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自然科学基金委:超越传统的电池体系重大研究计划指南发布

佚名2024-02-28
2月27日,国家自然科学基金委员会发布《超越传统的电池体系重大研究计划2024年度项目指南》。重大研究计划2024年度资助方式包括培育项目和重点支持项目...

2月27日,国家自然科学基金委员会发布《超越传统的电池体系重大研究计划2024年度项目指南》。重大研究计划2024年度资助方式包括培育项目和重点支持项目。其中,培育项目包括电池新表征方法及机制等5个研究方向,重点支持项目包括电池系统工况表征新技术等6个研究方向。重大研究计划拟资助培育项目约25项,直接费用资助强度不超过80万元/项,资助期限为3年;拟资助重点支持项目约6项,直接费用资助强度约为300万元/项,资助期限为4年。

超越传统的电池体系重大研究计划2024年度资助研究方向  

(一)培育项目。  

围绕上述科学问题,以总体科学目标为牵引,对于探索性强、选题新颖、前期研究基础较好的申请项目,将以培育项目的方式予以资助,研究方向如下:  

1.电池新概念及新结构。  

针对现有电池体系在安全、寿命、续航能力、充电时间、环境适应性等方面的瓶颈问题,从电极设计、电芯构筑、模组集成、电池组管理等尺度提出新概念和新结构。鼓励申请人提出超越传统电池体系的原创性电池概念、新的能量储存与转换的物理化学机制,提出与当前电池体系有本质区别的结构体系与发展路径,发掘能量转换、物质输运、稳定性、安全性之间的关联规律与变化趋势,阐明电池新结构的能质传递与转化调控规律。  

2.电池新理论及人工智能方法。  

针对传统双电层理论和空间电荷层理论无法精准描述恒定电极电势、恒定离子强度、非平衡态、离子极化场、复杂界面双电层等电化学属性的问题,发展针对复杂电池体系原位、动态的结构和过程的精确、高效计算新方法和计算工作流,提出新理论;发展基于第一性原理的多物理场电化学双电层仿真方法,建立从微观到介观的跨尺度电化学理论模型;探明多物理场耦合下的电荷转移新机制,研究流体电池热质传递和电化学反应耦合过程,构建电池全生命周期全要素数字孪生系统和碳足迹模型。通过高通量计算以及实验数据,发展针对正负电极、电解质特定性质的机器学习模型,挖掘、设计电池新材料;筛选可精确描述电池特性的描述符体系,利用机器学习模型,精确评估、预测电池全生命周期参数,明晰电池衰减以及失效机制,建立电池安全性预警策略。  

3.电池新表征方法及机制。  

针对传统表征技术难以研究真实工况下电池的问题,发展先进的原位、工况表征新方法,揭示真实条件下电化学反应机理,阐明电极材料结构组成、电解液与界面微观结构及动态演变规律;建立表征数据可靠性的质量管理体系;研究电池传感响应特性,开发电池无损-工况-全范围检测方法;探索超低温、超高温、微重力、强冲击、强辐照等极端条件下电化学反应过程和机制。  

4.电池新材料及创制策略。  

针对现有电池材料在能量密度、功率密度以及安全性、寿命、成本等方面的不足,突破传统电池材料性能和资源瓶颈,开发基于丰产元素的高比能电池新材料,高安全宽温域阻燃液态和固态电解质,安全且高效的电极材料和关键辅材。结合电池材料基因数据库和智能算法,发展自动化制备和实验验证技术,实现电池关键材料及配方的理性设计和自动化实验验证的智能闭环。  

5.颠覆性电池储能新体系。  

提出区别于基于传统能质转化机制的电池体系,鼓励创制颠覆性能量储存新体系,发展基于新的能质转化原理与能量赋存形式的储能器件,阐明储能机制与性能特性的关联,验证新型储能电池体系实现路径和可行性,例如但不局限于同位素储能电池、量子储能电池、相变储能电池、智慧储能电池等非常规储能体系。  

