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摘要：德國壓力機廠家分析相關報告，發現開發靈活的制造流程和高精度建模工具，以優化工藝、條件和機器參數，開發用于處理電極漿料，電極片生產，電池組裝，電池包組裝和電池性能的實時模型（即用于電池制造的數字化模型）。

Part I:“電池2030+（BATTERY 2030+）”背景

《電池2030+（BATTERY2030+）》是一項大規模的歐洲長期研究計劃，為歐盟委員會提出的戰略能源技術計劃（SET-plan）的想法之一，旨在聯合歐洲整體解決未來電池研發過程中所面臨的各項挑戰，克服重重阻力達成宏大的既定的電池性能目標。

研究內容以“化學中性途徑（chemistry neutral approach）”為導向，基于現有或未來多種不同類型的電池化學物質，通過縮小各自之間的差距來發揮其全部潛力以實現電池的實際能力和理論極限。

理念上基于給歐洲電池企業乃至全球電池企業的價值鏈提供新的發展和支持，比如從原材料到先進材料的發展，到電池和電池包的設計制造，電池壽命終止后的回收利用和電池實際應用場景等。

除此之外，《電池2030+》的長期發展路線圖也充分地彌補了歐洲電池內部的中期研究和創新工作–歐洲技術和創新平臺（ETIP）。

因此，歐盟希望借助于《電池2030+》來推動歐洲為期10年的大規模努力以促進電池領域的變革性發展。不斷提出新的研究方法和開拓新的創新領域，實現安全的超高性能電池開發，最終實現歐洲社會2050年前不再使用化石能源（如圖1所示）。

2019年3月，歐盟啟動《電池2030+》協調和支持行動，以確定計劃的研發路線圖。本次發布的《電池2030+》研發路線圖第二版草案經討論修改后，將于2020年2月底提交給歐盟委員會。

 

圖1. 《電池2030+》的長期愿景及使命

Part II:“電池2030+”計劃目標

據德國壓力機廠家了解，《電池2030+》的總體目標是實現具有超高性能和智能化的可持續電池功能以適用于每個應用場景。所謂超高性能，是指能量和功率密度接近理論極限，出色的使用壽命和可靠性，增強安全性，環境可持續性和可擴展性，以實現具有競爭力成本的大規模化生產電池。

第一個重要挑戰是達到最好的電池性能，因此發現新材料和新化學體系的開發過程必須加快。《電池2030+》提出電池界面基因組（BIG）–材料加速平臺（MAP）計劃，將采用人工智能（AI）大幅減少電池材料的開發周期。

第二個重要挑戰是延長單體電池和電池系統的使用壽命和安全性。壽命和安全都對未來電池的大小，成本和接受度具有關鍵性影響。

為了實現第二個挑戰，《電池2030+》提出了兩種不同且互補的建議方案：開發直接在化學和電化學反應中可探測的傳感器，將新型傳感器嵌入電池中連續監控其“健康”和“安全狀態”。另一方面，通過使用自愈合功能來提高電池容量并提高電池性能。

與目前最先進的電池技術相比，《電池2030+》旨在提出并影響電池技術的未來發展（如圖2）：

第一，將電池實際性能（能量密度和功率密度）和理論性能之間的差距減少至少1/2。

第二，至少將電池的耐用性和可靠性提高3倍。

第三，對于給定的電力組合，將電池的生命周期碳足跡減少至少1/5。

第四，使電池的回收率達到至少75％，并實現關鍵的原材料回收率接近100％。

 

圖2.《電池2030+》對未來電化學存儲系統的最新技術展望

Part III:“電池2030+”主要研發方向

3.1 材料加速平臺（Materials Acceleration Platform，MAP）

從能源技術的生產，存儲到最終交付使用，材料的發現和開發始終貫穿于整個過程。特別對于新興的電池技術，先進材料幾乎是所有清潔能源創新的基礎。

若依靠現有的傳統重復性試驗開發過程，需要耗費大量的時間，人力物力去開發新型高性能電池材料并用于電池設計，這一過程從最初發現到完全實現商業化可能長達10年之久。

因此，在《電池2030+》項目中，為了加速超高性能的，可持續發展的智能型電池開發，計劃在歐洲范圍內設立電池“材料加速平臺（MAP）”，并與電池界面基因組（BatteryInterface Genome，BIG）集成在一起。

