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电动汽车渗透率的提高以及光伏、风电等绿色电力的快速发展，带来了对锂离子电池的大量需求。未来，锂离子电池的需求和实际装机容量将迅速增加至TWh量级。目前的电池制造技术仍基于试错、一些专有技术和个人专业知识等，电极制造性能在电池制造过程中更为明显。

促进锂离子电池电极制造的技术进步可以提高电池性能、质量、安全性和工艺可持续性，以支持更高质量和更大规模的锂离子电池的开发。克服目前电极制造中面临的瓶颈需要关注材料、制造技术、在线工艺计量和数据分析。

 

电极制造工艺分析及发展趋势

目前市场上的锂离子电池电极制造是通过湿法制造的。它是通过将电化学活性物质、粘合剂、导电剂和挥发性溶剂制备成浆料并将其涂覆在金属箔集电器上，然后干燥和轧制而制成的。这种电极制造工艺在生产效率、一致性和可扩展性方面具有优势，并已成为主流的电池电极制造技术，这在一定程度上导致锂离子电池的制造成本显著降低。

在这样的有利条件下，很容易忽视湿电极制造技术的技术障碍，包括无法满足高能电池对厚电极的需求、孔隙率的增加以及配方中活性材料的比例等，这最终反映在电池的各种性能之间的折衷中，反之亦然。

 

 

此外，在电极浆料制备、涂覆、干燥和压延的关键步骤中，对电极微观结构演变的影响也不同。最近，锂离子电池电极的开发和优化并没有相对较少的前期设计和预测能力或在线计量能力，并且在很大程度上依赖于反复试验。

最近，一些新的电极制造技术正在出现，可以实现电极制造的模块化或更智能的电极制备。通过使用先前的设计参数来预测后续电极制造过程，并实现在线测量，以不断调整后续电极制造工艺参数。

这些新技术能够更好地对准电极材料，并充分利用电化学活性材料的固有财产进行电极制造设计。这些新技术主要使用机器学习来指导快速电极制造技术。

 

锂离子电池电极材料颗粒结构创新技术

主要表现为正极材料颗粒结构的变化，材料的低电导率、缓慢的固态扩散、裂纹等影响电池的性能。多年来，已经实施了用于改性活性材料的颗粒结构的各种创新技术。这些技术包括表面涂层、掺杂、晶界强化、工程二次粒子、单晶形态等。

表面涂层可以提高二次颗粒的结构强度，使材料能够实现更长的循环寿命和更高的容量保持率。三元材料中常见的共沉淀技术在合成具有不同结构形态的二元颗粒方面取得了巨大成功。

 

 

近年来，已经发现一次颗粒可以为锂离子提供更快的固态扩散路径，以提高电池速率性能，并且一次颗粒的径向排列也有利于减少循环过程中体积变化引起的机械应力的影响。在电极制造技术中，材料的单晶形态有助于消除微裂纹的形成，并保证电池材料的更长循环寿命。

尽管在阴极材料的结构工程方面取得了巨大的成功，但大多数阴极活性材料颗粒具有低的电导率。在电极制造过程中，需要添加导电添加剂以提高导电性，但传统的湿法工艺不能确保导电剂在电子渗透网络形成过程中的均匀分布。合成活性材料和导电剂的复合颗粒已成为应对这一挑战的新方法。

事实证明，这些材料的颗粒结构改性技术可以有效地解决电极制造微观结构中带来的问题。目前，合成高镍正极材料的单晶AM颗粒已成为行业发展趋势。此外，通过建立模型，促进了对共沉淀合成过程之间的关系以及产品与性能之间的关系的理解。

 

机器学习在电极制造过程中的应用

锂离子电池生产过程包括各种连续和不连续的过程，涉及化学、物理、电化学和热特性。因此，生产过程中的不同工艺阶段相互依赖。在锂百强制造商中，传统的锂离子电池制造过程控制步骤过程数据确定、分析和控制方法主要源自定性分析，这需要大量时间和精力进行调试。

 

 

人工智能和机器学习为阐明锂离子电池制造过程中复杂且相互关联的过程之间的关系提供了强大的工具。它有可能使研究人员能够对相关的制造过程进行定量、系统的分析和评估，并更有效地为制造业提供建议。通过机器学习技术改进锂离子电池生产过程需要一个闭环框架，机器学习也面临一些挑战。

 

结论

锂离子电池是实现全球脱碳目标的关键因素。当需求达到TWh或更高时，在性能和成本方面对现有生产工艺提出了新的挑战，并需要现有生产和制造技术的创新。在电极制造方面，有可能建立电极结构的知识体系，并了解其如何受到工业化的影响，这将有助于掌握更清洁、更高效和节能的电极制造新技术。

未来的电极制造技术可分为增量改进和颠覆性创新。如复合阴极材料合成技术、新型高效电极涂层技术、干电极制造技术以及机器学习的应用等。