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虹口区(河台镇、_进阶版5.608、_Gold59.721)、_升级版6.683、定军山镇、二道桥片区、嘉会镇)




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南台街社区,萤火村,多田村,姜家夼村,观音坡村,乌金村,宝骏社区,建设路,东范堤村清溪门社区,桦树沟村,党家村,江南社区,锦纶社区虎丘,广澳,干河村









官渡区(下辖8个街道、3个镇、2个乡









界首市(下辖1个街道、8个镇)







星泉村,峨城社区,久茂村村,西王家垴村村,浙江省宁波市宁海县深甽镇,王屯村,美院社区,贵兴社区,苏坑村麻池塘村,苍下村,惠中村村,九龙村,黄城寨村皇西村,兴明村,北河村










西吉县(观音镇、漕河泾街道、界河口镇)、绥阳镇、_3D64.82.95、_iPhone43.27.52、苏平镇) 麦地坪村,张滩村,郎家屯村村,六五村,元丰湾社区,西学村,江城东路社区,广福村,后董村四角山,利民,新建路社区,金鱼口村村,贵龙村仰止,桂光村,尹庄村

  2025年5月14日晚,北京理工大学先进结构技术研究院陈浩森教授团队在Nature杂志发表研究论文,另辟蹊径交出“智能电池”力学答卷。

  文章题为“Wireless transmission of internal hazard signals in Li-ion batteries”。为确保商用电池安全运行,及时获取电池内部信号并实现早期故障诊断与预警至关重要。因此,团队自主研制了一种电池单体无损植入式智能传感系统,可长期、稳定且准确地测量并无线传输电池内部信号,从而显著提升电池的安全性和长期运行稳定性。

  论文第一作者均为北京理工大学自主培养,包括博士研究生樊金保、硕士研究生刘晨晨、2022届博士研究生李娜(现为北京科技大学博士后),通讯作者为北京理工大学陈浩森教授、孙磊副教授和宋维力教授,北京理工大学为第一完成单位和唯一通讯单位。

  近年来,能源电池技术发展迅猛,但安全问题日益凸显。据统计,2010-2024年间,全球共报告近万起锂离子电池安全事故,对新能源汽车、储能系统等领域发展构成重大挑战。传统外部传感技术难以满足电池内部风险信号的早期精准识别,使得植入式内部传感技术备受期待,但包括欧美《Battery 2030+》等研究计划在内的植入方案,仍存在破坏电池密封结构、电磁屏蔽导致信号传输受限、长期稳定性不足以及工业化兼容性较差等技术瓶颈。

  区别于欧美的技术体系与思路,北京理工大学先进结构技术研究院陈浩森教授团队历经十余年多学科交叉攻关,另辟蹊径,提出“中国方案”:(1)耐腐感知(测得准):研制50μm薄膜耐化学/电化学腐蚀传感器,解决了植入传感器长寿命需求与电化学腐蚀环境的问题;(2)无损植入(埋得进):提出兼容工业制造流程的无损植入工艺,解决了传感器植入需求与电池全寿命周期稳定服役的问题;(3)跨屏传输(传得出):研制基于载波传输的微型通信芯片,解决了传感信号高效传输需求与电池单体外壳电磁屏蔽的问题;(4)智能预警(用得好):基于长期监测电池内部传感信号构建数据驱动分析模型,初步应用于单体电池内部失效早期预警。

  基于此方案,团队设计了一种小型化、低功耗的植入式传感系统,可以精确地感知和无线传输锂离子电池内部的温度和应变信号。该植入式传感系统在商用100 Ah方形磷酸铁锂电池中具有超低功耗(0.068‰);集成该传感系统的方形电池在1000次循环中表现出高稳定性,容量保持率为93.74%,这几乎与未集成该系统的电池循环稳定性相同。结合基于反向传播(BP)神经网络构建的预测模型和内部应变信号,实现了电极断裂位置的定位。基于植入温度传感系统和内短路触发技术,实现了对方形锂离子电池内部热失效的早期诊断。该植入式传感系统可以较早地识别出电池内部异常温度和应变信号,从而提高了锂离子电池的安全性。

