这篇文档属于类型a，是一篇关于商用锂离子电池老化研究的原创性学术论文。以下是针对该研究的详细学术报告：

作者及发表信息

本研究由Leo Wildfeuer（慕尼黑工业大学/TWAICE Technologies GmbH）、Alexander Karger（慕尼黑工业大学/TWAICE Technologies GmbH）、Deniz Aygül（慕尼黑工业大学/TWAICE Technologies GmbH）、Nikolaos Wassiliadis（慕尼黑工业大学）、Andreas Jossen（慕尼黑工业大学）和Markus Lienkamp（慕尼黑工业大学）合作完成，发表于Journal of Power Sources（2023年，卷560，文章编号232498）。

学术背景

研究领域：本研究属于锂离子电池（Lithium-ion Battery, LIB）老化机制与寿命预测领域，聚焦于电池在日历老化（calendar aging）和循环老化（cycle aging）条件下的退化行为。

研究动机：锂离子电池是电动汽车和可再生能源存储的核心部件，其寿命直接影响经济性和环保性。然而，现有老化模型多基于少量电池数据，且缺乏公开数据集。此外，传统研究低估了周期性检测（check-up, CU）对老化结果的影响，导致寿命预测偏差。

研究目标：
1. 通过大规模老化实验（196节电池）生成开源数据集，覆盖宽范围的老化条件；
2. 量化CU对日历老化的影响；
3. 分析温度、荷电状态（State of Charge, SOC）、放电深度（Depth of Discharge, DOD）等应力因素对老化的影响；
4. 通过半电池拟合方法（half-cell fitting）解析退化模式（Degradation Modes, DMs），包括锂库存损失（Loss of Lithium Inventory, LLI）和正负极活性材料损失（Loss of Active Material, LAM）。

研究流程与方法

1. 实验设计

• 研究对象：196节商用18650电池（索尼Murata US18650VTC5A），硅掺杂石墨负极（Si-Graphite, SiG）和富镍NCA正极（LiNi0.80Co0.15Al0.05O2）。
  
• 老化条件：
  
  • 日历老化：电池在4种温度（20°C、35°C、50°C、60°C）和4种SOC（10%、50%、70%、100%）下存储，CU间隔分别为6周、12周和96周。
    
  • 循环老化：采用D-最优实验设计（D-optimal DoE），变量包括温度、平均SOC、DOD、充放电电流率，共72组测试条件。
    

2. 检测流程（Check-up, CU）

• 标准化步骤：所有CU在20°C下进行，包括：
  
  1. 容量测试：两轮CCCV（恒流恒压）充放电（2.5A，4.2V/2.5V）；
     
  2. 直流内阻测试：在100%、50%、20% SOC下施加18秒脉冲电流；
     
  3. 半电池拟合：通过C/10慢充曲线计算差分电压（Differential Voltage Analysis, DVA），拟合正负极开路电位（Open-Circuit Potential, OCP），量化LLI、LAM负极（LAMNE）和LAM正极（LAMPE）。
     

3. 数据分析方法

• 阿伦尼乌斯模型：用于分析温度对老化的影响，计算活化能（Activation Energy, Ea）。
  
• 半电池拟合算法：基于电极OCP曲线重构全电池OCV，通过最小化拟合误差解析退化模式（代码开源）。
  

主要结果

1. CU对日历老化的显著影响

• 容量衰减：6周CU间隔的电池比“纯日历老化”（96周CU间隔）多损失5.4%容量（20°C存储），表明CU诱导的循环老化加速了整体退化。
  
• 内阻增加：高温（50°C）下，CU频率越高，内阻增长越明显；但低温（20°C）下因“磨合效应”（break-in），内阻短暂下降。
  

2. 温度与SOC的依赖性

• 温度效应：容量衰减的活化能（Ea）为23.6–29.9 kJ/mol，内阻增加的Ea高达56.8 kJ/mol。
  
• SOC效应：85% SOC时容量衰减最快，推测与正极驱动的“穿梭机制”（cathode-driven shuttle）有关；100% SOC时因电极过充效应，衰减速率略降。
  

3. 循环老化关键发现

• DOD主导影响：100% DOD的电池容量衰减非线性加速（500次循环后“拐点”），归因于硅负极在低SOC下的剧烈体积变化。
  
• 充电速率与低温协同效应：0.2C充电+5°C条件下，锂枝晶析出导致容量骤降，而高电流（1C/2C）因自发热缓解了析锂。
  

4. 退化模式解析

• 主导机制：LLI是容量衰减的主因（占比>70%），尤其在高温高SOC下；LAMPE在高压循环中显著加剧（如10C放电+60% DOD）。
  

结论与价值

1. 科学价值：
   
   • 揭示了CU对老化结果的干扰，修正了传统寿命预测模型的偏差；
     
   • 通过半电池拟合量化了多退化模式的贡献，为机理研究提供新工具。
     
2. 应用价值：
   
   • 开源数据集（含4000+ CU数据）支持数据驱动模型的开发；
     
   • 为电池管理系统（BMS）的优化策略（如SOC窗口控制）提供依据。
     

研究亮点

1. 大规模实验：196节电池、697天老化周期，覆盖动态和静态应力条件；
   
2. 创新方法：半电池拟合算法首次应用于硅-石墨负极电池的退化模式解析；
   
3. 颠覆性发现：CU导致的额外老化可能超过纯日历老化，挑战了现有标准测试流程。
   

其他有价值内容

• 数据公开性：所有原始数据发布于TUM媒体库（DOI: 10.14459/2023mp1713382），包含容量、内阻、退化模式等参数；
  
• 跨学科意义：结合电化学、统计学和机器学习，为电池健康管理（Battery Health Management, BHM）提供多维度支持。
  

（报告总字数：约1800字）