2款惊艳电池工程师的效率工具，实力推荐！
锂电池，从被开发至今，经历过多次演化革新，技术进步，已经取得巨大成功，但随着电池研究与应用的深入，人们开始追求锂电池有着更高的能量密度、更长的循环寿命、更优良的安全性、更低的生产成本，产品的迭代速度为企业发展制胜的关键因素。
工欲善其事，必先利其器，生产品质更高的动力电池产品离不开更给力、更精准的检测技术和更高效的的数据处理工具，从而让企业在激烈的市场竞争中立于不败之地！ 
锂电池的制造流程可整体划分为前段工序（极片制造）、中段工序（电芯组装）、后段工序（化成封装），为了节约生产成本、提升生产效率，电池企业往往希望能在前段工序就能识别出异常、快速进行整改。极片制造是锂离子电池整个生产过程的第一阶段，也是关键的一步，将直接影响后续制程。而极片电阻影响全电池的电化学性能及安全性，同时它又与搅拌、涂布和辊压工序息息相关。因此通过极片电阻的测试，可判断极片配方特性、材料性能，不仅可以实现对锂离子电池电阻的预评估，还能有助于匀浆涂布工艺及配方的改进，以及及时筛选分类并剔除不合格的极片，最终提升终端产品的品质。然而，目前几乎所以的电池厂在进行极片电阻监控的生产稳定性监控中，都是测量其整体电阻，但整体电阻通常情况下并不能完全判断极片正反面的涂布的一致性与均匀性。在动力电池，储能电池及3C数码类电池领域，对电芯的电化学性能一致性和安全性要求更高，因此通过实现极片正面、反面与集流体三部分的分解测试，对进一步提升极片生产工艺中极片的一致性具有重要意义。
相比于传统四探针，该企业的四端子测试方法（排除接触电阻）采用了新的测量方式以及全新的拟合测量算法，可以有效消除探头与极片之间的接触电阻，更适用于膜片电阻测试。
同时，基于电极极片的多层结构，通过在四端子测量法的基础上新增测量电极，形成全新的多电极测量原理并辅以电路模拟与仿真技术，首次在行业内实现极片整体电阻及极片正反面涂层电阻的分解，为极片电阻评估提供新的方法，为电芯研发进行赋能。
该技术的创新，可在配方设计、配方开发、生产工艺等方面提供关键性指导。某设计LFP极片，其整体电阻为216mΩ左右，其正反A面B面的电阻分别为108.4mΩ和104.3mΩ，集流体的电阻一般在1mΩ左右。从测试结果来看，极片电阻极片正反面电阻差4.1mΩ左右，总体来讲极片正反面电阻一致性较好（一般阴极极片的电阻波动率在±5mΩ左右）。 另外，极片正面电阻、反面电阻、铝箔集流体电阻值之和与极片整体电阻的一致性匹配率在99.39%，正反面电阻之和与整体电阻较高的一致性，证明该新型测量方法的准确性与可靠性良好。从极片正反面电阻差来看，研发人员可以进一步优化极片的设计和制造工艺，例如调整电极结构、优化涂布工艺、改善电极接触等。
高效的测试工具为产品快速设计研发提供可靠的依据，然而，随着试验任务的接踵而至，试验的种类和复杂度也在不断增加，各种各样的试验数据正在急剧膨胀。笔者团队在与多个头部电池大厂的交流中，发现一些共性问题正成为电池企业的发展瓶颈：各电池企业的实验室每年都在不断累计测试数据，从测试2w通道到4w多通道，数据也从几十TB到几百TB甚至更多，但数据的启发应用基本都还在初期阶段，没有真正意义上的帮助研发。
由于开发时间、所属部门、合作方的差异，企业存在着大量分散独立、类型多样的实验数据，往往以数据文档、扫描件形式传递，数据结构化治理缺失，这些系统数据相互独立、隔离，无法实现共享，造成数据安全性差、重复用率低。
结构化数据量少，难以灵活新增调用，更无法进一步对数据进行二次处理，挖掘隐藏价值。
业务经验传递断层，实验人员主观能动性差，人手配置和人员培训未能跟上工程师的实验需求。
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以上问题严重阻碍了试验业务的有效进行，也制约了企业新产品的科研生产和创新发展。那么如何从大量的试验数据中分析、挖掘出有价值的信息？如何实现数据的沉淀、复用和应用？显然传统的方式已不再适用。
如果您的企业也存在相关困扰，可扫描文末二维码或联系咨询顾问：18151090023，电池行业专家可以为您进行免费问题诊断/性能提升方案建议。
基于此，笔者团队将专家经验与行业痛点深度结合，构建出一套完整的数据采集清洗->数据存储->数据计算平台，帮助电池企业实现数据价值最大化利用，促进数据从资源到资产的转化。平台围绕电池测试/分析全生命周期，实现研发实验业务流程规范、试验数据统一采集、解析存储、智能清洗处理、可视化、多场景拓展协同、数据计算服务，全面提升试验数据管理水平和分析效率。首先，我们采集来自各个环节的数据，包括各类厂商、不同测点标识、异构数据介质等，建设HIVE数据仓库加OLAP分析型数据库集群的混合架构方式完成数据存储，然后将这些数据进行数仓分层分级建设，最终少量数据进入高性能数据库Clickhouse满足业务灵活的展示需求。
接下来，我们对这些数据进行语境化处理，将它们转化为有意义的信息，例如，电性能测试、材料理化测试、安全测试等，实现一套平台 完成数据获取、精准查询、自动生成报告、分析决策。最后，通过提供材料测试库、电性能测试库、安全测试库，结合企业数据库中积累下来的相关数据，建立高效的计算模型来进行电池材料的开发与性能预测，减少研发测试频次，从而大幅提高材料的筛选效率并发现可靠的新材料。
同时提供dQ/dV曲线分析、HPPC分析、电池倍率分析等一系列的工具模块；自带机器学习算法和电池数据模型，如电池性能验证模型、电芯研发全周期数据模型、材料研发全周期数据模型、寿命预测模型、电池机理模型、工艺模型等等。通过实验大数据与模型的结合，进行失败实验的智能参数定位，加速失效分析过程。最终实现指数级赋能电池研发工作，用数据驱动管理者更快速、准确地进行科学决策。
研发能力与速度是动力电池企业的核心竞争力之一，在市场对于电池性能的要求不断提高的当下，只有与时俱进采用先进、高效的测试分析工具，进入利用高通量计算平台和模拟仿真技术搭建的数字化快速通道，才能在多元化竞争中立足。
