最新Adv.Energy Mater.：万字长文详解”欧洲BATTERY2030+”研发计划的路线及研究方法
高能量密度可充电电池市场目前由锂离子（Li-ion）电池（LIB）主导，该电池在大多数应用中表现良好，并且成本大幅下降。然而，当前一代的LIB正在接近其性能极限。如果没有重大且具有成本效益的突破，电池性能和生产将无法跟上建设气候中和社会所需的发展。虽然LIB将继续在储能领域发挥重要作用，但需要颠覆性的想法来创造未来的可持续电池，并在向更加以电力为基础的社会过渡期间为欧洲竞争力奠定基础。因此，需要创建一个敢于将长期、从基础技术准备水平（TRL）开始的转型研究，可以迅速将新知识和概念提供给所有TRL以及商业产品。为了开发必要的突破性技术，需要大量的多学科和跨部门研究工作。得益于蓬勃发展的研究和创新（R&I）社区，涵盖了所有相关学科，以及与工业界建立了完善的创新集群，欧洲有可能发挥带头作用。然而，为了实现在欧洲发明未来电池的愿景，必须以一种协调、协作的方式联合工业、研究人员、政策制定者和公众来实现这些目标。
BATTERY2030+汇集了电池研发领域的重要利益相关者，致力于采取具体行动支持欧洲绿色协议、联合国可持续发展目标以及欧洲电池战略行动计划和战略能源技术计划（SET计划）。它将使欧洲达到甚至超过其在SET计划中设定的雄心勃勃的电池性能目标，满足欧盟提出的严格的可持续性要求，从而促进整个电池价值链的创新。
成果简介
来自布鲁塞尔自由大学KristinaEdström团队、卡尔斯鲁厄理工学院WolfgangWenzel团队在Adv.Energy Mater.期刊上发表了综述，总结的路线图介绍了“BATTERY2030+”提出的变革性研究理念，这是一项针对未来电池化学的欧洲大规模研究计划。概述了推进电池研究的“化学中性”路线图，特别是在技术准备水平较低的情况下，时间跨度超过十年。该路线图围绕六个主题：1）加速材料发现平台，2）电池界面基因组，集成智能功能，例如3）传感和4）自愈过程。除了化学相关方面还包括关于5）可制造性和6）可回收性的交叉研究。该路线图应被视为对全球电池路线图的有利补充，该路线图专注于预期的超高电池性能，特别是对于未来的交通运输而言。电池用于许多应用，被认为是实现气候目标所必需的一种技术。目前市场以锂离子电池为主，性能良好，但尽管新一代电池在不久的将来会出现，但它们很快就会接近性能极限。如果没有重大突破，电池性能和生产要求将不足以实现气候中和社会的建设。通过这种“化学中性”方法，将创建一个通用工具箱，改变电池的开发、设计和制造方式。他们很快就会接近性能极限。
综述亮点
可充电电池是一项关键技术，可为大量应用提供能量存储。电池可以加速向可持续和智能移动的转变，帮助提供清洁、负担得起和安全的能源，并为更清洁的循环经济动员工业。向碳中和社会过渡，到2030年将温室气体净排放量减少至少55%，这是欧盟委员会的目标，要求电池具有超越当前能力的超高性能：能量和功率密度必须接近理论极限，必须实现出色的寿命和可靠性以及增强的安全性和环境可持续性。此外，为了在商业上取得成功，新的电池技术必须具有可扩展性、可持续性，并能够实现具有成本效益的大规模生产。这些要求对电池研究界构成了巨大的挑战，而BATTERY2030+是欧洲的大规模和长期研究计划，将解决这些问题。本文总结了BATTERY2030+联盟制定的路线图，并辅之以本期特刊中的多篇文章，其中还包括一篇关于最新技术的论文。
图文导读
自成立以来，BATTERY2030+已成为欧洲电池“生态系统”的重要组成部分，以雄心勃勃的短期、中期和长期目标应对上述挑战。这些目标符合多个协会和国家发布的路线图，例如欧洲储能协会（EASE）、能源材料工业研究计划（EMIRI）、欧洲汽车研发委员会（EUCAR）、联合研究中心、欧洲委员会（JRC）、中国、芬兰、印度、日本和美国。其中一些路线图的性能目标如图1所示。
【图1】用于汽车应用的不同电池的重量性能比较。SET计划中的目标与绿线一致（基于NCM的不同代LIB）。JapaneseRisingII遵循与SET计划类似的目标，而中国的目标（红星）到2030年的目标略高一些。对锂金属固态电池的期望在所有路线图中都是相同的。需要记住的重要一点是，这些路线图专门针对运输部门，因此省略了对其他细分市场重要的其他电池化学物质。
1BATTERY 2030+：化学中性方法
BATTERY2030+采用化学中性方法来促进未来电池的发明（图2）。它的目标不是开发特定的电池化学成分，而是创建一个通用工具箱来改变开发和设计电池的方式。由于采用化学中性方法，BATTERY2030+不仅对当前的锂电池化学成分产生影响，而且对所有其他类型的电池也有影响。BATTERY2030+将联手关注三个总体主题，涵盖六个研究领域，以应对发明未来可持续电池的关键挑战。这些主题总结如下，并将在第4节中更详细地解释：
【图2】BATTERY2030+的愿景是通过化学中性方法发明未来的可持续电池，该方法将为电动汽车、固定存储、医疗设备和机器人等预期应用提供优化的超高性能电池。BATTERY2030+建议将重点放在三个主要主题和六个密切相关的研究领域，所有这些都为加速电池发现和开发提供了新工具。
1.1主题一：电池界面和材料的加速发现
发明未来电池的核心在于发现高性能材料和组件，这些材料和组件能够制造出具有更高能量和功率的电池。BATTERY2030+提倡开发电池材料加速平台（MAP），以重塑今天进行电池材料研究的方式。将通过创建一个自主的“自动驾驶”实验室来加速发现和优化电池材料、界面和电池，从而实现这一目标。这可以通过结合来自高通量自动合成和表征、材料和界面模拟、自主数据分析和数据挖掘以及人工智能（AI）和机器学习（ML）的强大方法来实现。
电池中的界面可以说是最不了解的，尽管大多数关键的电池反应都发生在那里，例如电荷转移反应、枝晶形成、固体电解质界面（SEI）形成和正极-电解质界面（CEI）形成。在MAP的基础上，BATTERY2030+提议开发电池界面基因组（BIG），这将为理解控制每个电池的操作和功能的界面过程奠定新的基础。电池材料的加速设计需要详细了解和调整控制界面形成和演化的机制。这涉及研究离子通过界面传输的机制，更具挑战性的是，可视化电子在界面反应中的作用。
一个核心方面将是开发一个共享的欧洲数据基础设施，该基础设施能够对来自电池开发周期所有领域的数据进行自主采集、处理和分析。新的基于人工智能的工具和物理模型将利用收集到的大量数据，重点关注电池材料和界面。使用各种互补方法（包括数值模拟、自主高通量材料合成和表征、操作中实验和设备级测试）生成的跨不同长度和时间尺度的数据都将有助于新材料和电池电池发育。
整合这两个研究领域，BIG和MAP（BIG-MAP）将改变理解和发现新电池材料和界面的方式。主题I将带来革命性的进步，加快工程和开发更安全、寿命更长和可持续的超高性能电池的新发现步伐。
2.2主题二：智能功能整合
即使是最好的电池最终也会失效，也就是说，必须通过引入智能传感和自愈功能来开发提高电池安全性、可靠性和循环寿命的方法。电池内的退化过程无法完全抑制，极端温度、机械应力、运行期间的过大功率或简单的老化等外部因素会在一定时间内对电池性能产生不利影响。从可持续性、经济效率和可靠性的角度来看，需要找到新的方法来提高安全性和使用寿命，特别是在关键应用中。
BATTERY2030+的愿景是将智能传感和自我修复功能整合到电池中，以提高电池可靠性、延长使用寿命、提高安全性、降低每千瓦时存储的成本，并最终显着减少环境足迹。
将开发提供空间和时间分辨率的非侵入式传感技术，以监测运行期间的关键电池参数，并通过激活/添加自愈功能确定电池内需要修复的缺陷区域或组件。在未来的电池中，传感器将能够在实际运行期间直接在电池内部“体内”跟踪化学和电化学反应。将出现新的传感器技术，可以诊断电池失效、热失控和导致电池过早老化的不良副反应的早期阶段。
在需要高可靠性、高质量和长寿命电池的应用中，自愈功能将成为未来电池的重要特性。将传感和自我修复功能相结合，将使电池具有可预测的寿命和记录的健康状态（SoH）、安全状态和使用历史。智能功能将使在主要和次要应用程序中更好地接受使用过的电池。凭借其两个研究领域，主题II将解决对安全、可靠和长寿命电池的需求。
2.3主题三：交叉领域
未来电池的设计将考虑到可持续性和循环经济概念，包括生命周期评估（LCA）。因此，关于可制造性和可回收性的考虑是电池研发的组成部分，必须在早期阶段加以考虑。材料采购、加工、制造和组装过程必须量身定制，以适应新的化学物质，并遵循创新方法，以实现高效的再制造和再利用要求。
因此，电池的可制造性和可回收性是关键的交叉领域，将通过主题I和II的密切合作来发展。从一开始，关于如何制造和回收电池的新知识和想法将为材料发现和开发过程提供信息。
本路线图从第四次工业革命，即工业4.0和数字化的角度出发，探讨未来电池技术的制造。应该利用建模的力量和人工智能的使用来为创新的电池设计提供“数字孪生”，避免或大大减少经典的试错方法和制造方法。
BATTERY2030+中设想的新材料和电池架构需要新的回收概念，例如再生或再利用活性材料和电极。为了为这种转变铺平道路，材料供应商、电池和电池制造商、主要应用参与者和回收商将直接耦合，以适应开发新电池时的回收限制。使用BIG-MAP发现新材料会将可回收性、关键原材料和毒性等参数整合到算法中。
