电池设计 · Battery Design

从材料筛选到电芯分析

正极材料、电解液配方与充电策略,分别对应材料、配方和工况三个研发层级。无负极钠电聚焦电芯内部的钠库存与容量衰减,采用独立的物理模型。

材料层

正极材料

晶体结构

配方层

电解液配方

溶剂与盐

工况层

充电策略

充电协议

电芯层 · 钠电

无负极钠电

传输、界面与钠库存

材料筛选 · 七种工作离子01 / MATERIAL

正极材料

按目标性能筛选候选结构

选择工作离子,设置稳定性、电压、容量和体积变化要求,从已有候选库中筛选材料,比较预测性质,查看三维晶体结构。

准备
工作离子与目标性能范围
获得
候选结构、预测性质与三维结构
筛选正极材料

离线候选库的交互筛选;候选性能仍需计算或实验验证。

计算方法与数据

候选结构由条件生成模型预先生成,并经机器学习势评估。支持 Li、Na、K、Mg、Ca、Zn、Al 七种工作离子。

页面另有独立的锂正极案例,展示部分候选的第一性原理校验与离子迁移能垒计算。筛选在浏览器内完成,不重新运行生成模型,也不进入历史记录。

锂电 · 配方评估02 / ELECTROLYTE

电解液配方

预测电导率,筛选实验配方

输入溶剂、盐、配比和温度,预测配方电导率。也可以按目标条件筛选已有配方,选出下一轮实验的候选。

准备
配方组成、温度与筛选条件
获得
预测电导率、片段归因与候选配方卡
评估电解液配方

支持的组分见配方选项,预测结果用于实验初筛。

计算方法与数据

使用已训练并固定版本的配方预测模型计算电导率,并提供分子片段归因,帮助理解模型的预测依据。

配方预测覆盖当前 Bamboo 词表;分子筛选使用冻结的物性预测,配方卡从既有 G0-MA 样本中选取。登录后提交计算,结果保存在历史记录。

锂电 · 实验安排03 / CHARGING

充电策略

比较候选策略,安排测试顺序

上传同一电芯、同一任务下已测寿命的基准策略,以及待测试的候选方案。根据建议顺序安排实验,并查看哪些方案需要补充验证。

准备
1–3 种已测寿命的基准策略与候选参数 CSV
获得
候选测试优先顺序与可信状态
比较充电策略

只给相对排序,不给绝对寿命;寿命需通过实验确定。

计算方法与数据

使用三基准结构化排序模型,结合已测基准策略对候选排序。页面提供 5 个公开数据集、10 项任务的验证结果。

基准与候选的起止 SOC、放电条件、环境和充电任务应具有可比性。仅有 1–2 种基准时,结果主要用于选择下一项实验。不在线训练模型;登录后提交的任务保存在历史记录。

钠电 · 电芯分析04 / CELL

无负极钠电

分析钠库存损失与容量衰减

调整倍率、电解液传输能力和界面质量,观察容量随循环的变化,以及死钠、SEI 耗钠等损失,比较不同条件下的改善方向。

准备
倍率、循环数、传输能力与界面质量
获得
容量保持趋势、极化区间与钠库存去向
分析容量衰减

当前参数用于趋势分析,定量预测需经目标电芯标定。

计算方法与数据

针对 NVPF 正极、隔膜、Na-SEI 界面和 Al 集流体建立一维 P2D/DFN 物理原型。页面使用原型结果拟合的快速响应关系,不是在线运行完整 DFN 求解器。

材料和界面参数目前为演示值,调节范围限定在原型已测试的区间。在浏览器内即时计算,不提交后端,也不进入历史记录。