大象新闻2024年10月12日发布:在2024世界动力电池大会上 前沿技术令人眼前一亮

⭐发布日期:2024年10月12日 | 来源:大象新闻

⭐作者:苏珊娜·里贝罗 责任编辑:Admin

⭐阅读量:677 评论:6人

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9月1日,宜宾国际会议中心,2024世界动力电池大会全球先进电池前瞻技术专题会议定于下午两点半开始。但还不到两点,会场就挤满了观众。

会上,现场观众被反复提及的全固态电池等概念所吸引。“今年公司预计从全固态电池销售中获得收入。”北京卫蓝新能源科技股份有限公司董事长俞会根话音刚落,现场瞬间安静下来,以期听到更多来自动力电池前沿技术的分析和判断。

亮点1:

全固态电池将落地

将出现在出行工具、3C产品等领域

“我需要解释一下,预计取得收入和正式装车不是一个概念。”俞会根释放出全固态电池“落地”进展后立即解释,公司正在尝试的是小容量全固态电池,预计用于电动自行车等领域。

全固态电池的优势包括更高的安全性、更长的使用寿命和更高的能量密度。由于电解质都是固态的,避免了泄漏引燃的安全隐患,能量密度和充放电功率也大大提升。

将全固态电池应用在小型代步工具上,国内动力电池厂商均有探索。中国电池工业协会副理事长黄学杰认为,未来两到三年,全固态电池将以“小包”的形式进入日常生活,大到出行工具,小到3C产品。

而市场关注的,是什么时候能将全固态电池装上汽车。广汽埃安新能源汽车股份有限公司电池研发部负责人李进和中南大学冶金与环境学院副院长刘芳洋都选择从技术路线讲起。在他们看来,技术路线的迭代速度,直接关系到产品的装车进度。“如果想要做到极致安全,我们更希望将多种化合物同时使用,但这又对每种材料的研究提出了更高要求。”李进说。

把技术路线落实到具体实践,需依赖原材料制造商。会议现场,宜宾锂宝董事长兼总经理王政强介绍了公司在全固态电池正极材料研发方面的最新进展,“目前正聚焦高镍正极材料展开研究,使用这种正极材料的固态电池具有能量密度高、抗低温效果好、成本较低的特点,公司致力于提高其电化学稳定性,改善多次循环后的使用性能。”

亮点2:

燃料电池与动力电池结合

有望实现大型载人飞行器长距离使用

多架载人飞行器、多种无人机产品……2024世界动力电池大会展馆内,一电航空展位格外引人瞩目。

但每当观众问起“是不是电动的”这个问题时,工作人员只能摆摆手:大型载人飞行器只能烧油,小型无人机才是纯电的。“我们也设想过使用动力电池或者燃料电池,但当前这两种电池分别存在放电功率不够高、使用寿命有限的问题,都不支持长距离使用。”一电航空低空经济产业生态解决方案负责人何庆坦言。

航空领域电动化的瓶颈,也是动力电池行业人士眼中的机遇。中国科学院大连化学物理研究所研究员陈忠伟认为,当前动力电池技术可以随着应用场景的拓展,在低空经济等领域创造价值,还可以努力破解低温环境使用、高温安全顾虑等“痛点”。

目前,陈忠伟率领的团队正在探索将燃料电池与动力电池相结合,用于大型无人机乃至载人航空器的动力输出。“探索以燃料电池为主要工作电源、锂离子电池为辅助电源的组合模式,能够同时满足对功率和寿命的需求,也符合低空经济的绿色发展方向。”陈忠伟说。

此外,陈忠伟团队还发现,通过改变正极材料配方,能够在实验室内让动力电池在零下60摄氏度的环境下保证80%容量的正常释放。而改变电池隔膜配方,则能够缓解“热胀冷缩”对电池的影响,让高温环境下的电池安全变得可控。“这样一来,找到了提升动力电池效能的具体组件,就可以有针对性地带动上下游产业链分工协作,提升改进效率。”陈忠伟说。

亮点3:

人工智能+动力电池

助力动力电池设计制造迈向自动化

人工智能已然是当下的热门话题。在全球先进电池前瞻技术专题会议上,中国科学院院士、北京大学教授鄂维南深入介绍了人工智能在动力电池设计、制造等领域的应用。

不同于语言类人工智能大模型的花样“玩法”,动力电池领域的人工智能技术目的非常明确——帮助研发人员“试错”。鄂维南解释,制造动力电池所需的“配方”有上千种,它们之间互相组合的可能性数量最多可达10的20次方,远非科研人员凭实验可以发现的。

记者了解到,当前已有科研单位和企业梳理出动力电池的主要“配方”,形成了生产动力电池的“菜谱”。人工智能的优势,就是可以根据已有的“菜谱”,尝试创造更多“菜品”,甚至模拟出不同“配方”下动力电池产品的性能。

“这意味着动力电池设计工作门槛正在降低,能让更多有意向的企业加入动力电池解决方案的‘解题’过程,向自动化、快节奏的生产流程转变。”鄂维南说。

不过,人工智能在动力电池设计、生产领域的推广还面临一些挑战。最大的困难是动力电池大模型的样本空间有限,需要由专业人士贡献已有的研究样本供机器学习。“动力电池的研究需要研发机构共同努力,丰富模型资源。”鄂维南呼吁动力电池行业尽快建立统一的智能化电子研究平台和自动化实验平台,尽快丰富文献和实验资源,加快提高相关大模型的竞争力。(四川日报全媒体记者 王培哲 宜宾观察 罗顺)

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彼得·巴兰切耶夫

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