在这两个研究领域，主题III将确保所有研究方法都考虑扩大新材料和电池单元的可行性，以及以低成本和使用气候中和方法回收和再利用电池组件的可能性。
2BATTERY 2030+：整体方法
三个主题中描述的六个研究领域相互关联，提供了新的工具，将改变欧洲发现和开发电池的方式。MAP和电池界面基因组（BIG）将成为发现新材料和工程电池界面的强大工具，尤其将用于发现或优化自愈材料和化学品。集成在电池单元级别的传感器将为研究界提供大量数据，这些数据将通过馈送MAP中使用的AI系统地加以利用。传感和自我修复功能将通过电池管理系统（BMS）紧密连接，该系统将根据来自传感器的信息触发自我修复。最后，在交叉研究领域（即，可制造性和可回收性）将确保能够有效地制造和回收包含新材料、工程界面、传感器和自愈功能的下一代电池。在这些研究领域中，新开发的电池技术的安全性和可持续性将成为核心指导原则。所有已确定研究领域的进展对于发明具有为其特定应用量身定制的特性的电池至关重要。
通过采用协调、多学科和统一的方法，BATTERY2030+将对电池技术生态系统及其他领域产生重大影响。
2.1大规模电池研究计划的影响
BATTERY2030+旨在发明未来的可持续电池。更具体地说，它将为下一代高性能、安全和可持续的电池奠定科学技术基础并提供必要的工具。拥有这些新型电池技术将在多个层面产生社会和环境影响。它将提高能源安全，减少许多应用领域的环境足迹，并帮助建立一个气候中和的社会，同时创造新的市场和就业机会。
2.2对电池价值链的影响
BATTERY2030+社区将积极解决缩放对能量密度的影响，即从材料级别扩展到电池组级别时，重量和体积特定指标的减少。BATTERY2030+主题还将解决随着时间推移会降低电池容量的有害化学和电化学副反应。
图3示意性地说明了电池的不同组件如何影响其整体性能。活性电池材料每重量或每体积可以储存一定的能量（比能量，100%）。随着真实电池的不同组件的添加——例如，电极内的粘合剂、导电填料和其他添加剂；集流体、隔膜、电解液、包装、接线、冷却和电池控制器——单位重量和体积的能量含量下降，因为从存储容量的角度来看，增加了相当数量的“死质量”。最后，在使用过程中，比能量会随着寿命的结束而降低，这对于不同的应用有不同的定义。
【图3】当从材料到完整的电池组时，随着更多非活性材料的添加，总容量会降低。研究领域将解决整个电池价值链中的这些损失。寿命结束表示由于退化导致的额外容量损失。
【图4】研究电池界面的代表性实验方法和理论方法之间的数据流示意图。每种方法的保真度通常与其成本成正比，但只有在给定的方法/数据最有价值时才能通过获取数据来优化保真度-成本关系。
要获得高性能电池，必须从具有高比能量的材料入手，并将制造链和使用过程中的损失降至最低。对于新型和未来的电池化学，这是一个挑战，因为：（a）仍然缺乏高性能材料；（b）尚未针对高效电池生产开发和定制工程概念；（c）性能下降仍然是一个问题。BATTERY2030+的主题和研究领域将解决这些问题，如图2所示。
2.3对电池不同目标的影响
BATTERY2030+建议采取行动推动电池技术远远超出当前的技术水平。通过实现和加速不同路线图中的目标，这将对整个电池价值链产生影响。BATTERY2030+计划解决了对高效和可持续电池的巨大需求。通过围绕三个研究主题开展的活动，BATTERY2030+对表1所示的几个关键绩效指标（KPI）产生了影响。
【表1】BATTERY2030+研究领域对SET计划目标的影响。深绿色=高影响，浅绿色=中到低影响
3BATTERY 2030+：研究领域
电池研究贯穿电池开发的整个价值链。它可以面向电池单元，基于化学、物理、材料科学、建模、表征等方面的能力。它也可以面向电池单元集成到电池组中的系统，以用于不同的应用。在这里，该领域依赖于电子、电气工程、系统控制、系统级建模、AI和ML的知识——仅举几例。此外，回收研究变得更加重要，并且再次依赖与使用新的高效表征工具相关的化学、冶金、物理学和材料科学。
欧洲研究基础设施领域具备充分的能力来实施路线图中这部分提出的想法。欧洲有最先进的高通量机器人材料筛选实验室作为资源。此外，欧洲还提供高性能计算、EuroHPC和欧洲材料建模委员会的专业知识。此外，欧洲有许多同步加速器和中子设施，以欧洲加速器光子源联盟（LEAPS）和先进中子源联盟（LENS）为代表，这些都是有可能实现BIG-MAP的资源倡议。
BATTERY2030+倡导的研究领域依赖于这些跨学科和多学科的方法，并强烈希望整合其他研究领域以得到交叉成果。在本节中，详细描述了本路线图中提出的研究领域。每个部分都描述了该领域的现状、实现愿景的挑战和预期进展，以及BATTERY2030+的总体目标。
3.1材料加速平台
材料发现和开发贯穿整个清洁能源技术组合，从能源生产、转换和储存到交付和最终使用。先进材料是几乎所有清洁能源创新的基础，尤其是新兴电池技术。依靠现有的基于反复试验的开发过程，发现新型高性能电池材料和电池设计需要大量的努力、费用和时间——从最初的发现到商业化通常需要十年以上的时间。在BATTERY2030+中，为加速开发超高性能、可持续和智能电池勾勒了一条全新的道路，这取决于开发更快、更节能、更具成本效益的电池发现和制造方法。
在本节中，概述了与建立一个社区范围的欧洲电池MAP以与下述BIG集成相关的机遇、挑战和观点。提议的BIG-MAP基础设施是模块化的且用途广泛，以适应所有新兴的电池化学、材料成分、结构和界面。遵循使命创新：清洁能源材料（创新挑战6）MAP路线图的格式，MAP利用人工智能来整合和协调来自许多互补方法和技术的数据采集和利用，这些将在下面的部分中讨论。
实现概念电池MAP框架的每个核心要素都需要重大的创新挑战和关键支持技术的开发。结合起来，这些技术通过促进材料、工艺和设备的逆向设计和定制，实现了全新的电池开发战略。最终，将所有MAP元素结合起来，将能够在开发速度和性能方面取得前所未有的突破，从而实现对电池材料和电池的AI协调和完全自主的发现。
计算材料设计、人工智能、模块化和自主合成、机器人技术和高级表征的成功集成将为显着加速传统材料发现过程奠定基础。创建能够设计和合成新型电池材料以及动态编排和解释实验的自主、自动驾驶实验室，将创建一个高效的闭环材料发现过程。它的实施构成了材料设计的巨大飞跃，只有通过整合所有相关的欧洲专业知识才能实现这一目标。
3.1.1现状
开发新型电池材料的传统研究策略历来广泛依赖于爱迪生（即试错法）方法，其中发现价值链的每一步都依序依赖于前一步骤的成功完成。虽然该过程的许多步骤已部分自动化和集成，但到目前为止，只有较小的步骤已实现完全自主和闭环发现。有关当前技术状态的概述，请参阅Fichtner等人。
近年来，出现了几个例子，其中虚拟（通常是原子级）计算材料设计和操作表征技术在循环设计循环中的紧密集成可以加速下一代电池技术的发现周期（图4），例如高容量锂离子正极和二次金属-空气电池材料，但要实现BATTERY2030+的雄心勃勃的目标，还需要进一步加速。理想情况下，这种循环材料开发过程应该将实验和理论研究整合到一个紧密耦合的开发自主平台中，该平台能够实现互补技术结果的近乎即时的交叉受精。在以下部分中，总结了MAP关键领域的最新技术。
可互操作的数据基础设施、数据管理计划和数据库是加速合理设计电池材料和界面的核心要求，以确保对精选的高质量FAIR（可查找、可访问、可互操作和可重用）数据的访问和互操作性以及来自不同规模和领域的多源数据，例如实验、测试和建模。欧洲及其他地区正在进行的大量努力旨在为实验数据创建广泛、灵活和可共享的数据库和存储库。此外，计算基础设施例如PRACE和EuroHPC，以及诸如UNCORE、SimStack、AiiDA、和MaterialsCloud等平台促进了高效和可靠的高通量计算，而像OPTIMADERESTAPI桥接计算和实验数据。目前，不存在能够处理此处设想的异构多源数据的类型和数量的数据基础设施。Schaarschmidt等人在本期中概述了工作流技术对电池研究的潜在影响。为了充分利用这些数据，例如欧洲材料建模委员会（EMMC）已经努力来开发本体（例如，EMMO），即基于公共知识的表示系统，以确保发现过程中多个尺度和不同技术和领域之间的互操作性。一个电池界面本体BattINFO电池界面基因组-材料加速平台（BIG-MAP）正在开发中，该平台将促进不同领域的电池专家的工作，将现实生活中的观察结果转换为通用的数字表示。为建立标准化基础设施做出了巨大努力，使用户能够以精心定义的、可从不同平台访问并用于不同目的的格式存储、保存、跟踪和共享数据。
多尺度建模：电池性能和寿命取决于许多过程，这些过程发生在截然不同的时间和长度尺度上。模拟电池需要根据EMMC指南从所有这些中获得洞察力：1）电子尺度，允许描述化学反应——电子密度泛函理论（DFT）和从头算分子动力学（AIMD）；2）原子和介观尺度——分子动力学（MD）和动力学蒙特卡罗（kMC）模拟；3）宏观尺度连续体模拟。包含所有这些现象的虚拟材料设计的单一计算模型超出了当前计算能力和理论的限制，但机器和深度学习模型以及可解释人工智能（XAI）的进步为自主参数化和高级多尺度缩放提供了新的可能性。传统的单尺度模型必须结合起来形成多尺度的工作流程，例如通过生成式深度学习。Bhowmik等人概述了这些技术的潜在影响。目前正在开发多尺度建模技术，例如，优化真实和虚拟电极微结构并研究制造过程对电池性能和电极表面薄膜生长的影响。