同時BIG-MAP基礎設施模塊化設置，全系統具有高度的通用性，以便能夠容納所有新興的電池化學體系，材料成分，結構和界面。

另一方面，MAP將利用人工智能（AI）從許多互補的方法和技術中集成和編排數據，整合計算材料設計，模塊化和自主性綜合機器人技術和先進表征，實現全新的電池開發策略。促進材料，工藝和設備的逆向設計和定制。

最終，在MAP框架下由每個核心元素構建概念電池，開發出具有突破性的電池材料，極大提高電池開發速度和電池性能。

 

圖3. 電池材料加速平臺（MAP）的核心組成部分

（一）MAP重點研發技術

a. 高通量技術：開發自主材料合成機器人，構建電池材料自身及使用過程中原位的自動化高通量表征。實現電極活性材料及其組合方式的快速篩選和電解液配方的系統表征。基于高通量數據的建模和數據生成相結合，以物理參數為導向對電池及其活性材料進行分析和表征。

b. 建立基于分布式訪問模型的跨區域通用數據基礎架構，實現多維度互連和集成工作流程：確保在材料的閉環研發過程中，能夠實時進行跨區域的實驗數據集成和建模。通過數據的共享實現信息的匯總及規模化分析。

以機器學習和物理理論為導向的數據驅動模型去識別材料開發過程中重要的參數和特征，開發有效的和穩固的方式耦合和連接不同維度的模型，加速材料開發過程。

c. 開發基于電池系統的人工智能（AI），構建統一數據框架：基于AI技術開發集成物理參數和數據驅動的混合型模型。

比如目前已有一些AI軟件包如ChemOS和phoenix正在用于自驅動實驗室的原型開發階段。利用歐洲材料建模委員會（EMMC）和歐洲材料與建模本體（EMMO）支持的訪問協議，將學術界和工業界、材料建模和實際應用工程聯系起來，實現電池整體價值鏈的數據標準化傳遞及共享。

d. 電池材料和界面的逆向設計工程：通過所需的目標性能定義電池材料和/或界面的組成和結構，從而打破傳統的開發過程，促進材料的高效高速開發。

（二）MAP研發計劃

短期計劃：開發用于電池材料和電池本身的共享且可互操作的數據基礎架構接口，涵蓋電池發現和開發周期所有領域的數據；自動化的工作流程，用于識別在不同時間尺度下傳遞相關特征/參數；構建基于不確定性的電池材料的數據驅動和物理模型。

中期計劃：在材料加速平臺（MAP）中實現電池基因組（BIG-MAP）構建，能夠集成計算建模，自主合成機器人技術和材料表征；展示電池材料的逆設計過程；在發現和預測過程中直接集成來自嵌入式傳感器的數據，例如主動的自我愈合。

長期計劃：在電池基因組平臺中建立完全的自主開發過程；集成電池單元組裝和設備級測試；包含材料發現過程中的可制造性和可回收性；展示材料開發周期的5倍加速；實施并驗證用于電池超高通量測試的數字技術。

3.2 電池界面基因組（Battery interface genome，BIG）

電池不僅包含電極和電解質之間的界面，而且還包含其他大量重要的界面，例如：在集流體和電極之間或在活性材料和諸如導電碳和/或粘結劑等的添加劑之間。因此在開發新的電池化學體系或現有電池技術中引入新的化學物質時，界面是有效利用電池電極材料關鍵之所在。

MAP是提供基礎設施以加快材料的發現，而《電池2030+》提出BIG將對材料開發過程提供必要的理解和模型，以預測和控制影響電池性能關鍵界面的動態變化（如圖4所示）。

BIG將高度適應不同的化學物質，從材料到設計，用大量數據構建模型，形成全新的材料開發途徑，以超越當前的鋰離子電池技術。

 

