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　　而我现在我所主要研究的这个领域和项目其实就是关于多尺寸、多尺度电池的建模，希望能够通过我们的项目，能够把电池系统的一些问题更好的优化解决，能够有更好的产品，并且在真正模拟的环境当中，能够去更好的充分利用我们的资金，降低成本，能够更好的解决问题。当然，关于在电池降解方面以及固态电池和电池循环利用方面，我们都做了很多深入的研究，这几大不同的领域也都是在过去三年里面吸引了超过一千万美元的投资，而在我的主要项目当中，我们主要是有五个维度，第一个是低温运行，还有就是快充，当然还有电池研究，电池设计以及在建模方面，用于更好的电池管理和控制。我们也都是建立了不同的电池降解的机制，来进行研究，当然这方面研究上的挑战是不少的，但是我们希望克服这些问题。

　　右边大家可以看到（PPT），我们研究出来的成果就是通过这个电池表面上面的tab，可以更好的进行冷却，它的效果会更好。如果电池出现了散热方面的问题，可能就会加快它的降解，所以它的寿命就会更短。有了这个，我们就知道它的挑战究竟在哪里了，所以我们就通过我们的模型去进行验证，更好的去了解它背后的原因是什么。我们用了很多的时间，花在了建模上，通过这个建模，是可以给我们提供一些数据，并且我们有了新的发现。也就是更加了解了它的热管理的极限和障碍在哪里，所以可以看到它的热管理和电池之间的互动可能不是那么顺畅，出现了一定的问题，所以可能问题就出现在这个tab上面，我们就希望能够通过这个tab来去进行冷却。这就让我们明白热管理的瓶颈在哪里，我们没有更好的利用tab进行散热，而利用表面给它一个很大的限制。有时候可能通过tab没有办法进行直接的冷却，所以需要用tab结合表面的冷却，能够更好的去进行温度的一个控制。

　　另外就是我们也做了单体电池的建模，我们在电池单体内部做了很多研究，并且我们发现这种热耦合其实是非常关键的。比内部进行所有的反应过程可能都要重要，所以我们在进行热耦合的时候做一个好的热管理和控制。这个对于电池整个的热度控制来说是非常重要的，也能够提高电池的运行性能。我们这里可以看到，如果热耦合能够做好的线C的这种放电和充电的过程。当然我们也有一些相关的理论，包括20-40项的参数，非常复杂，并且价格也非常高昂。很多时候还是不可行的，所以我们想要设计出的这种模型其实就是能够更好的进行一个实证的参数化，我们也花了大概两周的时间去做这个研究。但是仍然还是存在着一些电池本身属性的问题，所以我们想要结合这一点，做一个原位的诊断。

　　而我们所研发出的这种技术就叫做健康状态的一个预测，它其实是一个比较简单的通过芯片来进行诊断的技术。可以获得有关温度等等的一些信息，也就是电池内部温度的一个控制。当然它有一定的优缺点，优点就包括即使电池并联的时候，你也可以做到，并且可以去获得一些相关的数据。但是它的缺陷就在于，你是需要去进行温度管理，但是温度的数据有时候不好获得，所以这是它的一个限制。如果进行其他操作的话，可能成本会更高。但是这个技术其实是非常敏感，也非常强大的，这里我们做的就是通过这样一个诊断，能够给我们很多的信息，让我们去进行相关的比较。尤其是关于在降解的时候电池的一个健康状态，它的信息是什么，它可以给我们相关的信息，同时我们可以诊断出这个电池到底出现了什么问题。当然，并联的这个电池，我们也可以在电池充电的时候来进行这个诊断。同时，我们也可以和其他的诊断技术来进行比较，也就是文献当中已经提到的，做的相关的一些分析，我们可以用1C或者2C的充电来进行比较。当然你要获得足够的热量来进行相关温度的监控，它可以很理想的为我们所应用的。

　　大家可以看到这样一个阻力的变化，它会造成这个沉淀的产品堆积，会关闭电芯。而且它本身也会变得越来越小，包含损失项或者航空器的机构相结合也至关重要。这个过程中，它的传导性不那么强了，所以这个机制就显得特别重要。这样一个沉淀就变得固态，这个过程中它会减少，意味着什么呢？我们会发现这样一个放电的过程就变得不那么明显。这样我们才能更好的去恢复周期，由模型预测，并通过实验的验证。从一个周期到另一个周期，我们可以看到这是我们预测的一个模型，这表明在之前的理解，这个锂电池的生命周期它并不代表终结。电芯可以回收，这样沉淀的过程，可以逆转的。通过这样一个模型的研发，我们了解到这样一个电池的周期，通过三次的放电了解。