在大型研究设施（如同步加速器和中子散射设施）中对材料和界面进行实验表征对于确保充分获取描述电池材料和界面的高保真数据发挥着关键作用。这需要能够对欧洲实验室、同步加速器和中子设施产生的大量数据进行自主、即时分析。第3.3节详细讨论了与电池材料和界面相关的最相关的结构和光谱表征技术的最新状态。
可以由中央AI控制和编排的自主合成机器人是闭环材料发现的核心要素。高度自动化、高通量的合成现在正在成为有机和药物研究的最新技术，并且在固体、电解质和薄膜材料的开发中也出现了例子。对于储能材料，机器人辅助合成和自动化打开了高通量筛选功能电解质和构成负极和正极的活性材料的领域。结合数据挖掘等计算方法以及结构-性能关系与电池活性材料性能的相关性，机器人技术对新型和有前途的材料的发现产生了重大影响。一个关键方面是在综合和表征方面从自动化到自主的转变。
通过使用自动化、小型化分析和大规模数据分析，对大型化合物库进行实验和计算高通量筛选，以提高相关电池材料的活性，可以将材料发现加速多达一个数量级量级，见图4。在计算方面，已经开发了工作流程来自动化筛选新化合物所需的不同计算步骤。用于电解质配方、电池组装和选定的相关电化学测量的全自动高通量筛选（HTS）系统的几个示例现在可用，例如，在德国的MEET电池研究中心。
材料发现中的人工智能提供了广阔的前景，但自主发现新型电池材料和界面的复杂性和挑战比现有方法处理的复杂性要高得多。用于训练模型的大量精选数据集的可用性是成功应用基于AI/ML的预测技术的先决条件。软件包，例如ChemOS、Phoenics和Olympus已被用于原型设计应用，以展示自主、自动驾驶实验室的关键组件，而电池应用尚未完全实现。
3.1.2挑战
策划和公平数据的可用性
开发用于设计未来电池的预测模型需要在具有不同质量的FAIR数据（多保真数据）的精选数据集的基础上进行彻底验证。特别是，验证电池材料和界面的逆向设计所需的复杂模型需要集成涵盖材料和设备特性互补方面的高保真数据。目前，此类数据集很稀疏，仅覆盖所需数据空间的一小部分，特别是必须开发本体以使数据可发现。
为了加速发展，必须实施克服当前瓶颈的综合战略，以确保BATTERY2030+计划的成功。目前，现有数据和数据库的可利用性仍然很低，部分原因是设计空间巨大，部分原因是系统要求对材料施加的限制超出了单个性能指标的优化。一个核心方面是单个实验和计算技术以及生成式深度学习的不确定性量化和保真度评估，这是一个关键挑战。在这里，核心方面是“知道什么时候你不知道”，知道什么时候需要额外的数据和培训。
虽然ML可能会极大地加速筛选和识别，例如，无机能源材料的结构-性能关系，电池材料和界面发现的一个关键挑战是自主工作流程的开发（参见Schaarschmidt等人）用于从稀疏数据集中提取基本关系和知识，跨越大量的实验和计算时间和长度尺度。
闭环材料发现的挑战
为了确保将来自实验和测试的数据完全集成到MAP中，必须开发用于数据采集和分析的自主协议。目前，用于固态合成的自动化机器人技术的例子很少，更重要的是，用于表征电池材料和电池的自动化方法要么缺乏，要么严重欠发达。最近为许多相关的表征技术开发了几种基于ML的工具，例如X射线衍射（XRD）和X射线吸收光谱（XAS）。这些工具将实现自动化分析，但需要更广泛的具有高可预测性的技术组合来支持完全自主的材料发现平台。
闭环发现的一个重要瓶颈是缺乏对电池材料和界面关键方面的稳健和预测模型。这与基于物理/模拟和数据驱动的材料发现策略有关。只有通过利用人工智能技术与自动合成和表征技术生成的基于物理/模拟和数据驱动的模型的完全集成，才能实现实现完全自主材料发现所需的预期突破。
3.1.3应对挑战所需的进步
欧洲据点
欧洲电池界的据点一直处于未来电池技术发展的前沿。这导致在活性材料开发、新液体或固体电解质设计、LIB化学以外的开发以及新的实验和计算工具方面处于领先地位，以了解这些电化学系统核心的复杂氧化还原反应。几个相关领域。世界领先的举措已经存在于跨国层面，例如Alistore-ERI，以及国家层面，例如法国电化学能量存储和转换设备网络（RS2E）、英国法拉第研究所和德国的CELEST和POLIS联盟，表明可以在单个实验室之外建立伙伴关系。
自主合成机器人
电池材料的全面电化学表征和电池级别的测试是减缓新电池材料和界面开发的主要瓶颈之一。为了在特定应用的背景下探索更大类别的材料，必须推进高通量合成机器人技术的发展，以解决电解质配方和电极活性材料以及它们的组合，这两者都是为了在功能电池的背景下对材料本身进行表征。
高通量/高保真表征
尽管文献中报道了越来越多的电池材料高通量测试方法，许多电化学测试不能在短时间内进行。特别是，循环实验可能需要几天到几个月甚至几年的时间。为了利用大量样品提供的机会，必须建立一个自动化的高通量基础设施，用于电池材料和电池的原位和操作表征。该基础设施必须解决宽度和深度的问题，并应包括已确定的潜在候选人的过滤。未来需要物理引导的数据驱动建模和数据生成相结合，以实现电池及其结合活性材料的高通量测试，从而开发电池材料平台，加速新材料和新界面的发现。
跨部门数据基础设施
加速材料创新依赖于数据的适当和共享表示以及从中获得的物理和化学见解。这对国际研究界提出了重大挑战，需要联合起来建立、填充和维护共享材料数据基础设施。建立通用数据基础设施将有助于确保跨机构实时闭环材料发现过程中的实验数据和建模的互操作性和集成性。实现这样的基础设施将使各个团体和财团生成的数据立即提供给整个社区，并大大缩短R&I周期。MAP将开创这种基于分散访问模型的基础设施，在该模型中，可以通过合格的访问协议使用来自不同来源的数据、模拟协议和基于人工智能的发现工具和组件。
规模桥接和集成工作流程
多尺度挑战的根源在于，不知道如何以有效和稳健的方式最好地耦合不同尺度的模型。大型模型在时间上的巨大收益和可访问的尺寸通常需要牺牲细节和分辨率。释放逆多尺度建模的全部潜力以支持新材料和设备设计需要全新的方法来链接超出现有技术水平的尺度，这可以由各个国家的孤立研究团体实现。ML技术和其他物理引导、数据驱动的模型可用于识别最重要的参数、特征和指纹。MAP将利用欧洲计算基础设施，例如PRACE和EuroHPC提供的基础设施，以及之前和正在进行的欧盟和国家资助努力的结果，例如，以前和正在进行的高性能计算应用卓越中心，如NOMAD和MaX。
人工智能开发
基于人工智能的生成模型，也就是说，关于电池材料和界面时空演变的观测数据的概率模型可以显着促进MAP的目标，开发混合物理和数据驱动模型将是MAP的重要组成部分。目前，模型范围存在很大差距，阻碍了全面电池模型的开发。这些可以通过基于人工智能的技术来关闭，但这些通常是不知道的，因此可能违反物理定律。克服这一困境的关键是开发混合模型，其中基于人工智能的模型的预测空间受到物理定律的限制，或者人工智能用于适应物理模型。这些模型必须在来自高级多尺度计算建模、材料数据库、文献、并在操作数表征中。这些数据必须涵盖从合成到电池级测试的电池材料的所有方面。
协议统一
MAP将提供一个独特的机会，通过利用EMMC和EMMO启用的语义访问协议以及利用私人团体来实现整个电池价值链中的数据标准化，从而利用这项工作的规模，目标是连接学术界和工业界、材料建模和工程。需要开发一个开放式电池创新平台，以促进合作伙伴之间共享基础设施和数据，并将建模集成到工业流程中，以缩小硅材料设计、电池制造及其最终用途之间的差距。
电池材料和界面的逆向设计
电池材料和界面的逆向设计通过允许所需的性能目标来定义电池材料和/或最符合目标的界面的组成和结构，而无需先验地定义起始材料，从而有效地反转了传统的发现过程。可以在不同的时间和长度范围内实现特定于界面的性能指标，同时保持对界面在电池寿命期间如何演变的合理程度的控制。
3.1.4远见
自治大地图
未来的愿景是开发一种通用且化学中性的框架，能够将新型电池材料和界面的发现率提高5-10倍。这一愿景的支柱是电池界面基因组材料加速平台（BIG-MAP），它将最终实现超高性能电池材料和界面/界面的逆向设计，并能够整合诸如作为传感（第3.3节）、自我修复（第3.4节）、可制造性（第3.5节）和可回收性（第3.6节）直接进入发现过程。
完整的BIG-MAP将在很大程度上依赖于BIG（第3.2节）中开发的见解与传感器和自我修复领域开发的新概念的直接整合，这将在第3.3节和第3.4节中讨论。
短期
为电池材料和界面开发一个共享且可互操作的数据基础设施，将来自电池发现和开发周期所有领域的数据联系起来。使用自动化工作流程来识别和传递不同时间和长度尺度之间的特征/参数。开发基于不确定性的混合数据驱动和材料和界面的物理模型。
中期
在MAP平台（BIG-MAP）中实施BIG，能够集成计算建模、自主合成机器人和材料表征。成功演示电池材料的逆向设计。在发现和预测过程中直接集成来自嵌入式传感器的数据，例如，协调主动自我修复。展示BIG-MAP方法对新型电池化学和界面的可转移性。
长期
在BIG-MAP中建立并展示完全的自主性和化学中立性。集成电池单元组装和设备级测试。在材料发现过程中包括可制造性和可回收性。在材料发现周期中展示5到10倍的加速。在电池级别实施和验证超高通量测试的数字孪生。
3.2电池界面基因组