圖4. 電池界面基因組（BIG）運作流程

（一）BIG重點研發技術

a. 開發更高的空間、時間分辨率和運算速度的新型計算方法和實驗技術：以獲得超高性能電池系統構造和材料組合搭配的新理解。通過基于物理的數據驅動混合模型和仿真技術描述最先進的實驗和技術方法。

b. 開發具有高還原度的電池界面表征技術：通過對電池界面及其動態特性的精確表征，建立電池界面屬性的大型共享數據庫，利用大數據再對表征技術進行優化調整，不斷修正測試偏差，真實還原界面工作過程，提高保真度。

c. 建立電池及其材料的標準化測試協議：發布詳細的材料表征檢查列表，通過將電池性能與材料化學性質逐一比對來獲取有關電池界面的關鍵信息。

d. 構建更精確的材料結構與電池性能模型：利用電子，原子及介觀材料尺度模型耦合形成連續相模型，真實反映電池正常工作時的界面狀態、老化和衰減機制。

（二）BIG研發計劃

短期計劃：建立一定范圍內表征/測試協議和數據的電池界面標準；開發可利用AI和仿真模擬技術進行動態特征分析和數據測試的自主模塊；開發可互操作的高通量和高保真的界面表征方法。

中期計劃：開發預測混合模型，用于在時間和空間尺度上推演電池界面；演示模型電池間逆向合成設計；能夠在MAP平臺（BIG-MAP）中實現電池界面基因組計算建模，自主綜合機器人技術和材料的集成表征。

長期計劃：在BIG-MAP平臺中建立完全的自主開發過程；證明界面性能提高5倍；表明電池界面基因組到新型電池化學的可移植性。

3.3 智能傳感器（Integration of smart functionalities–sensing）

隨著目前對電池應用的依賴性不斷提高，要求對電池的狀態進行準確監控，提高其質量，可靠性和使用壽命。在過去幾十年中，雖然許多電化學阻抗設備（EIS）以及先進的電池管理系統（BMS）發展，但成效有限。無論電池技術發展如何，性能仍取決于電池單元內界面的性質和依賴于溫度驅動的反應以及不可預測的動力學。

雖然監控溫度對于延長循環壽命和延長電池壽命至關重要，但在目前電動汽車的應用中也無法直接測量單體電池的溫度。為了更好了解/監測電池工作過程中的物理參數對電化學反應過程的影響，有效解決黑箱問題。

《電池2030+》提出將智能傳感器嵌入到電池中，能夠實現電池在空間和時間上的分辨監視（如圖5所示）。這樣可以整合和開發各種傳感技術在電池中以實時傳遞信息（如溫度，壓力，應變，電解質成分，電極膨脹度，熱流變化等）。

最重要的是依據大量的原位實時監測數據，可以與BIG-MAP協作構建電池工作狀態函數及模型，開發智能的響應式電池管理系統。將在單體電池級別和整個系統級別上進行分層管理。

 

圖5. 未來具有原位傳感及輸出分析裝置的電池

（一）智能傳感器重點研發技術

a. 集成和開發適用于電池的多種傳感器，將智能功能嵌入電池：光學、電學、熱學、聲學和電化學傳感器用于設計/開發固態電解質（SEI）中間相動態監測功能。比如利用電阻溫度檢測器（RTD），熱敏電阻，熱電偶等溫度傳感器監控電池內外的局部及整體溫度變化。

電化學傳感器主要用于監控電池界面SEI增長，氧化還原穿梭物質和重金屬溶解。壓力傳感器可以檢測電極應變和壓力變化，從而反應電池的SoC以及SoH狀態。

光學傳感器則可以對電池局部溫度，壓力和應變通過光學信號同時感應，其中光子晶體纖維傳感器可以對多感應信號同時采集但又解耦合分析，是未來發展多參數監測新型傳感器的趨勢。

b. 開發具有創新化學涂層的傳感器：采用特殊涂層的傳感器，減緩電解液及電化學反應副產物對傳感器的腐蝕，提升器件穩定性，傳導靈敏性和使用壽命。將傳感器尺寸減小到幾微米以匹配電池隔離膜的厚度，采用無線傳感技術來避免復雜的連接布線問題。

