NREL扩展纳米级超声能力 为电池未来提供更清晰的愿景

盖世汽车传真 电源电芯是一个复杂且随之变化的系统，每一个相对论性都有一个故事。

（图片来源：NREL）

据外媒刊文，在美国国内可风电研究室（NREL），有一个共识是X射线高像素高效率是解锁可控系统可靠特质关键信息的关键。因此，在应用于X射线病患高效率检测电源涂层的组成和驱动程式方面，NREL的研究成果其他部门仍然处于科技前沿。预料该研究室将增加录音机在此之后X射线纳米级计数机断层（nano-CT）打印机。除此以外该高效率，未来NREL的研究成果其他部门都能更加清晰地认识能源涂层。

“作为电解研究成果方面的压倒机构，持续融资nano-CT等压倒设施，有着重要意义。”NREL高级可控研究成果员Donal Finegan指出，“这台打印机的内部空间像素超过50nm，大为提升了NREL的业务范围能力也。除此之外，只有高能同步加速器X射线设施才能达到这一极限。”

这为研究成果其他部门打开了大门，有助于有利于归纳和认识电源涂层。当探针垂直时，X线束都能创建有着极端像素的3D位图。通过这些位图，研究成果其他部门可以归纳电源涂层的可靠特质，如同素异形体、化学成分和3D驱动程式。顾及nano-CT的非针对特质，研究成果其他部门可以系统对观察涂层变化，以认识电源在运行或反应器过程中发生的反应。

电源研究成果的未来机遇

NREL、加州的大学圣地亚哥校本部（UC San Diego）、布列塔尼的大学（Université de Picardie Jules Verne）和赛默飞世尔科技公司（Thermo Fisher Scientific）的压倒机器人学科学家共同撰写了一篇自然机器人学近期，详细解说了电源病患高像素方面的历史和发展趋势，以及来进行机器学习高效率优化现有高像素和计数建模能力也的期望。

通过机器学习高效率锻炼计数机建模，预测结果和自动化归纳过程。先舍弃nano-CT，可以开发预测特质模型，归纳阳极微观结构或涂层非均质特质（如致密形状的微小特质）如何影响电解声势浩大。因此，研究成果其他部门可以快速评估复杂的数据集，以已确定；也电源设计的新解决方案。

此外，通过生成对抗网络（GANs）等建模应用软件，可以降低数字位图的像素，弥合病患高像素维度两者之间的差距，从而提供者燃料电池阳极致密有机体（即其结构）的整体视图。举例来说，不同阳极致密的形状和尺寸差异很小，因此对于认识电源指导方式为，多维度位图有着重要意义。即使进行放大，也可以看得见撕裂机制（或对电源寿命、有效特质和可靠特质产生负面影响的涂层不一致特质），当然研究成果其他部门要知道该从哪种维度上观察。

近期，NREL与乌尔姆的大学（University of Ulm）、阿贡国内研究室（Argonne National Laboratory）的研究成果其他部门共同，在《npj计数涂层学》（npj Computational Materials）出版物上发表了一篇论证文章，解说如何应用GANs来降低显微镜位图的像素，并使其都能量化人眼看不到的微小基本特征，如阳极致密中的裂缝。

Finegan指出：“研究成果其他部门希望来进行这台新型nano-CT打印机，为未来开发人工合成和制造；也电源涂层的高效率提供者信息。凭借实际上高像素高像素能力也，研究成果团队都能加快速度，有利于认识更耐撕裂机制（例如相对论性破裂）的涂层。在此思路，先结合与其他显微高效率和科技机器学习法则，将把表征能力也提升至在此之后高度。”