电池不仅包括电极和电解质之间的界面，还包括许多其他重要的界面，例如集流体和电极之间以及活性材料和添加剂（如导电碳和/或粘合剂）之间的界面。意识到这一点，任何掌握和逆向设计电池界面的全球领先方法都必须将这些界面在时间和空间上的表征（即时空表征）与物理和数据驱动模型相结合。从而整合多个尺度的动态事件，例如，跨越原子微米尺度。在这方面，必须考虑通过界面研究离子传输机制，更具挑战性的是，可视化电子在这些界面反应中的作用。掌握后，界面反应性有助于扩展电池中使用的有机电解质的热力学和动力学稳定性；但是，如果不加以控制，可能会发生连续的寄生反应，从而限制电池的循环寿命。这种界面的复杂性源于跨越广泛的时间和长度尺度的多个反应和过程，这些反应和过程定义了它们的形成、结构以及最终它们在电池中的功能。它们的结构特性以高度复杂和难以捉摸的方式取决于电解质组成的具体特征、电极材料的结构和外部条件。理解、控制和设计界面和界面的功能它们在电池中的功能。因此，对于开发超高性能、智能和可持续电池至关重要。
电池界面基因组的灵感来自催化剂设计中的描述符概念，其中重要反应中间体的结合能与描述符的结合能成比例，并且描述符值的识别和量化使知情的材料设计成为可能。识别电池界面和界面的时空演变的多个描述符（或基因）是逆向设计过程的先决条件，并且由于相互关系很复杂，因此超出了理解复杂现象的传统方法的能力。这需要提高电池界面的多尺度建模、人工智能和系统性多技术高通量表征（包括操作中表征）的能力，以生成/收集全面的高保真数据集，这些数据将为通用人工智能提供支持。MAP中的协调数据基础设施。BIG旨在通过时间、空间和化学建立电池界面和界面的基本“基因组”知识。BIG将是化学中性的，从最先进的锂离子技术（可用于训练模型的大量数据和见解）到新兴和全新的化学物质。
3.2.1现状
实验和计算技术面临着对表面和界面敏感的挑战。因此，目前没有单一的技术能够提供对界面处发生的事件的全面描述。在开发能够探测界面的化学和形态特性的表征技术的同时，大量的研究工作致力于开发化学和工程方法来控制循环时界面的动力学。最突出的方法是使用在初始运行期间在电池内部发生反应的电解质添加剂，以及可以钝化电极材料表面从而防止与电解质反应的涂层。然而，爱迪生多年的反复试验研究表明，需要使用多种添加剂协同工作，以形成有效的电极-电解质界面。这种中间相的加速发展将极大地受益于高通量技术和人工智能辅助的合理化。
电化学系统的复杂性通常促使模拟的简化，使得它们只能定性地模拟电池中的真实情况。物理感知数据驱动方法的耦合将通过在理想化的基于物理/化学的模拟与真实材料数据之间经过验证的相关性来丰富物理模拟，从而极大地提高界面描述符、特征和参数的确定质量。对整个反应机制的完整和封闭的数学描述极具挑战性，而且不太可能理解，因为在电化学相关环境中耦合的离子和电子转移反应通常包括耦合的多步反应。这些多步反应通常要么过于简单，要么反应步骤在过于理想的环境中建模。在特定情况下，可以将DFT方法与经典方法相结合以改进表面反应的描述，但通用方法仍然有限，并且仍然缺乏有效和系统的耦合。
3.2.2挑战
努力揭示界面动力学的复杂性并控制其反应性和功能性，获得了一个巨大的数据集，其深度在很大程度上仍未得到充分利用。必须以系统和自动化/自主的方式收集、处理和分析数据，以便中央BIG-MAPAI可以访问协调加速的发现过程。为了确保实验、模拟和基于人工智能的模型之间产生有意义的协同作用，模拟和模型需要变得更加现实，并包括实验条件。类似地，实验条件应尽可能重现和精确（即理想），以解耦效应和反应。在这方面，主要挑战包括开发新的多尺度建模概念（包括识别动态界面描述符的物理感知数据驱动混合模型），以及开发新的表征技术，特别是在电化学方面。作为物理模型输入的实验数据、条件和可观测数据的标准化对于在可观测数据和描述符之间建立联系是必要的。
基本理解是控制新兴高性能电池技术界面处复杂和动态过程的第一步。这种理解依赖于适当工具的可用性和开发，能够探索电池界面处发生的动态过程的演变并使科学家能够理解它们。这些工具应有选择地提供有关界面区域的信息，并且必须特别努力结合互补的实验、基于仿真和基于AI的建模工具。可以设想成熟的电池界面/界面表征技术可以在运行期间提供有关电池界面的高通量实验输入。建立BIG的关键挑战之一是自动化大型数据集的采集、管理和分析。这些可以提供物理感知数据驱动的混合模型，这将有助于更好地理解和预测界面特性。只有从可靠的时间和空间分辨实验中获取数据集，包括在工作条件下记录的数据（即操作测量）并涵盖从优化的基于实验室的测量到基于大规模研究设施的测量和高通量合成和实验室测试。用于界面/界面发展和动力学。这有可能为电池界面/界面的逆向设计奠定基础，例如，使用基于区域的主动学习算法。
理解和跟踪实验和模拟方法中的不同类型的不确定性，以及在生成深度学习模型等ML框架中，对于控制和提高界面预测设计的保真度至关重要。同时利用来自多个领域的数据，包括来自明显失败的实验的数据，可以加速生成模型的开发，从而能够加速发现和逆向设计未来电池中耐用的高性能界面和界面。
3.2.3迎接挑战所需的进步
BIG提供了一个独特的机会来开发一个通用的欧洲平台，以及可以作为全球标准的用于数据采集和传输的通用欧洲电池标准。除了不断改进和开发针对原子和离子规模的新实验技术和方法之外，还需要将实验、理论和数据驱动技术相结合的全新方法，例如，开发针对目标的新实验和计算技术电子定位、迁移率和转移反应的时间和长度尺度。必须使用先进的基于物理的混合模型和模拟技术来解释操作实验中的前沿。必须开发使用大型数据集来确定多尺度/多结构理论的描述符的有效方法。随着这些技术进步，新的见解将随之而来，使能够控制对电池界面的微调，从而开发下一代超高性能电池。
目前，没有可用的共享基础设施或面向电池的界面特性的大规模数据库可与现有的有机和无机材料结构数据库相媲美。实施这种欧洲数据基础设施需要进一步开发和利用能够提供界面及其动态的高保真描述的表征技术。基于X射线的技术和基于中子的技术是至关重要的技术示例，特别是在组合时，以获得有关电池界面的信息。此外，为了加快发现，必须建立与来自相同材料/界面的多技术信息/数据并行的系统测量，这代表了一种不同于当前单一技术范式的改变游戏规则的方法。高通量实验，应设计为允许以极大的可比性和可重复性调查大量样品，同时提供相关的辅助数据。这需要能够以自动化/自主方式生成和分析大量数据的工作流，这代表着在定义用于获取电池界面数据的新方法方面取得了重大进展。
建立BIG所需的一项关键进展是为电池材料和电池设计标准化测试协议，以便通过比较电池性能和电池化学成分来提取有关电池界面（和整体特性）的关键信息。为此，应定义指导方针，成为项目的表征质量标签。BIG代表了一个独特的机会来设计一个共同的欧洲战略，其中每个新化学的实验数据，无论成功与否，都将输入到一个通用的数据基础设施中，该基础设施将被广泛访问，例如，通过中央人工智能协调材料发现。为了应对将实验数据和可观察数据标准化为物理模型输入的挑战，实施反馈过程可能被认为是关键。这将通过创建一个面向电池的材料特性的欧洲数据库和界面现象的标准化分类，以及通过定义用于物理建模的通用可观察量来启动数据集和建模的多尺度集成的路径和反馈循环来实现.此外，为了支持测试协议的标准化，将实施平台并向欧洲合作伙伴开放，以证明电池的性能，帮助更好地整合学术界和工业界。
而不是单一的物理特性，结合不同计算工具的多尺度/多特征方法肯定是掌握不同尺度界面动态的必要条件。通过使用连接BIG和MAP的基于AI的技术，将识别人类难以察觉的尺度之间的复杂联系/特征，并将可用于可靠预测的区域扩展到新领域。
3.2.4远见
虽然传统的基于试错的顺序材料优化范式从已知的界面组成和结构开始，随后依靠人类直觉来指导优化以提高性能，但前瞻性是启用逆向材料/界面设计，其中一个人通过允许所需的性能目标来定义最能满足这些目标的组成和结构，而无需先验地定义界面的起始组成或结构，从而有效地反转了这一过程。为了开发和实现电池界面逆向设计的合适模型，有必要结合相关的物理理解，以及能够执行从所需属性到材料的原始组成和外部参数/条件的逆映射的模型。生成式深度学习模型（在MAP中描述）代表了一种优化数据流并在不同领域之间建立所需桥梁的有效方法，有助于解决电池中间相的最大挑战（图5）。这种对统计相关性的依赖使描述符成为数据驱动的AI方法的理想工具。
【图5】界面设计的生成模型。基于变分自动编码器（VAE）的电池界面化学和结构信息的编码和解码到潜在空间，通过使用例如遗传算法或基于强化学习的探索来实现生成电池界面设计。
使用所概述的方法，可以通过使用现代数学逆向建模技术结合许多更简单的实验来提取有限数量的参数/特征，然后可以将提取物理变量的连续四维时空场简化为确定有限集的参数。通过这样做，而不是迄今为止一直是规范的电池化学和组装的经验开发，目标是开发由数据输入驱动的逆向电池设计，这也将有利于对生产和回收过程的调查。这将按顺序进行，以在十年内实现完全自主和自动化的平台，集成计算建模、材料合成和表征、电池组装和设备级测试（BIG-MAP）。
BIG-MAP的完全整合将按照以下组合时间线逐步进行：
短期
为电池界面建立社区范围的测试协议和数据标准。开发自主模块和应用程序，以使用AI和模拟对表征和测试数据进行动态分析。开发可互操作的高通量和高保真界面表征方法。
中期
为电池界面的时空演变开发预测混合模型。展示电池材料和界面的成功逆向设计。整合针对电子定位、迁移和转移反应的时间和长度尺度的新型实验和计算技术。
长期
在BIG-MAP平台中建立并展示完全的自主性和化学中性。证明界面性能提高了5到10倍。展示BIG对新型电池化学和界面的可转移性。
3.3智能功能集成：传感