（二）智能傳感器研發計劃

短期計劃：在電池單元級別上，依靠各種傳感技術和簡單的集成開發非侵入式多傳感方法，為評估電池內界面動力學，電解質降解，樹枝狀生長，金屬溶解，材料結構變化的相關性提供可行性。

監測電池運行期間關鍵參數的正常或者異常行為，并定義從傳感器到BMS的傳遞函數，通過運行實時傳感將溫度窗口提高>10％。

中期計劃：實現（電）化學穩定傳感技術的微型化和集成，在電池層面和實際電池模塊中均具有多功能，以經濟有效的方式與工業制造過程兼容；利用傳感數據實現高級BMS，構建新的自適應和預測控制算法；BIG-MAP中集成感應和自我愈合；多價電極系統的過電壓降低>20％；將鋰離子電池可利用電壓窗口增加>10％。

長期計劃：依靠先進的BMS控制傳感器的通信，新的AI協議通過無線方式實現完全可操作的智能電池組。在未來的電池設計中，將感測/監視與刺激引起的局部自愈合機制結合，從而可以通過集成感測-BMS-自愈合系統得到智能電池。

3.4 自愈合理念（Integration of smartfunctionalities–self-healing）

電池技術的可持續發展以及我們對電池普及應用的日益依賴，要求確保其具有很高的可靠性和安全性。其中探測或者傳感不可逆變化是獲得更好的可靠性第一步。

但是，要真正確保可靠性，電池應該能夠自動感知損壞，并恢復原始配置及其整體功能。那我們可以嘗試模仿自然愈合機制（比如傷口愈合）來制造智能長壽命電池嗎？

《電池2030+》中借鑒醫學領域中“再生工程”的理念，提出可以開發在電池內注入相應自愈合功能的材料，以恢復電極內部的缺陷。

另一方面，提出將狀態傳感和自我愈合功能緊密相連（如圖6所示）。從傳感器檢測到的信號將被發送到電池管理系統并進行分析，如果出現問題，BMS將發出信號發送給執行器以觸發自我愈合過程的刺激。這種既自我感知又觸發自修復的結合過程將賦予電池更高的安全性和消費者更高的使用可靠性。

 

圖6. 由BMS介導的電池工作-感應-自我修復協同耦合過程

（一）自愈合理念重點研發技術

a. 開發自愈合的電池材料以及電極界面：包裹CNT的自愈合微膠囊，用于修復電極導電網絡。具有自愈合性的人工SEI結構活性材料，用于修復電極材料充放電過程中界面結構的破壞。

b. 開發適用于電池組件和界面的自愈合聚合物策略：超分子聚合物在自愈合多相固體聚合物電解質中的應用。使用無毒的生物基材料（例如多糖類材料，蛋白質材料）設計薄而多孔的可控隔膜，開發功能化生物基電解質隔離膜，專門設計使其具有自愈合特性，通過控制電解液的分解從而改善電池老化。

c. 構建復合電極：設計具有聚合物或礦物質外殼的微膠囊，使其包含能夠通過外界刺激響應來釋放愈合劑，或在受刺激破裂時將釋放鋰鹽、鈉鹽等。利用特定高分子結構的設計（比如PAA-聚輪烷滑輪型聚合物）控制電極膨脹結構并優化電池循環的效率。

（二）自愈合理念研發計劃

短期計劃：在各種交叉領域發展具有自我愈合功能的電池。對隔膜進行功能化處理，并開發依靠氫鍵相同作用實現可逆交聯的超分子結構，以愈合電極-隔離膜的膜破裂，同時與電池的目標化學性質兼容。

中期計劃：設計智能型隔離膜，具有可容納多種功能有機-無機愈合劑的微膠囊，可通過磁性，熱或化學作用觸發自動愈合，同時確定與刺激驅動的自愈合操作相關的響應時間，以愈合與電極斷裂或SEI中間相老化有關的故障。

