Advanced design methodologies for heterogeneous electrode microstructures in lithium-ion batteries: From three-dimensional reconstruction to performance enhancement

文献信息  原文标题: Advanced design methodologies for heterogeneous electrode microstructures in lithium-ion batteries: From three-dimensional reconstruction to performance enhancement 发表日期: 2025年12月 期刊/来源: Future Batteries DOI链接: 10.1016/j.fub.2025.100129

这篇文章系统地梳理了如何将物理世界的锂电池电极转化为数字化的三维模型，对比了从传统的随机堆积法到最前沿的AI生成式模型（如扩散模型）的优劣，明确了这些方法如何帮助我们看清微观结构（如裂纹、SEI膜）对电池性能的具体影响。传统的宏观均质模型（如P2D模型）已无法准确预测高能量密度电极在极端工况下的局部失效（如析锂、颗粒破碎）。本文的关键突破在于建立了一套完整的成像-重构-仿真方法论框架，特别是详细阐述了基于物理信息的AI生成模型（Physics-Informed Generative Models）如何解决传统建模计算成本高、几何保真度低的问题。这对于工程端建立高精度的电池数字孪生系统，以及实现从性能指标反推材料结构的逆向设计，具有极高的指导价值。