锂离子电池作为实现碳中和目标的关键储能解决方案，因其高能量密度、长循环寿命和低自放电率被广泛应用于电动汽车、消费电子和电网规模储能。然而，电池老化导致的容量衰减和安全性风险已成为制约其可靠性的核心挑战。本文基于发表于《Journal of Energy Storage》的最新综述，系统解读锂离子电池老化的内在机制、先进表征技术与预测方法，为电池管理系统的下一代发展提供重要指导。

论文基本信息

1：Recent advancements and perspectives in lithium-ion battery aging: Mechanism, characterization, and prediction

2：Journal of Energy Storage 122(2025) 116670

3：https://doi.org/10.1016/j.est.2025.116670

核心信息：

本综述旨在解决锂离子电池老化过程中的多物理场耦合机制复杂、表征技术局限及预测模型精度不足等核心问题。通过建立老化机制与外部工况的关联框架，并融合原位表征与数据驱动方法，为高精度电池健康状态评估和寿命预测提供了理论支撑，对提升电池全生命周期管理效能具有重要实践意义。

一、电池老化机制的多维度解析

电池老化是电极材料、电解质、隔膜和集流体等多组件退化共同作用的结果。老化主要表现为容量衰减和内阻增加，其机制包括锂库存损失（LLI）、活性材料损失（LAM）、电解质损失（LE）和电阻增加（RI）。

如Fig.1所示，老化过程受内因（如电极材料结构变化、SEI/CEI膜生长）和外因（温度、充放电速率、DOD、SOC等）共同驱动。例如，高温加速电解质分解，而高倍率充放电易引发锂析出，导致活性锂不可逆损失。

二、先进表征技术揭示老化动态

1. 原位表征技术

原位表征通过非破坏性方式实时监测电池内部动态变化。例如，扫描电镜（SEM）和透射电镜（TEM）可直观展示电极材料微观结构损伤，而超声检测技术能识别气泡、润湿不均等内部缺陷。

Fig.10展示了超声检测如何通过声波传播特性变化识别电池内部气体生成和隔膜阻塞，为早期故障预警提供依据。

2. 电化学阻抗谱（EIS）与弛豫时间分布（DRT）

EIS通过分析电池在不同频率下的阻抗响应，解析界面反应和离子传输过程。结合DRT方法，可将阻抗谱转换为时间域分布，精准识别不同老化阶段的主导机制。

如Fig.14所示，EIS的Nyquist图中高频区对应SEI膜电阻，中低频区反映电荷传递和扩散过程，为量化老化模式提供关键参数。

三、老化状态预测与寿命评估

1. 健康状态（SOH）估计

SOH估计方法可分为实验法、模型法和数据驱动法。数据驱动方法如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）能从充放电曲线中提取健康特征，实现高精度SOH预测。

Fig.18提出了一种基于动态数据重构的SOH估计框架，通过电压轨迹重建和特征提取，显著提升在线估计的适应性。

2. 剩余使用寿命（RUL）预测

RUL预测依赖老化轨迹的非线性建模。融合物理模型与机器学习的方法（如Wiener过程与粒子滤波）能有效降低预测误差。

如Fig.19所示，RUL预测包括特征提取、模型构建和阈值判定三步骤，其中膝点（knee point）的准确识别是提前预警寿命陡降的关键。

3. 膝点检测与预警

膝点标志电池容量衰减从线性区进入非线性陡降区。数学方法（如Kneedle算法）和机器学习模型（如S-LSTM）可实现膝点的早期识别。

Fig.20清晰展示了膝点在容量衰减曲线中的位置，其预测对优化电池维护策略具有重要意义。

四、未来挑战与智能电池展望

1. 关键技术挑战

1：电池内部状态难以直接测量，现有传感器精度不足。

2：电-热-机械场耦合作用导致老化路径高度非线性。

3：数据驱动模型在动态工况下适应性有限。

2. 智能电池管理趋势

未来发展方向聚焦于智能电池设计（如集成光纤传感器、参考电极）和边缘-云协同管理框架。

如Fig.23所示，智能电池通过嵌入式传感器实时监测内部状态，结合物理信息神经网络（PINN）和数字孪生技术，实现寿命延长与安全预警。

3. 可持续发展路径

基于大数据和AI的退役电池分选与梯次利用系统。

快充优化：模型预测控制（MPC）动态调整充电策略，平衡效率与老化。

Fig.26展示了如何通过MPC技术优化充电曲线，显著降低热失控风险。

总结与展望

本综述系统梳理了锂离子电池老化的机理-表征-预测链条，核心结论包括：

：老化是多物理场相互作用的结果，需通过等效加速实验模拟真实工况。

：原位超声、EIS-DRT等方法实现了从微观到宏观的多尺度监测。

：物理模型与数据驱动结合显著提升SOH/RUL预测精度。

理论价值在于深化了对电池衰减规律的理解，实际应用前景体现在智能BMS开发和电池二次利用。随着AI与传感技术的进步，电池全生命周期管理的精准化和智能化将成为必然趋势。

文章来源：电池课堂

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