長期計劃：設計和制造功能性和孔隙率可控的低成本生物基電解質隔膜。在電池感測和BMS之間建立有效的反饋回路，通過外部刺激適當觸發已經植入電池的自我愈合功能。

3.5 未來電池規模化制造（Manufacturability of future batterytechnologies）

新一代突破性電池材料的面世將開啟嶄新的電池技術機會。但是，從廣義上講，這些新電池技術至少需要面對兩個主要的驗證階段。

首先，在原型級別上證明其性能潛力，其次，擴大規模化生產的可行性和進入工業化過程的評估。

《電池2030+路線圖》提出未來電池制造的解決策略：工業4.0和數字化的前景。利用建模和人工智能實現制造過程動態軟件模擬，突破制造單元的空間構造，避免或基本減少經典的嘗試和錯誤方法。通過全數字化制造，理解和優化過程參數及其對最終產品的影響。

 

圖7. 電池制造的數字化過程

（一）未來電池規模化制造重點技術

a. 設計過程數字化：引入新功能，如自愈合材料/界面、各類智能傳感器或其他執行器、生態電池設計和替代電池設計，在電池制造過程中開發和驗證多重物理量和多尺度模型，以更準確了解制造過程的每個步驟。

b. 制造過程數字化：開發靈活的制造流程和高精度建模工具，以優化工藝、條件和機器參數，開發用于處理電極漿料，電極片生產，電池組裝，電池包組裝和電池性能的實時模型（即用于電池制造的數字化模型）。

（二）未來電池規模化制造研發計劃

短期計劃：從最先進的信息開始，重點放在是電池設計方法。改進模擬工具（如多物理場模型），通過深度學習和機器學習方法減輕計算負擔，應用AI技術用于電池設計。

中期計劃：不斷發展BIG平臺，MAP平臺，智能傳感器技術，自愈合技術，回收策略和其他創新領域并將其整合到流程中；在電池級設計取得進展之后，將啟動并實施基于AI制造方法，即建模> AI>制造（包括新技術的制造以及制造過程中的數字化模型）。

規模也可擴大到電池制造過程中的技術，可擴展到電池化學成分開發，例如多價和有機的材料開發，或者其他電池體系，如液流電池。

長期計劃：將整個AI驅動的方法集成并整合在電池單元設計中，實現基于BIG-MAP的完全自主系統。利用這種方法促進學術界創新和工業界開發可商業化的最新電池技術。

3.6 回收策略（Recyclability）

《電池2030+》路線圖將促進建立循環經濟社會，減少浪費，減少二氧化碳排放量并更明智地使用戰略資源作為長期愿景。

因此，發展高效電池拆解和回收技術是保證歐盟到2030年時，電池經濟長期且可持續性發展至關重要的保證。這就需要有針對性的開發新型，創新的，簡單的，低成本的和高效率的回收流程，以保證電池全生命周期的低碳足跡和經濟可行性。比如對活性材料采用直接方法回收，而不是經過多步驟的途徑。采用直接修復或重新調節電極的方式即可使電池重新達到可工作的狀態。

基于此，《電池2030+》對材料層級，界面層級和單體電池層級都提出一些新的回收概念和整體流程：

（1）整個生命周期可持續設計（包括生態設計和經濟設計）；（2）電池及電池組拆解設計；（3）回收設計方法。這個過程需要研究者，電池生產企業，材料供應商協同參與，并與回收商一起將回收策略及相關限制條件整合到新的電池設計中。

 