近几十年来，开发了许多车载电化学阻抗谱（EIS）设备和复杂的BMS，以提高其质量、可靠性和寿命（QRL），但成功有限。尽管监测温度（它以不可预测的动力学驱动电池界面处的反应）对于提高电池循环寿命和寿命至关重要，但目前还没有在电池级别直接测量。大幅提高电池QRL需要更好地了解/监控循环期间的物理参数，以及了解电池内发生的寄生化学过程之外的科学，即基础科学。
为了挑战现有的限制，一种颠覆性的方法是将智能嵌入式传感技术和功能注入电池单元，能够执行空间和时间分辨监测（图6），从而使电池不再只是一个黑盒子。
【图6】除了经典的正极和负极外，未来的电池还带有连接到传感器（光纤、电线等）的输出分析仪。
这一愿景需要在组件和整个系统级别上得到解决，并涉及各种传感技术的可能集成和开发，以在电池内外传输信息。为此，传感器可以测量多个参数（如温度（T）、压力（P）、应变（ε）、电解质成分、电极呼吸（ΔV）和热流）在一个单元内的不同位置（即空间分辨监测）尤为重要。目标是在化学反应性和制造限制方面探测电池环境，并通过传感数据的无线传输。最后，最重要的是，需要识别状态函数估计器并创建适当的算法，以明智地使用大量传感数据来开发智能响应电池管理系统。
在本节中，回顾了电池领域内传感器和传感活动的现状，以确定剩余的科学、技术和系统挑战。讨论并强调了缓解这些问题的策略，最终目标是制造具有超高性能和长寿命的高度可靠的电池。
3.3.1现状
多年来，许多基础研究使用复杂的诊断工具检查了不同的电池化学成分。虽然相当壮观，但这些分析技术依赖于特定的设备和电池，不能转移到分析商业电池。相比之下，最近在18650个电池中对锂分布密度和结构效应进行了成像，但所使用的成像技术主要依赖于访问受限的大型设施。对实时监测电池功能状态的范式转变的需求仍未得到满足。
确定电池的充电状态（SoC）是一个几乎与电池存在一样古老的问题，因此多年来开发了各种巧妙的监测方法（图7）。几十年来，这项传感研究主要致力于铅酸技术，通过实施EIS来评估铅酸电池循环时电池电阻的演变，从而能够估计其健康状态。因此，便携式EIS设备已经商业化并用于运输和电信领域，以识别模块内的失效电池。这种设备仍然存在，但可靠性较差（<70%）。总体而言，SoC监控仍然极具挑战性，目前还没有准确的解决方案。今天对SoC的估计依赖于直接测量的组合，例如EIS、电阻、电流脉冲测量、库仑计数和基于开路电压的估计。
【图7】电池模块和系统的可用传感技术一览。
随着日常生活中电池的出现，电池传感活动重新焕发活力热电偶、热敏电阻、压力表和声学探头。然而，大多数这种传感活动依赖于在电池外部而不是内部使用传感器，这将知识限制在宏观性质，但忽略了对监测电池寿命至关重要的内部化学/物理参数。植入式传感器因此引起了越来越多的兴趣，其中光学传感占主导地位（图7）。最近的出版物报道了光纤布拉格光栅（FBG）传感器和其他传感器的积极属性：i）在循环时准确监测T、P和ε，ii）成像电池温度，以及iii）在不干扰电池性能的情况下估计电池SoC.如果希望非侵入式电池感应成为现实，那么现在是摆脱概念模式并解决剩余挑战的时候了。
3.3.2挑战
已经尝试了许多用于电池模块和系统的传感技术（图7），将它们嵌入实际电池的挑战取决于所使用的传感技术类型。因此，电池单元某个位置的表面温度知识长期以来一直用于验证热电池管理系统（TBMS）模型，该模型使用四种不同类型的温度传感器电阻温度检测器（RTD）、热敏电阻器（热敏电阻器）、热电偶、和FBG光学传感器。主要限制在于它们的准确性和它们可以在单元内定位的便利性。因此，虽然可以通过在18650或纽扣电池内植入热电偶来绘制电池内的温度等值线，但缺点在于各种热电偶的定位和接线，而不影响电池的密封性及其性能。相比之下，可以使用红外热成像技术识别电池内的热点，但这种方法存在空间分辨率差、温度精度有限和对背景噪声的敏感性等问题。除了监测温度，检测插层应变和电池压力的方法对于监测影响电池SoC和SoH的SEI动态同样重要。早期的实验依赖于使用原位应变仪测量来探测商业锂离子LiCoO2/C电池。应变传感器可用于监测由SEI增长引起的体积膨胀。然而，这种方法的简单性（仅依赖于外部传感器的使用）被缺乏空间信息所抵消，这对于改进SoC和SoH电池至关重要。
电化学传感器主要用于检测电池化学方面，例如SEI生长、氧化还原穿梭物质和金属溶解。然而，电化学电池诊断中的一个持续挑战是开发可用于伏安/安培和/或电位检测方案的有效且（电）化学稳定且耐用的（准）参考电极（RE）。实际上，存在以下困难：ii）相对于其他单元组件定义适当的RE几何形状和位置。因此，将RE用于电池传感很有吸引力。然而，必须认识到，截至今天，可靠、用户友好、化学稳定、持久的电化学传感器还不存在。
光学传感器（例如FBG传感器）将发射信号的波长依赖性与局部温度、压力和应变相关联。它们是迄今为止研究最多的光学传感器类型。很少有研究小组展示了如何使用FBG传感器对电池组、用于EV应用的锂离子软包电池、或商用18650钠离子电池进行热映射。然而，使用FBG的一个困难是简单地将压力和温度解耦。因此，进一步添加表面/环境FBG以及热模型能够对电池运行期间产生的热量进行操作监测。此外，与FBG不同，瑞利传感器可以提供轴向分辨率，而且制造成本更低。然而，它们需要更昂贵的询问系统和更大的计算资源来分析生成的大量数据。2017年引入电池领域的纳米等离子体传感（NPS）具有通过称为表面等离子体（SP）的电子振荡聚焦、放大和操纵光信号的优势。虽然这些传感器随后可用于对发生在纳米尺度上的物理化学现象进行操作内监测，但制造它们需要在纤维顶部沉积金属等离子体纳米结构，其在电解质存在下循环时的物理化学稳定性仍未确定。
最后，电池是一种在循环过程中会膨胀和收缩的呼吸物体，“聆听”和分析电池材料在运行过程中产生的弹性声波长期以来一直被认为对电池研究具有潜在的意义。声发射（AE）技术以前用于监测多种类型的电池化学成分（例如Pb-酸和Ni-MH），最近在LIBs研究中在形成阶段实施，对于研究格式化步骤非常有效电池，检测导致过度压力的操作条件并检测可能导致安全问题的异常行为的早期迹象。然而，AE技术受到一些重要限制，这些限制与产生声波所需的最小阈值应力和缺乏空间识别有关。此外，声学询问技术的一个剩余限制是连接用于信号发射和接收的声学换能器所需的大量布线。
总之，电池传感领域正在超越概念验证，对智能电池的设计和监控变得至关重要。然而，要做到这一点，需要掌握传感器和BMS系统之间的通信，必须将其视为传感器的一个组成部分，并在传感器和单元的协同设计过程中加以考虑。此外，传感器信息应引起BMS的自主反应，该反应基于经过验证的电池和电池模型，甚至可能基于AI。为了实现这一迷人领域的潜力，需要硬件和软件方面的进步，这将在下面讨论。
3.3.2应对挑战所需的进步
提出的应对这些挑战的颠覆性方法是向电池中注入智能嵌入式传感技术和功能，这些技术和功能能够对不利于电池寿命的变化进行空间和时间分辨率的监测。这一长期愿景需要在组件和整个系统级别上分层解决。
将智能功能注入电池将包括集成和开发以前在其他研究领域使用的各种传感技术，这些技术依赖于光学、电学、热学、声学甚至电化学概念来将信息传入/传出电池。必须设计/开发能够高精度测量应变、温度、压力、电解质浓度和气体成分等多个参数并最终获得SEI动力学的传感器。为了在实际电池中成功实施，传感器必须在（电）化学稳定性、尺寸和制造限制（包括可回收性）方面适应目标电池环境。
由于电池环境恶劣的化学性质，必须开发具有极高化学和热稳定性的创新化学涂层的传感器。同样，电池中传感器的集成需要将其尺寸减小到几微米，以适应电极隔膜的厚度并且不影响电池性能。对于制造业来说，一个紧迫的目标是让传感器成为电池的一个组成部分，而不仅仅是一个附加物。可以应用不同的策略；例如，正如对热敏电阻所做的那样，印刷工艺将为在电池内外以及电池组件上集成传感器以进行原位测量创造新的机会。而且，一个终极挑战是开发无线传感以绕过连接问题，前提是电池的嘈杂环境可以允许无线通信。事实上，在电池中添加电线可能会使制造成本变得如此昂贵，以至于它会超过传感器的好处。减少布线的第一步可能包括开发能够同时监测多个参数的新型传感器，例如，在单个传感器上耦合FBG、微结构光纤（MOF）和NPS功能。类似地，可以将不同的布拉格光栅刻入同一光纤中，以实现所谓的多路复用测量。如果掌握了MOF的设计，那么MOF提供的分布式传感也可能是一种可能的解决方案。最后，必须使用电池来开发传感概念，
为了确保社会影响，方法必须是系统的，包括电池组、BMS和应用程序之间的三方连接。传感将提供大量数据，这对AI来说是一件幸事。还必须考虑将这些数据明智地纳入BMS。
3.3.3远见
在10年内，开发具有高灵敏度、高精度和低成本的新型传感器为获得全面运行的智能电池提供了可能性。这种新技术在电池组级别的集成，以及与自愈功能具有主动连接的高效BMS，将导致电池设计中改变游戏规则的方法。毋庸置疑，实现智能电池的这一长期愿景包括几个研究方面，这些研究方面具有各自的基本挑战和技术瓶颈。可预见的里程碑如下：
短期
在电池单元层面，开发依赖于各种传感技术和简单集成的非侵入式多传感方法，这些方法将对电池化学环境透明，并提供对不同相关现象（例如，界面动力学、电解质降解）的可行体内访问、枝晶生长、金属溶解和材料结构变化）。在电池运行期间监控关键电池参数的正常/异常演变，并定义从传感到BMS的适当传递函数。通过动态感应将工作温度窗口提高>10%。
