1️⃣随着全球对可再生能源需求的日益增长，电池作为储能系统关键技术的地位愈发凸显。然而，电池研发过程中面临着从材料原型到商业产品转化的重重挑战，电池原型验证效率低、研发成本高以及生产废料管理不善等问题制约着电池行业的可持续发展。
2️⃣本论文提出了一种基于物理启发学习（physics-informed learning）的非破坏性电池退化模式解耦方法，可通过仅用早期循环数据预测电池的全生命周期退化轨迹。实验结果表明，所提出方法的预测度较传统方法提升25倍，平均精度达到95.1%，显著节省了验证时间和成本。
3️⃣这一研究为电池研发和生产环节中的质量控制带来了新的启发，不仅提高了电池原型的质量评估效率，还为制造环节中的废旧电池的早期回收与再利用提供了科学依据，有望推动电池行业的绿色化和可持续发展。
4️⃣相关数据集已经随论文公开，包括了32个NMC/SiOx(13%wt)电池，在25，35，45和55度下的长循环老化数据和一份可解释的特征工程对照表。
论文信息：Non-destructive degradation pattern decoupling for early battery trajectory prediction via physics-informed learning, Energy Environ. Sci., 2025
2️⃣本论文提出了一种基于物理启发学习（physics-informed learning）的非破坏性电池退化模式解耦方法，可通过仅用早期循环数据预测电池的全生命周期退化轨迹。实验结果表明，所提出方法的预测度较传统方法提升25倍，平均精度达到95.1%，显著节省了验证时间和成本。
3️⃣这一研究为电池研发和生产环节中的质量控制带来了新的启发，不仅提高了电池原型的质量评估效率，还为制造环节中的废旧电池的早期回收与再利用提供了科学依据，有望推动电池行业的绿色化和可持续发展。
4️⃣相关数据集已经随论文公开，包括了32个NMC/SiOx(13%wt)电池，在25，35，45和55度下的长循环老化数据和一份可解释的特征工程对照表。
论文信息：Non-destructive degradation pattern decoupling for early battery trajectory prediction via physics-informed learning, Energy Environ. Sci., 2025
