 数据挖掘构建锂电材料热稳定性预测模型

本文研究背景是锂离子电池的热安全性问题，特别是正极材料在特定温度下的释氧行为诱发热失控的现象。研究目的是通过可解释机器学习方法，整合差示扫描量热仪 (DSC) 测试数据，建立层状氧化物正极材料热化学特性的预测模型。研究结论表明，高镍含量与较差的热稳定性相关，且热化学反应的主导因素在不同阶段从材料本征属性向外部条件迁移，提示电池热管理需采取动态优化策略。该研究为标准化电池热分析协议的建立及实验数据库的完善提供了参考依据。