量子技术与人工智能：开启锂离子电池安全再利用新篇章-安徽省国盛量子科技有限公司

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量子技术与人工智能：开启锂离子电池安全再利用新篇章

发布时间:

2025-02-08

据国外媒体消息，随着电动交通的日益普及，提升资源效率和可持续性变得至关重要。在这一背景下，将废旧电动汽车电池重新用于新应用，而非直接进入回收流程，成为了减缓材料循环的关键策略。尽管这一策略具有巨大的资源节约潜力，但技术和经济上的挑战一直阻碍其广泛应用。然而，一个受德国联邦政府资助的跨学科研究团队，近日开发出了一种结合高速测量方法和人工智能（AI）的实用方法，有望克服这些障碍。

据国外媒体消息，2025年2月1日，一则来自德国的科研进展新闻揭示了锂离子电池升级回收领域的最新突破。

随着电动交通的日益普及，提升资源效率和可持续性变得至关重要。在这一背景下，将废旧电动汽车电池重新用于新应用，而非直接进入回收流程，成为了减缓材料循环的关键策略。尽管这一策略具有巨大的资源节约潜力，但技术和经济上的挑战一直阻碍其广泛应用。然而，一个受德国联邦政府资助的跨学科研究团队，近日开发出了一种结合高速测量方法和人工智能（AI）的实用方法，有望克服这些障碍。

在测量过程中，研究团队采用了基于自旋的量子磁场传感器。这些传感器通过光学激发启动磁场测量，并将测量信号的信息以磁场映射的形式进行编码、转发和可视化。

那么，如何高效、安全地重复使用电动汽车的电池？又需要克服哪些技术和经济挑战？这些问题正是德国联邦教育和研究部（BMBF）资助的“QuaLiProM”研究项目的核心。一个跨学科项目团队成功实现了以非破坏性、快速且安全的方式确定废旧锂离子电池的剩余功率和剩余使用寿命的科学目标。他们的研究为实现可靠且经济可行的电池二次使用方法铺平了道路，为可持续的电池升级回收奠定了基础。

电池的健康状态如何？现状与挑战并存

锂离子电池在储存和运行过程中会随时间逐渐退化，表现为容量减少和内部阻力增加，从而导致能量输出和整体性能下降。电池的健康状态通常使用健康状态（SoH）来定义，这是一个描述电池相对于原始状态老化程度的参数。

准确测定SoH对于评估电池性能和估计其剩余使用寿命至关重要。然而，实现这一目标面临诸多挑战。目前，各种实验方法被用于解决这些问题，如电化学测量（包括循环测试和电化学阻抗光谱学）等。这些方法通常用于确定老化电池中的残留容量和内阻等关键指标。然而，如果不参考新电池的初始性能值，这些方法的意义有限。此外，这些技术需要直接电接触电池，因此不适合快速诊断。更重要的是，传统测试方法仅提供电池整体状况的信息，无法检测局部缺陷或电荷热点。

与传统方法不同，原子磁法提供了一种突破性的解决方案。该方法利用基于钻石的量子传感器，能够快速、成本效益高且精确地测定锂离子电池的SoH。在电池研究领域，这种方法已被证明能够准确测量电池的条件相关磁化。特别是，量子传感器已经展示了检测缺陷、杂质和电荷状态的能力。基于这些令人鼓舞的发现，“QuaLiProM”项目专注于开发一种将原子磁力测量与人工智能相结合的高速测量方法，旨在通过工业应用的SoH对电池进行分类。

创新快速测试方法：精确测定工业用电池状况

为了开发快速测试方法，“QuaLiProM”项目通过循环老化测试对锂离子电池进行加速降解。在这些测试期间收集的电化学测量数据构成了识别主要衰老机制的数据库。通过记录和评估这些数据，可以准确了解电池的状况和剩余性能。随后，研究团队使用原子磁法进一步检查老化的电池。该测试方法中使用的量子传感器通过观察钻石中氮空位中心的自旋来高精度地测量电池的磁场。根据周围的磁场，这种缺陷会发出不同数量的光粒子。这些映射提供了有关电池潜在异常的宝贵信息。这种非破坏性方法无需耗时的充放周期，因此非常适合集成到电池生产过程中，以及回收或升级应用。该项目的主要目标之一是将这种方法从实验室层面扩展到工业规模。

在基于人工智能的磁场映射分析方面，研究团队采用了创新的深度学习方法来识别与电池SoH表现出明显相关性的特征特征，称为“健康特征”。这些特征能够根据电池的老化状态进行分类，例如健康、退化或缺陷。主要目标是检测那些由于容量不足而不再适合用于电动汽车但仍具有功能的退化电池。通过制定量身定制的升级回收策略，并在要求较低的领域探索新的第二生命应用，该项目旨在促进电池的可持续和资源高效使用。此外，它还寻求加快其向工业的转移。