(二)重点支持项目。  

围绕前沿科学问题和产业重大需求,以总体科学目标为牵引,对于前期研究成果积累较好、对总体目标有较大贡献的申请项目,将以重点支持项目的方式予以资助,鼓励与企业联合申报,研究方向如下:  

1.电池系统工况表征新技术。  

针对电池体系动态、工况下关键信息采集和分析的瓶颈,依托大型科学仪器装置和其他先进表征技术,以揭示电极结构和电极-电解液表界面关键动态变化过程中的新原理、新机制为导向,构建基于光谱、质谱、能谱等多谱学方法联用的原位/工况表征系统,实现共点(面)、同时刻原位表征电极结构和电极-电解液表界面的关键动态变化过程,发展能覆盖电池全生命周期的多维度工况表征技术,揭示新原理、新机制,针对电池体系关键动态过程的多模态全局表征建立新范式。 

2.基于丰产元素的本质安全电化学长时储能新体系。  

针对现有储能电池资源受限、高安全风险等问题,开发基于丰产元素的新型高安全电活性物质、正负极、电解质等关键材料,阐明电化学反应过程和能质传输过程基本规律;通过先进表征和模拟方法,厘清电池失效机制,并提出结构调控策略,发展本质安全、低成本、长寿命、宽温域、快响应的长时储能电池新体系,实现电池80%深度充放电超万次循环的性能突破,优化模组集成和系统管理,探索其在大规模长时能量存储领域的应用。  

3.高比能高功率高安全的动力电池新体系。  

针对现有动力电池续航里程短和充电速度慢等问题,创制兼容性好和离子电导率高的新型功能电解液、比能高和稳定性好的正负极新材料和电池新架构;结合原位表征技术和多尺度理论计算模拟,解析电池中物质与能量输运规律,阐明材料构效关系,揭示材料、电极、电池、模组等不同尺度下结构演变规律,发展高比能、本质安全、快充放、宽温域的动力电池新体系,实现电池能量密度高于700Wh/kg和在10C倍率充电的性能突破,优化模组集成与系统管理,并推动其在动力电源中的应用。  

4.高比能长寿命高安全的全固态电池。  

针对现有固态电池体系载流子输运速率慢、电极-电解质固/固界面阻抗大等问题,通过开发新型固态电池关键材料与原位电化学表征技术,多尺度解析固态电池表界面结构演化规律,揭示热-电-力-化学耦合下的电池性能衰退与热失效机制,构建大尺寸固态电池的多物理场耦合模型,发展高比能、高安全、长寿命的固态电池新体系,实现电池能量密度高于600Wh/kg和循环寿命大于1000周的性能突破,优化模组集成与系统管理,提供固态电池失效预警与防护的理论依据。  

5.极端条件下能质高效转化的电池新体系。  

针对超宽温域、高压力、微重力、高湿度、强冲击、高加速度、强辐照等极端环境与力学条件下的能量可逆存储需求,探明极端条件下荷质传输动力学与过程强化规律,建立耐受极端条件的电池材料体系新架构,开发满足极端条件使用要求的长贮存、快激活、高比能电池,实现电池工作温域宽于−70℃~+80℃、抗过载能力大于20000g(加速度)或贮存寿命大于20年的性能突破,并提出电池模组集成与系统管理方法。  

6.电池人工智能大模型与数据共享平台。  
针对电池体系在时空尺度的跨越性、复杂性以及多物理场、多参数耦合性,构建标准电池模型的实验和计算融合数据库与开放交互共享平台,发展可精细化描述新电池体系结构与性能的人工智能大模型;通过多维度关键特征信息抽取和机器学习训练,融合电池领域文献与现有大语言模型,训练具有百亿级参数体量的电池体系大语言模型,为电池新结构开发、新材料体系设计,新物理化学机制挖掘、全寿命运行监测管理等提供智能化数据化手段和共享平台。