圖8. 未來的電池回收過程：直接回收與再利用過程有機的整合

（一）回收策略重點計劃

a. 電池組件及單體的重復可利用性：通過產品標簽、電池管理系統、內置和外置傳感器等相關數據的收集和分析，集成傳感器和電極自愈合功能，用于識別損壞/老化的組件并為重復利用做準備。同時在電池設計中盡可能延長壽命，并考慮重新校準、翻新以及二次使用和多次使用的可行性。

b. 引入現代低碳足跡物流概念：包括分散式處理，開發產品可追溯性，特別是整個電池生命周期中關鍵原材料的可追溯性。

以及開發對有價值關鍵材料的高效、低成本和可持續的一步回收處理策略，并將其“翻新”為電池可用活性材料，如果不能完全逆轉，則通過調整組成來合成活性材料前驅體或相關原材料。

c. 自動化及選擇性回收：采用AI輔助技術及設備，實現電池自動分揀和評估，自動將電池組拆解到單體電池級別，自動拆解電池至最大的單個組件級別。

同時借助于大數據技術分析并尋求適用于所有電池及電池組的通用拆解過程，確保即使是像鋰金屬固態電池，鋰金屬-空氣電池等新型電池，也能最大程度地回收電池組件及其關鍵性組成材料。

（二）回收策略研發計劃

短期計劃：實現電池系統可持續的發展和拆解，開發數據收集和分析系統，用于電池組/模塊分揀和重復利用/再利用的技術，并開始開發自動化拆解電池。并用于快速電池表征的新測試。

中期計劃：開發自動將電池分解成單個組件的方法，以及粉末及其成分的分類和回收，將其“翻新”為先進的新型電池活性材料的技術。在電池中測試回收的材料。

將開發二次應用中材料再利用的預測和建模工具。顯著提高關鍵原材料的回收率（比如石墨，正極材料）并明顯改善對能源和資源的消耗。

長期計劃：開發和驗證完整的直接回收系統；系統在經濟上可行，安全且對環境友好，并且比目前的流程更低的碳排放量足跡。

除了歐洲的SET-PLAN計劃外，目前只有少數幾個國家有明確路線圖并為之長期努力。在這里，簡短介紹來自中國，印度，日本和美國的電池路線圖，以更廣闊的視野來看待2030+電池的目標。

4.1 中國發展規劃：中國現在是全球發表電池研究論文最多的國家。但同時在工業界也定義了兩個并行的研究和創新戰略：

進化戰略和創新戰略。進化戰略專注于優化現有搭載新能源電池的車輛和能源動力總成系統，包括電池性能的提升（高安全，快速充電，低耗電量等）。

而革命性戰略的目標是開發下一代電池化學體系用于車輛動力總成系統。如圖9所示，可以比較2015年至2035年中國的電池發展目標與日本新能源產業的技術綜合開發機構（NEDO）的RISING計劃目標，以及美國能源部（DOE）的Battery 500計劃。

 

圖9. 中國2013年至2030年的國家新能源項目和戰略目標

4.2 印度發展規劃：印度最近也為汽車制造行業發布了路線圖，其中電池研發和制造被認為具有很高的戰略意義。但路線圖中并未展示達到目標需要何種關鍵性技術，只是明確表達了電池的重要性。

4.3 日本發展規劃：日本在某些關鍵領域一直有制定長期穩定研究計劃的傳統，電池就是其中之一。

日本新能源產業的技術綜合開發機構（NEDO）的RISING-2項目就是一項長期的大規模計劃，始于2010年，計劃于2022年結束。它定義了兩個關鍵的電池性能目標（如圖10所示），其中對于純電動汽車，在2020年動力電池系統能量密度需達到250Wh/kg，2030年達到500Wh/kg。

而對于插電混合動力汽車，在2020年動力電池系統能量密度需達到200Wh/kg。這是唯一可以嘗試與《電池2030+》提出目標相比較的國際研發計劃。

 

圖10. 日本NEDO的2020年和2030年電池性能目標

4.4 美國發展規劃：美國能源部（DOE）于2016年主導了Battery 500項目，其聯合了六所大學，四個國家實驗室和IBM的科研實力。

德國壓力機廠家獲悉，其總體目標是開發鋰金屬電池，相比目前電動汽車用電池組能量密度170-200Wh/Kg，使電池組能量密度達到500Wh/Kg。而且Battery 500將致力于開發體積更小，重量更輕，更便宜的電動汽車電池。

來源：高工鋰電網資訊

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