【研究背景】
从电化学反应的基本原理出发，深入理解电极极片微观结构的多层次性及其构效关系是支撑电池技术发展的重要基石。然而，可能由于其组成及结构的复杂性，这一点依然面临较大挑战。与此同时，如何优化并控制电极不同层次的微结构也成为电池技术的核心研究内容。因此，系统梳理并有机理解电极不同层次微结构及其对应的构筑控制策略，并探究人工智能时代下的电池制造技术发展的可能趋势将具有极其重要的时代意义。
【工作介绍】
有鉴于此，四川大学微粘控加工与先进电池团队（MAGIC Group）王宇特聘研究员联合清华大学张强教授，基于前期在电极中提出的活性颗粒微环境概念(Advanced Energy Materials, 2023, 13, 2203272;Energy Storage Materials 45, (2022) 828-839, Energy Storage Materials 40, (2021) 415-425, J Energy Chem 72, (2022) 41-55) ，进一步通过仿生思考，将电池看成一个电化学生命系统，电极则看成是完成电化学反应的“细胞组织”。通过对比学习蛋白质的多层次结构，系统梳理了电极微观结构的多层次性（见图1）。
图1：类比蛋白质多层次结构，理解电极微观结构的多层次性
图2：按照电极微观结构的多层次性，归纳总结其相关的构筑策略
图3：基于不同层次结构的调控策略，提出用于电极微结构多层次调控的基因工程构想，以最终实现电池的按需制造。
基于上述新的理解，作者进一步梳理总结了不同层次电极微结构的相关调控策略，并粗略对比了不同调控策略在经济性、效率、规模化能力以及能耗方面的不同表现。最终实现了不同策略的归类和编码，如图2所示。在未来展望部分，作者还针对人工智能时代下机器学习的优势，展望电池制造基因工程的可能性。其大致思路是，先对不同层次微结构的构筑策略进行编码（P-level, S-level and T-level），然后通过机器学习建立不同构筑策略对电化学性能的控制规律，最后根据目标电池的性能对结构的具体要求，生成优化的电极微结构控制策略序列（如图3所示）。借用该思想，有望实现电池微结构的按需制造，从而加速电池技术的进步。
上述工作发表在能源类国际知名期刊Adv. Energy Mater.上，傅雪薇特聘副研究员为第一作者，张强教授、杨伟教授、王宇特聘研究员为本论文的共同通讯作者。
Xuewei Fu, Yonghan Zhou, Lanxiang Feng, Peng Yu, Jieyang Huang, Qiang Zhang*, Wei Yang* and Yu Wang*, Rethinking the Electrode Multiscale Microstructures: A Review on Structuring Strategies towards Battery Manufacturing Genome, Advanced Energy Materials, 2023.
https://doi.org/10.1002/aenm.202301385
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