中期
以与工业制造过程兼容的经济高效的方式，在电池级以及实际电池模块中小型化和集成已识别的多功能传感技术。利用先进BMS的传感数据，建立新的自适应和预测控制算法。证明多价系统中的电极过电压降低了>20%。将锂离子电池的可访问电压窗口增加>10%。
长期
掌握传感器和高级BMS之间的无线通信，依靠新的AI协议实现完全可操作的智能电池组。在未来的电池设计和化学世代中，将传感/监控的进步与刺激激活的局部目标修复机制（例如自我修复）相结合，以生产依赖于集成传感-BMS-自我修复系统的智能电池。
3.4智能功能集成：自我修复
可充电电池的质量、可靠性、寿命和安全性（QRLS）与电池中存在的电化学和化学老化过程有关。检测不可逆变化是改进QRLS的第一步，电池应该能够自动感知损坏并恢复原始配置及其全部功能。自我修复程序因此必须与传感程序一起开发，因为它们密切相关。电池内置的自我修复功能可以是自主的（内在的）或非自主的（外在的），这两种模式都起到治疗作用，可以显着促进电池的QRLS。自愈功能是对设计界面和优化材料的补充，被视为预防功能。
自发修复损伤的能力是自然界中重要的生存特征，不同的自愈功能具有不同的动力学，这取决于材料或能量到损伤部位的运输。这是否可以转化为电池，是否可以设计一种多功能自愈而不影响电池在能量和功率密度方面的性能，这是否可以改善电池的QRLS？答案应该在明年提供。此外，外部自愈功能应与传感器一起开发，并与先进的BMS一起集成到电池/电池组中，其中来自传感器的信号由BMS分析，一旦需要，BMS将向执行器发送信号，触发刺激的自愈过程（图8）。这种改变游戏规则的方法将最大化QRLS。
【图8】传感、BMS和自我修复之间的协同作用。
电池领域中只有少数几种自我修复方法尚未受益于自然界中已确立的一般策略和形式。确定的自我修复工具对电池的恶劣化学环境具有高度抵抗力是非常重要的。复制大自然的策略，即依靠使用牺牲弱键进行自我修复，电池科学家开发了基于动态超分子组装的具有内在自愈特性的分子——聚合物，例如氢键、静电交联和主体——客人或范德华互动。已开发出与电池组件化学相容的功能化和柔性聚合物，材料中会产生反应性物质以应对损坏。另一种自我修复方法，迄今为止几乎没有在电池领域应用，使用微胶囊承载愈合物种。这些需要在释放时保持活跃，这是由刺激触发的。在具有集成到电解质和集流体中的热自保护的热可切换聚合物领域取得了重大进展。大量的自组装材料与超分子化学和生物学领域相关的仿生机制也已经过测试，以利用全新的智能功能用于内在或外在的自我修复过程。
3.4.1现状
电池领域中大多数已开发的自修复活动主要针对电极的自动修复以恢复电极的完整性和电子/离子电导率，以及对膜进行功能化以调节离子传输或最小化寄生反应。一个优雅的解决方案是使用填充有碳纳米管（CNT）或炭黑（CB）或炭黑分散体与共封装聚（3-己基噻吩）（P3HT）组合的微胶囊，恢复破裂的硅电极的导电性。研究表明，可以通过使用由随机支化的氢键聚合物组成的聚合物涂层来维持电子和离子布线，该聚合物涂层具有高拉伸能力并保持机械自修复重复性。另一个自动修复概念依靠使用液态金属负极，即具有低熔点的金属合金（Li2Ga），以便在锂化/脱锂过程中触发金属合金的可逆液-固-液转变循环。因此，在锂驱动的液态金属转变过程中，电极内形成的微裂纹可以得到修复。
使用自愈电解质是提高非水系和水系电池的电化学性能和耐久性的另一个令人印象深刻的策略。在概念验证中，该策略用于对抗锂硫（Li-S）电池中的多硫化物穿梭效应。基于在硫/电解质界面处多硫化锂的溶解和沉淀之间建立动态平衡的自修复电解质系统，成功开发并实现了高比容量和高库仑效率。
还开发了其他自修复策略以最大限度地减少锂金属电池中枝晶的形成。在不同的解决方案中，Ding等人使用了功能性金属阳离子添加剂，如Cs+和Rb+，它们能够实现可持续的自愈静电屏蔽（SHES）。
3.4.2挑战
这篇简短的文献综述强调，电池社区正在意识到自我修复在性能和可靠性方面可以为该领域带来的好处。尽管该领域仍处于起步阶段，但上述研究为新的研究趋势奠定了基础，同时激发了导致电池自愈（BSH）的新颖且令人兴奋的研究活动。大多数报道的汽车维修演示从根本上说是优雅和吸引人的，但远非实用。必须缩小这种基础应用差距，这带来了许多挑战，需要进行创新研究和技术开发。
主要挑战与最吸引人的降解过程有关。在电池运行期间发生的氧化还原反应通常伴随着在热力学不利的界面处释放降解产物（即溶解的过渡金属或电解质降解中的有机物质）的附加反应。这些释放的金属或有机物质可以穿过膜并沉积在负极表面或触发穿梭自放电机制。因此，通过将螯合剂锚定到其表面来使隔膜功能化将是有利的，螯合剂可以在溶解的过渡金属离子在负极表面上被还原之前捕获它们。另一种选择是在膜上移植蛋白质以调节寄生有机物种的迁移。
3.4.3应对挑战所需的进步
可以使用不同的策略，在BATTERY2030+中预见到的一些策略将得到更详细的解释：
功能化膜
出于几个原因，使用隔膜进行接枝/锚定以将分子捕获在其多孔通道内是有吸引力的。i）溶解的TM离子由于扩散和迁移通过隔膜而被传输，使它们可被锚定的捕获分子捕获。ii）隔膜的孔隙率有利于高比表面积，以便每体积沉积优化数量的陷阱。大量的离子腔位点将增加离子捕获的概率，从而增加每单位体积可以捕获的离子数量。iii）锚定在多孔隔膜内的被捕获分子距离电化学反应的位置足够远，因此可以保护它们免受可能影响其稳定性的负/正电位的影响。iv）隔膜提供了一个理想的主体，可以在其上接枝分子，这些分子可以在室温下吸收离子。v）隔膜可以专门设计为具有自愈特性，如电极。在用于合成膜的候选物中，环糊精被证明是非常有前途的。另一种选择，虽然环境可持续性较差，但使用冠醚或杯芳烃，其高度开放的结构允许锚定多种螯合配体，这些配体能够调节离子传输而没有被封锁的风险。
聚合物膜
聚合物膜被认为是固体聚合物电解质或混合固态电解质的组成部分。由于聚合物可以形成并且如果需要原位交联，它们可以用作电池内的机械修复剂。此外，它们可以作为中等时间尺度上无机胶囊形成的模板。随着复合材料组件的使用，聚合物在电池中的使用几乎是无限的，允许为大多数基于自修复聚合物的组件和界面开发自修复策略。因此，聚合物构成了BATTERY2030+自愈策略的基石。
超分子组装可能在短期内为解决诸如防止有机电解质快速分解或释放用于修复电极和界面的导电自修复材料等艰巨挑战提供独特的基础。氢键是实现这些可能性的首选技术，可用于可容纳质子有机化合物的电池组件。类似地，离聚物可以通过在包含离子螯合基团的链之间形成金属络合物来非共价组装。可逆共价键（SS）也可用于代替非共价相互作用，但这需要进一步的工作。最后，
生物源膜
另一个挑战是在屏障选择性方面模仿生物膜，以控制电解质的分解，从而改善电池老化。一个关键的里程碑将是使用带有电检测的纳米孔技术在单分子尺度上使用灵敏和选择性传感器监测电池内部的电解质稳定性。为此，必须使用无毒和生物来源的分子/蛋白质（例如环糊精）的化学性质来设计薄且多孔的受控膜，其选择性可以通过蛋白质工程的使用和优化来实现。
自愈电极
电极损坏后电性能的恢复在储能设备中至关重要。至于膜，由可逆键制成的滑动凝胶可用于控制表面的组织并优化电池设备的效率。除了超分子相互作用外，滑动凝胶的主要优点是沿聚合物链的滑轮效应以吸收应力，允许链结构的重组使其恢复其初始特性。也可以使用这种凝胶作为加强机械绷带，因此渴望探索这条道路。另一种探索的选择是基于构建包含微胶囊的复合电极，该微胶囊能够通过施加刺激释放愈合剂，正如在医学中通过封装药物的矢量化所做的那样。
3.4.4远见
最终，目标是开发一种按需输送分子的系统，以溶解电阻沉积物或恢复电池中有缺陷的电极/电解质界面，甚至是复合电极内的导电网络。由于隔膜目前是电池的“死”组件，策略是将它们用作工具箱，以探索治疗剂的按需给药。BATTERY2030+将不仅仅依赖自主自愈工具（例如，自愈聚合物和液态金属合金）。它将超越这些，包括实施3D多孔多功能材料复合材料、胶囊、超分子物种、以及能够接收特定分子并响应物理或化学刺激按需释放它们以修复构成电极/电解质和颗粒/颗粒界面的“组织”的聚合物。按需自愈的开发和实施需要在BATTERY2030+中有效地耦合传感和自愈程序。希望将刺激用于按需自愈将为实现电池的体内手术干预开辟广泛的可能性。必须大胆而开放地应对这些新挑战，同时时刻牢记电池在化学环境和制造方面的限制。
3.5交叉领域：可制造性
BATTERY2030+路线图从工业4.0和数字化的角度讨论了未来电池技术的制造，其中BIG-MAP、自我修复和传感化等其余章节的成果在电池单元的制造。建模和人工智能的力量将被用来为创新和突破性的电池设计和制造方法提供数字双胞胎，避免或大大减少经典的试错实验。全数字化制造类似物将有助于理解和优化工艺参数及其对中间产品和最终产品的影响。这些虚拟表示可用于操纵并因此在物理世界中驱动，从而支持对电池制造设施和生产线的更大控制。
3.5.1当前状态
LIB已成为大多数应用中的主要储能解决方案之一，从移动应用到电动汽车或固定应用。存在其他商业电池技术（例如，铅酸、氧化还原流、Na-S）并且新技术正在开发中，但LIB仍将是未来十年电气化的驱动力。因此，为了清晰和简洁，将LIB制造作为本文的参考。