  未来十年,行业“用得好”是唯一评价标准,团队将聚焦:完善专用科学仪器,围绕内部植入传感“Lab-in-chip”思路,提供揭秘电池内部“黑箱”的无损科研工具;构建数字孪生电池,结合自主研制的电池多尺度仿真软件,解析“电池指纹”实现电池状态精准预测;制造本质安全电池,融合智能传感、计算软件与AI算法,实现电池“早预警、早处置”的本质安全。该工作推动了能源电池智能传感在储能电站、电动汽车的落地应用,加速了能源电池的本质安全进程,推动行业迈向更安全、更可持续的未来,为全球新能源发展和“双碳”目标贡献本质安全的中国智慧。

  该工作得到了国家重点研发计划“储能锂离子电池智能传感技术”(项目编号:2021YFB2401900)、国家自然科学基金委、北京市科委资助。

  研究团队介绍

  2015年,陈浩森教授创建能源电池先进结构技术研究方向,组建力学、电池、芯片、传感、电化学、AI跨学科研究团队。十年来,企业出题,“造刀+磨刀+砍柴”,解决电池企业设计、实验和制造共性难题。

  该成果得到了清华大学高华健院士等人的悉心指导,合作者包括中国科学院物理所李泓教授、西湖大学姜汉卿教授、清华大学冯旭宁副教授,北京理工大学侯舒娟、杨晓光、杨乐老师及博士生窦博文为本研究作出了重要贡献。本文共同第一作者为樊金保、刘晨晨、李娜,感谢韩金栋、冯小龙、温家伟、安虹谚、吴琦、张明亮等在前期无人区探索中付出的努力。

  陈浩森

  北京理工大学先进结构技术研究院教授

  北京理工大学教授、博士生导师,国家重点研发计划首席科学家,国家级高层次青年人才。主要从事固体力学研究,在J. Mech. Phys. Solids、 Phys. Rev. Lett.、 Adv. Mater.、Angew. Chem. Int. Ed.等期刊发表SCI论文100余篇,多篇入选ESI高被引论文,研究成果应用于中国工程物理研究院、宁德时代、比亚迪等单位,获全国先进储能技术创新挑战赛一等奖。曾获中国力学优秀博士学位论文、中国力学学会青年科技奖、第17届中国青年科技奖等。

  宋维力

  北京理工大学先进结构技术研究院教授

  北京理工大学教授、博士生导师,国家重点研发计划青年科学家项目首席,国家级高层次青年人才,北京理工大学特立青年学者。主要研究电化学工程(电化学冶金/电化学储能/电化学防护)中的动界面问题,交叉融合冶金、材料、力学等学科优势开展电化学可视化技术与应用。以第一/通信作者在Chem. Rev.、 Sci. Adv.、Angew. Chem. Int. Ed.、Adv. Mater.、 Energy Environ. Sci.等期刊发表SCI论文100余篇。主持“十四五”国家重点研发计划青年科学家项目、国家自然科学基金(面上/青年)等项目20余项。曾获中国职业安全健康协会科技进步奖一等奖(储能电池燃爆风险评估与防控技术及应用)(2024年)、首届教育部博士研究生学术新人(2010年)。

  孙磊

  北京理工大学集成电路与电子学院副教授

  北京理工大学副教授、硕士生导师,IEEE Senior Member。主要从事无线电子学、特种传感通信技术研究。在IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst., IEEE Trans. Veh. Technol., Pattern Recognit., Mech. Syst. Sig. Process.等期刊发表SCI论文10余篇,国际会议论文30余篇,两次获得国际会议最佳会议论文奖。获得部级科技进步二等奖4项,部级科技进步三等成果奖3项(1项主持),获发明专利授权10余项。

  樊金保

  北京理工大学2022级博士研究生

  北京理工大学2022级博士生,导师为陈浩森教授,研究方向为电池数字孪生。参与发表SCI收录论文5篇,其中一作2篇,获特等学业奖学金等荣誉。

  刘晨晨

  北京理工大学2021级硕士研究生

  北京理工大学2021级硕士生,研究方向为锂离子电池热失控预警。参与发表SCI收录论文3篇,其中一作1篇,授权发明专利1项,软件著作权1项,获一等学业奖学金等荣誉。

  李娜

  北京理工大学2022届博士研究生

  现为北京科技大学博士后,主要研究电池材料与结构设计、电解液浸润、智能电池传感及电极过程可视化与定量化技术研究。在Energy Environ. Sci., Adv. Energy Mater., Adv. Sci., eTransportation等期刊发表 SCI 收录论文 37 篇,授权发明专利 5 项,参与多项国家级项目及企业合作研发项目。

  出品:北京理工大学党委宣传部

  素材:先进结构技术研究院

  来源:北京理工大学微信公众号

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