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Formation charging reveals hidden manufacturing defects in lithium-ion batteries

本研究表明，一种统一的成型阶段充电接受度分配指数能够通过捕捉各类缺陷在充电接受度降低方面的共同趋向，有效地检测多种锂离子电池制造缺陷，从而为复杂的、针对特定缺陷的筛选方法提供了一种简单且低成本的替代方案。

原作者： Rui Xiong, Wei Chen, Ying Li, Jinpeng Tian, Xuyi Shan, Kang Li, Fangfang Pan, Hong Li

发布于 2026-07-14

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原作者： Rui Xiong, Wei Chen, Ying Li, Jinpeng Tian, Xuyi Shan, Kang Li, Fangfang Pan, Hong Li

原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。阅读完整免责声明

想象一下，你正在烘焙一批 55 块曲奇饼干。大多数都是完美的，但其中有五块藏着一块隐藏的小石头，五块缺了一块巧克力，五块包装撕裂，五块出现了裂纹，还有五块由于通风口堵塞出了问题。仅凭肉眼无法发现这些缺陷，而且即使你咬上一口，最初可能觉得味道也没问题。你该如何赶在它们被运出之前，把这些坏掉的曲奇揪出来呢？

长期以来，电池制造商一直试图通过增加更多摄像头、X 射线或复杂的传感器，来寻找锂离子电池中这些隐藏的“石头”和“裂纹”。这就像是雇佣了一整支带着放大镜的检查员团队，去盯着每一块曲奇进行观察。但这项由北京理工大学和中规模电池集团（CALB Group）研究人员领导的研究论文表明，有一种更简单、更聪明的方法：只需倾听电池在“诞生”过程中是如何“呼吸”的。

“初次呼吸”测试
当一块新电池制造出来时，它会经历一个特殊的“化成”过程。你可以把它看作是电池的第一次锻炼。它分两个主要阶段进行充电：

冲刺阶段（恒定电流）： 充电器以稳定且快速的节奏注入电流。
冷却阶段（恒定电压）： 充电器保持电压稳定，让电池像海绵吸收水分的最后阶段一样，缓慢地吸收剩余的能量。

研究人员发现，无论电池存在哪种类型的隐藏缺陷——无论是微小的金属碎片、撕裂的极耳，还是堵塞的孔隙——它们都会以完全相同的方式干扰这个“冷却”阶段。

他们发明了一个简单的评分指标，叫做电荷接受分配指数（我们可以称之为“浸润得分”）。这个得分衡量了电池在“冷却”阶段吸收的能量相对于“冲刺”阶段的比例。

神奇的数字
在对 55 块电池（30 块完美的，25 块带有不同隐藏缺陷的）进行的测试中，数学计算结果出奇地清晰。

完美的电池其“浸润得分”在 4.117% 到 4.640% 之间，中位数（中间值）为 4.358%。
有缺陷的电池（所有五种类型的缺陷）其“浸润得分”在 3.357% 到 4.075% 之间，中位数为 3.805%。

最关键的一点是：每一块有缺陷的电池，其得分都低于完美电池的最低得分。 如果你在 4.075% 这个位置画一条线，你就可以瞬间将坏电池与好电池区分开来，而无需知道它们具体是哪种缺陷。这就像是一个金属探测器，无论里面是硬币、钉子还是回形针，只要有金属就会发出鸣叫，而你不需要知道它们的区别。

为什么这种方法优于传统方式
该论文反对“针对每种不同类型的缺陷都需要不同的测试”这一观点。通常情况下，如果电池有裂纹，你会寻找裂纹；如果极耳撕裂，你会寻找撕裂。研究人员发现，虽然其他常见测试（如检查总容量、电压或电阻）可能会捕捉到某些缺陷，但它们会变得非常复杂。一个有裂纹的电池在容量测试中可能看起来很正常，而一个撕裂的极耳在电阻测试中可能看起来也无恙。你需要一份复杂的清单才能把它们全部抓出来。

但“浸润得分”不同。它表明所有这些不同的缺陷——金属碎片、缺失材料、撕裂、裂纹和堵塞——都会以同样的方式干扰电池完成最后阶段充电的能力。它们都会让电池在最后的“浸润”阶段过早地“放弃”。

其背后的科学原理
为什么这些截然不同的问题会导致相同的结果？研究人员深入研究了其机械原理，并发现了三个主要原因：

能量泄漏： 某些缺陷（如金属碎片）会导致微小的、肉眼不可见的泄漏或副反应，从而消耗能量。
分布不均： 某些缺陷（如撕裂的极耳或缺失的材料）会使电池内部结构失衡，就像一支队伍里有一个球员站错了位置。
交通拥堵： 某些缺陷（如堵塞的孔隙）会减慢电流的流动，造成“交通拥堵”，导致电池无法完成充电。

尽管起因不同，但效果是一致的：电池在最后的“冷却”阶段无法保持电荷，导致“浸润得分”下降。

总结
这项基于工业生产线上真实电池的研究表明，你并不需要无数种传感器来寻找隐藏的制造缺陷。通过仅仅观察电池在第一次充电最后阶段的缓慢处理情况，你就能用一个简单的数字识别出各种潜在的危险。它将一个复杂的谜题变成了一个直观的“合格或不合格”测试，让用于电动汽车的电池更加安全且更易于检测。