自20世纪初以来，LIB制造方法已在工业规模上得到完善，并在今天得到完善。即使对于相对较新的LIB化学物质，优化的制造工艺和千兆级生产也有助于在过去10年中将电池级成本降低一个数量级。电池制造通常可分为三个阶段：电极生产、电池组装和电池精加工。电极生产阶段包括几个步骤，例如匀浆、涂布、干燥、分切、压延，涂层和干燥步骤是成本最密集的过程。在电池组装阶段，堆叠和电解质填充等步骤变得至关重要，因为通常它们是最耗时和最经济的。最后，在电池完成阶段，电池的形成和老化是成本最密集的过程，反映了处理时间和良率的挑战。
尽管有这种组织良好且高效的顺序，但目前用于加速基于模型的电池设计和另一方面基于模型的电池制造的方法仍然需要调整以满足快速增长和不断发展的电池技术领域的需求。因此，现代电池制造工艺的设计应牢记以下目标：
在性能、效率和可持续性方面加速新电池设计。应涵盖形成和老化的关键步骤的机械模型，以及它们与AI框架内的高级优化算法的耦合，将有助于反向电极和电池设计。这种方法将代表自主电池设计发现和优化的关键一步，因为它将所需特性与特定电池配置、电极成分和材料结构联系起来，作为制造、表征和测试的目标（图9）。
在电池化学、制造成本和可持续性/环境影响方面加速现有和未来制造工艺的优化。通过构建制造过程的计算高效和准确的数字孪生（图10），不仅解决多物理场问题，而且解决数值方法将有助于有效地实现目标。
关闭电池设计和电池制造开发之间的循环，其中可以在制造阶段之前考虑电池性能和老化方面。因此，一个涵盖整个电池制造链的整体数字孪生，从材料到电池使用方面，将促进可持续、高效的电池制造方式。
【图9】基于单元数字孪生的逆单元设计。
【图10】电池制造过程的数字孪生。
新概念将包括全新的设计，以最大限度地减少废料和一次能源的使用，并生产可持续的产品。在这方面，当前的多物理场建模在电池设计和制造中可能非常重要。然而，需要更多的努力来开发一个与人工智能算法相结合的多尺度物理化学计算平台，用于锂离子电池的整个制造过程链。
3.5.2挑战
当前的LIB制造工艺面临着许多挑战，以达到最高的质量标准、低环境影响和经济竞争力。鉴于BATTERY2030+计划中要开发的概念具有破坏性，因此在电池设计和制造领域也需要跳出框框思考。因此，可制造性路线图将侧重于提供方法，以在未来超越最先进的工艺。
电池制造价值链面临的挑战可分为两个层面。第一级挑战与当前电池生产的一般方法有关，在短期内会产生强烈影响，但这将继续挑战未来电池技术的制造。第二个层面涉及技术视野中未来电池技术的先进制造概念和方法。这是BATTERY2030+范围的核心，也是该路线图的核心。根据这两个层次，可以概括出以下挑战：
一）与当前（主要是锂离子）电池制造技术相关的制造挑战
首先，有必要克服当今使用试错法作为微调当前电池制造工艺以缩短开发时间的通用工具。当前的工艺链非常复杂，并且相关的投资非常高。在这条生产线上，有竞争力的生产需要利用规模经济，这导致了所谓的超级工厂，拥有数十GWh的制造能力。这些工厂通常在电池化学方面非常专业，仅限于几种电池形式，这使得新化学和材料的引入以及新型电池形式的制造非常具有挑战性，并且与高昂的启动成本和材料浪费。为此，针对特殊应用的小批量生产，用几万个电池，非常困难和昂贵，限制了新材料和化学物质的市场推出。另一方面，值得一提的是，尽管目前的生产线进行了强力优化，但仍有非常大量的材料和电芯不符合规格。
总而言之，很明显在调整/修改当前制造工艺以适应下一代电池和创新方面存在一些困难，例如那些依赖于使用金属箔电极（负极）（例如金属锂）和固体电解质（例如，聚合物、混合或无机）。为了克服这些困难，需要开发工具来预测加工参数对最终产品的特性和性能的影响——或者，在给定起始材料特性的情况下预测最佳加工参数—试验—错误，如最新技术部分所述。
此外，为了限制制造过程中的材料浪费，需要建立允许组件级回收/再利用的制造过程（例如，电极回收和从报废性能良好的电池中再利用）。这种报废的减少以及更少的溶剂和能源的使用以及更快的制造，尤其是在形成步骤期间，将导致工艺成本的普遍降低。
二）由于可预见的高度创新的电池研发方案，与未来电池材料和技术相关的挑战
需要灵活的制造工艺设计策略，如最近在BATTERY2030+（即BIG-MAP、BAT4EVER、HIDDEN、INSTABAT、SENSIBAT、SPARTACUS）框架内的项目所示，该策略将生产创新材料/界面、自愈材料和具有特定制造需求的传感器。此外，还需要快速和可持续的原型制作方法来实施BIG-MAP的设计规则。此外，自愈材料/传感器的引入以及它们对电池级外部物理连接的潜在需求将需要激活/双向通信，这将影响电池设计和电池制造活动。从生产的角度来看，这些传感器还需要设计规则，解决可扩展性、自动化集成、成本、
换句话说，在不影响微观结构/功能的情况下，在电极和电池加工中引入增材制造或其他中尺度复合材料并进行可行的升级，将产生保持纹理/功能特性的需求。
在任何情况下，都需要有效和准确的工具来预测制造参数的任何时间对电池组件功能特性的影响，部分与在电池级别引入新材料和概念同时进行。
最后，需要新的制造路线来促进直接回收方法，以保护电池的结构元件（例如，电极和传感器）。
3.5.3应对挑战所需的进步
考虑到上一节所述的挑战，未来电池制造工艺所需的进步可总结如下：
用于逆向电池设计的数字双胞胎，预测能够满足性能目标（例如，能量、功率和可循环性）的破坏性电池设计。
灵活且可扩展的制造工艺，以及用于优化加工条件和机器参数的灵活、高精度建模工具；以及用于处理生产电极数据的实时模型，包括它们在电池中的性能（即电池制造的数字双胞胎），以最大限度地减少人工、试错和废品。
经过验证的多物理场和多尺度模型与电池制造过程的AI算法相结合，能够准确了解过程的每个步骤。
制造过程的完整数字双胞胎，包括单元设计和几何方面。
3.5.4远见
为电池制造过程设计的数字孪生模型的主要目标是通过在实际过程中更早地检测物理问题来更快地解决物理问题，并以更高的准确度预测结果（图10）。此外，他们实时评估设备性能的能力可以帮助公司以前所未有的速度迭代地获得价值和收益。
这些技术和方法的实施需要在短期、中期和长期内逐步开发。这一过程的核心是开发物理建模工具，作为人工智能工具的数据原料来源。
从长远来看，即10年或更长时间，预计该方法将完全成熟，通过集成电池设计和制造设计子循环、与BIG-MAP和智能功能的结果界面来关闭循环（传感器和自我修复）形成一个完全自主的系统（使用AI）（见图11）。此外，该方法的某些部分可以逐步提供给行业，在完整的包装成为一种新的技术状态的商品之前。
【图11】人工智能驱动的设计和制造方法作为一个整体联系在一起。
短期
该方法将从最先进的信息开始实施，并将侧重于电池单元设计方法。这将包括改进多物理场模型等仿真工具，目的是减少计算负担，并通过机器学习方法实施当前的人工智能技术，用于电池设计和LIB制造步骤。此外，还可以预见新制造工艺（例如，3D打印和干法加工）的改进和扩大规模。
中期
LIB电池设计的数字双胞胎概念验证，以及电池制造过程的概念验证。来自BIG-MAP、传感、自我修复和回收的其他研究领域的投入将被整合到该过程中。在电池级设计和新的创新制造工艺发展之后，该方法将适应新电池技术的可制造性，并推出和实施人工智能驱动的制造方法。然后可以将其用于开发可扩展的电池化学物质，例如多价和有机电池化学物质。这也可以证明已建立的BIG-MAP概念对替代电池概念的可转移性。
长期
整个人工智能驱动的方法将达到完全成熟和实施，通过集成单元设计子循环，这些子循环融合在整体原型开发中，形成一个由BIG-MAP支持的完全自主的系统。这种作为商品开发的方法，也将有助于为新的技术水平奠定基础，并将逐步部署到工业界和学术界。
3.6交叉领域：可回收性
新材料、界面/界面和电池架构需要新的回收概念，例如修复或重复使用电极。行业参与将提早加入。为了为这种转变铺平道路，材料供应商、电池和电池制造商、主要应用参与者和回收商将直接联系起来，将回收的限制因素整合到新的电池设计和制造工艺中：1）可持续性设计（包括考虑整个生命周期的生态设计和经济和社会方面），2）可拆卸设计，以及3）回收方法设计。这样，循环经济就可以通过减少废物、减少CO2来解决足迹，以及更智能地使用战略资源。
可持续性设计的实施，更具体地说，回收设计的实施将被集成到自动化材料发现的算法中（输入参数可以是原材料的关键性、原材料毒性、元素数量的减少以及其他社会经济方面）。
3.6.1当前状态
自电池指令（指令2006/66/EC）实施以来，欧盟的电池回收行业得到了显着发展，它引入了电池废物的生产者扩展责任（EPR）。该指令强制电池生产商或代表他们行事的第三方为收集、处理和回收废电池的净成本提供资金。EPR概念旨在促进将与商品整个生命周期相关的环境成本整合到产品的市场价格中。此外，根据电池化学成分，欧盟还发布了许多支持和指导文件以及回收效率法规，规定了电池回收过程的最低要求。根据该规定，回收含量应达到：铅酸电池重量的65%，镍镉电池重量的75%，所有其他电池重量的50%。
目前，火法冶金是应用最多的方法。在根据电池化学成分进行潜在的拆解和分类后，电池或电池部件被直接送入回收过程或通过物理方式（例如，切碎或研磨）进一步破碎。在回收方案方面，根据所选择的电池化学和工艺，可能需要涉及物理、机械和/或化学转化的几个步骤。尽管每个回收商可能使用不同的单独步骤的变化或组合，但回收过程（或方案）目前分类如图12所示。
【图12】回收过程和计划。
3.6.2挑战
在电池市场的加速阶段之后，为了确保供应安全，将需要为循环经济发展封闭的材料循环。不仅需要开发创新的收集、处理和回收技术，以回收有价值的元素，还需要回收所有电池组件，以提高可持续性，新的电池指令草案也考虑了这一点。
未来电池/电池可持续性设计的定义和实施将为欧洲制造商提供市场优势，并将其产品嵌入闭环中。闭环也将减少欧盟对关键金属进口的依赖。
生命周期思维，包括资源提取、可制造性、使用阶段和再利用/回收，需要整合到新电池系统的设计阶段，以提高其整体可持续性。下面列出了当前的挑战以及中长期的预期挑战。
具体的短期/中期挑战：
市场上电池化学品的数量正在增加。多种锂离子化学物质将使特定的回收过程变得更加困难，为了使特定的过程适用于组件回收，分拣质量将成为一个需要克服的主要挑战。识别标准对于电池和电池级别非常重要，以克服这些挑战。
新的电池技术似乎有可能进入未来市场，例如移动和固定应用中的固态电池、锂硫电池、氧化还原液电池和金属空气电池。为应对所有这些化学物质（和相关BMS）而提出的新回收工艺将带来新的工艺挑战；例如，锂金属的存在会影响回收过程的安全性。可能必须重新设计回收过程，例如，根据电池类型使用惰性气体气氛。
虽然就电池制造的经济和生态改进而言，向电极的大规模水处理过渡是不可避免的，但这种过渡的相关性同样适用于电极的回收和回收过程。必须提前去除过时的粘合剂和添加剂，以进一步回收活性材料。
尽管最近在电极活性材料的直接回收方面取得了进展，在许多情况下，电极化学成分的额外升级是必要的，因为退役的电池可能包含过时的电极化学成分。尽管已经公布了第一批结果，例如，将LCO升级为LiNi1/3Mn1/3Co1/3O2，这代表了未来几年要解决的主要挑战之一。
一些回收过程可能会在直接回收的电极中产生杂质，例如来自集流体的铝或铜碎片。尽管这些杂质在某些情况下可能是有益的，通常，需要克服这些直接回收的特定方面，以获得可重复使用和具有竞争力的电极。
随着市场上大量电动汽车电池的上市，新的商业案例正在出现，例如，电池模块或电芯经过分类后的再利用，以提供更长的使用寿命或第二次使用。因此，预计最终进入最终回收利用的电池将处于更高级的退化阶段，并且处于更加混合的状态。此外，尽管需要，但鉴于市场上的多种应用，无法期望全球电池标准化，因此化学识别和质量分类将变得更具挑战性。在不久的将来，退役电池将无法提供有关电池化学和电极状况的足够信息，无法以理想的方式处理其回收，只有在先进的人工智能开发和新型示踪技术（例如，带有磁码的标记粒子）补充更传统的识别手段（如标记和视觉观察）时，才能预期所需的专业水平。
与电池相关的信息量将会增加，首先是通过越来越复杂的BMS，然后可能在本地级别通过来自传感器的信息。必须开发和标准化在回收阶段处理来自这些创新的信息的流程。这种先进的数据将为二次使用的应用和更换电池组中单个老化电池的选项提供有价值的输入。
要回收的大量电池系统/模块将需要大量的物流工作，而这些系统/模块的运输将显着增加成本、安全问题和CO2足迹。需要建立新的分散收集和回收流程/单元，并且需要考虑社会接受度问题。
必须建立立法框架来促进/保护可持续设计，包括回收设计。
暂定的长期挑战
大量废旧电池将需要对回收工厂进行改造，并转向高度自动化的流程，从分类和拆卸到回收本身。第4.0代回收厂将需要大量投资。需要创新来展示所有回收步骤的高度灵活但经济可行的流程，从而能够处理具有潜在不同化学成分的多种电池来源。
回收技术将需要回收未来的智能电池组件，例如传感器、自愈组件和任何类型的信息链接组件。
必须开发额外的循环经济商业生态系统，用于修复和/或再利用回收产品/材料，并将其设置在电池回收单元附近（如果可能，分散式）。
3.6.3应对挑战所需的进步
为应对挑战，有必要建立基于数据收集和分析的新回收模式，将电池组自动拆卸到电池级别，尽可能研究再利用和再利用，自动化电池拆卸以最大限度地增加个性化组件的数量。此外，重要的是支持选择性粉末回收技术的开发，将粉末修复为电池级活性材料，这些活性材料可在汽车/固定应用的电池中重复使用，并显着减少后勤工作。
目前的“电池生态设计预备研究”的目标是根据相关的欧洲指令，特别是生态设计指令（2009/125/EC），向欧盟委员会提供电池的技术、环境和经济分析。本说明中涉及可持续性，但未考虑社会方面。此外，该研究的结果仅考虑了有限数量的化学物质和应用领域。与“电池的生态设计准备研究”相比，不仅应考虑技术、环境和经济方面，还应考虑社会方面以确保可持续性。此外，提议的方法必须是技术中立的，以适应任何创新发展。
所提出的方法旨在为从原材料和先进材料、制造设计和材料回收开始的整体可持续电池设计提供基础。它将为BIG-MAP和传感功能提供标准和要求，以实现高效回收以回收关键原材料并最大限度地减少碳足迹。重点不仅在于使用阶段，还在于通过预期LCA的整个生命周期（即生命周期可持续性），为循环的回收部分定义规则和标准。
就未来的发展而言，与现有技术相比，有必要开发一种突破性的新回收工艺。当前的循环流程，通过包含多处理步骤的高温和加氢工艺，总结如图13所示。考虑到电池设计和化学成分的种类越来越多，以及技术准备就绪，包括高温和水力工艺在内的多边电池回收方法以及直接回收方法将在未来十年占据主导地位。然而，鉴于可持续性，对直接回收方法的更多关注是不可避免的，这种方法不仅可以回收最有价值的成分，而且可以回收所有成分。此外，水力工艺，尤其是高温工艺对钴和镍等金属市场价值的依赖将导致更高的经济波动性和更低的规划可靠性。
【图13】目前的回收过程。
基于回收设计材料的新综合方法（如在BIG-MAP、BATTERY2030+中开发的）和传感器技术，应基于以下方面开发新模型（图14）：
数据收集和分析（例如，来自标签、BMS和传感器）
现代小碳足迹物流概念，包括分散处理
自动包装拆卸到电池级
尽可能调查重用和再利用
自动电池拆卸，以最大限度地增加单个组件的数量
开发用于电池级活性材料的粉末回收和粉末修复的选择性技术，可在汽车/固定应用的电池中重复使用
促进和发展国际合作
【图14】未来回收流程：直接回收与再利用完全结合。
3.6.4远见
新的回收流程将成为一系列R&I行动的基础，其主要目的是长期实施直接回收（见图15）。
【图15】BATTERY2030+内可回收性的十年路线图。
如果由于结构或纯度限制等原因，材料/组件不适合修复为电池级，则新工艺最后阶段的备用替代方案可能是将它们转化为前体，以期最终实现组成比的变化，预测未来的化学变化和新一代材料。
短期
开始整合可持续性和拆解设计，开发数据收集和分析系统，端到端可追溯性，开发电池组/模块分类和再利用/再利用技术，并开始开发电池单元的自动拆解。开发用于快速电池表征的新测试。
中期
开发将电池自动拆卸成单个组件，以及粉末和组件的分拣和回收技术，并将其修复为新的活性电池级材料。测试电池应用中的回收材料。开发用于二次应用中材料重复使用的预测和建模工具。相对于现有工艺，显着提高关键原材料的回收率（如石墨回收）以及能源和资源消耗。
长期
开发和验证完整的直接回收系统；该系统应该是经济的、可行的、安全的、环保的，并且比当前的工艺具有更小的碳足迹。
总结与展望
欧洲目前正在创建一个强大的电池研究和创新生态系统社区，其中BATTERY2030+可以为未来电池技术的长期研究提供路线图。LIB仍然主导着高能量密度可充电电池的市场。然而，尽管新一代LIB即将问世，但当前一代LIB正在接近其性能极限。向零碳排放社会的过渡要求开发在能量和功率密度方面具有更高性能的电池。未来的电池必须具有更好的生态足迹。它们将具有出色的使用寿命和可靠性以及增强的安全性和环境可持续性。这很可能要求电池接近其理论极限。
通过这个路线图，目标是为发展一个充满活力的欧洲生态系统做出贡献，该生态系统促进从基础TRL开始的长期转型研究，逐渐形成新概念和技术的基础，这些概念和技术随后可以转化为产品。为了开发所需的突破性技术，坚信欧洲电池界的多学科和跨部门研究工作。BATTERY2030+开发了一种化学中性方法，以促进未来电池的发明。创建了一个通用工具箱，改变了开发、设计和制造电池的方式，后来扩展到特定电池化学和技术的开发。在追求这种方法的过程中，努力开发各种电池技术的能力，并在理解中建立协同效应。为了加快进展，确定了三个需要解决的跨领域主题。第一个主题涉及通过从根本上提高对电池材料功能界面的理解来加速电池材料的发现。在材料研究领域，认为欧洲可以通过开发材料加速平台（MAP）发挥主导作用，特别关注设计和改进关键电池组件。第二个主题涉及将智能功能集成到电池中，以提高安全性、可靠性和循环寿命。在这里，自我修复机制的发展对延长电池寿命具有重要意义。最后，认为，塑造新技术的蓝天研究必须考虑电池的可制造性，以及面对气候中和社会的挑战，电池的可回收性。总之，在十年的时间框架内，将根据上述路线图中制定的考虑，开发一个包含特定R&I行动的循环模型。
参考文献
WolfgangWenzel, Kristina Edström et al. A Roadmap for Transforming Researchto Invent the Batteries of the Future Designed within the EuropeanLarge Scale Research Initiative BATTERY 2030+. Adv. Energy Mater.2022.
10.1002/aenm.202102785
https://doi.org/10.1002/aenm.202102785