技术摘要：化成充电揭示锂离子电池隐藏的制造缺陷

问题陈述
锂离子电池（LIB）的制造缺陷是一个持续存在的安全挑战，常导致电动汽车（EV）发生突发性的自燃。这些缺陷（包括金属异物、电极裂纹和隔膜孔闭塞）在制造过程中引入，并被密封在电芯内部。至关重要的是，在发生危险失效之前，这些缺陷通常不会在常规电流、电压或温度信号中产生任何可察觉的异常。现有的检测策略通常分为两类：一是专门的检测硬件（如 X 射线、超声波、视觉摄像头），这增加了仪器复杂性；二是利用容量、电压和电阻的多变量分类进行电学特征提取。然而，这些电学方法通常需要复杂的、针对特定缺陷的决策规则，且无法在多种不同形态的缺陷之间提供统一的特征信号。

研究方法
为了应对缺陷的异质性，作者构建了一个受控数据集，包含 55 个在 CALB 集团工业级生产线上制造的 2 Ah 软包电池。该数据集包括 30 个正常电芯和 25 个代表五种不同缺陷类别的缺陷电芯，这些类别源自真实的失效案例：

金属异物
边缘活性物质缺失
极耳撕裂
电极裂纹
隔膜孔闭塞

所有电芯都经历了完全一致且标准化的化成协议，包括多步恒流（CC）充电、50 小时静置、恒流-恒压（CCCV）充电以及放电。本研究重点分析了化成阶段（特别是 CCCV 充电阶段）的电学响应。

作者引入了一个新的指标——电荷接受分配指数（ $r_{CV}$ ），定义为：
$r_{CV} = \frac{Q_{CV}}{Q_{CC} + Q_{CV}} \times 100\%$
其中 $Q_{CC}$ 和 $Q_{CV}$ 分别是恒流阶段和恒压阶段充电的容量。该指数量化了在 CV 阶段接受的总电荷比例。作者将 $r_{CV}$ 与一系列常规生产线特征（容量、端电压、K 值、电阻、增量容量）进行了对比，并利用三个描述符开发了一个机理模型：副反应电荷消耗（ $M_S$ ）、局部异质性（ $M_H$ ）以及传输-动力学偏差（ $M_T$ ）。

关键结果

通过 $r_{CV}$ 实现统一检测： 尽管五种缺陷类别的形态和失效路径各不相同，但所有缺陷电芯均表现出 $r_{CV}$ 相对于正常电芯的一致性下移。
- 正常电芯（F 组）： $r_{CV}$ 范围为 4.117%–4.640%（中位数：4.358%）。
- 缺陷电芯（G–K 组）： $r_{CV}$ 范围为 3.357%–4.075%（中位数：3.805%）。
- 应用于 $r_{CV}$ 的单一阈值能够完全区分所有 25 个缺陷电芯与 30 个正常电芯，误报率为零。
优于传统指标： 传统的质量指标（容量、端电压、K 值、电阻）以及从其他阶段（如三阶段 CC 充电）提取的特征表现出依赖于类型的响应。虽然某些特征可以检测特定缺陷，但它们无法在单一决策规则下实现对所有缺陷类别的统一分离。此外，从第一圈 CCCV 充电（化成后）计算得到的 $r_{CV}$ 无法维持这种分离能力，这凸显了“化成”阶段对缺陷诱导异常具有独特的敏感性。
机理阐释： 机理分析表明，虽然缺陷在形态上截然不同，但它们通过三种不同的路径扰动终端电荷接受，从而收敛于相同的电学后果：
- 副反应电荷消耗 ( $M_S$ )： 在金属异物中占主导地位（寄生反应/泄漏）。
- 局部异质性 ( $M_H$ )： 在边缘材料缺失、极耳撕裂和电极裂纹中较为显著（状态失配）。
- 传输–动力学偏差 ( $M_T$ )： 在隔膜孔闭塞和其他结构性缺陷中明显（离子传输阻碍）。
  结合这三个描述符的线性模型成功重现了观察到的 $r_{CV}$ 下降（皮尔逊相关系数：0.871），证实了该指数的降低是多种缺陷机制的共同结果。

意义与主张
本文声称，化成充电为检测制造缺陷提供了一种“统一、可解释且低成本的生产线特征信号”。其主要贡献在于证明了异质性的制造缺陷会收敛到一种共同的电学响应上——即在化成阶段 CCCV 过程中的电荷接受分配指数（ $r_{CV}$ ）的下降。

不同于以往依赖增加检测硬件或扩展复杂多变量模型特征空间的方案，该方法利用了从标准化化成过程中已记录的数据中提取的单一、具有物理意义的特征（ $r_{CV}$ ）。这使得利用简单阈值即可实现缺陷电芯与正常电芯的分离，解决了缺陷多样性的挑战，且无需增加测试复杂度。作者将此定位为迈向更简单、更稳健的质量控制的一步，旨在捕捉早期阶段的异常情况，防止其演变为严重的失效，同时指出未来仍需在更大规模数据集、不同缺陷严重程度以及不同电池化学体系的泛化性方面进行验证。

技术摘要：化成充电揭示锂离子电池隐藏的制造缺陷

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