电池电芯是一个复杂且不断变化的系统，每一个粒子都有一个故事。
据外媒报道，在美国国家可再生能源实验室（NREL），有一个共识是X射线成像技术是解锁储能系统性能关键信息的关键。因此，在使用X射线诊断技术检测电池材料的组成和架构方面，NREL的研究人员一直处于科技前沿。预计该实验室将增加一台新的X射线纳米级计算机断层（nano-CT）扫描仪。借助于该技术，未来NREL的研究人员能够更加清晰地了解能源材料。
“作为电化学研究方面的领先机构，持续投资nano-CT等领先设施，具有重要意义。”NREL高级储能研究员Donal Finegan表示，“这台扫描仪的空间分辨率高达50nm，大大提升了NREL的业务能力。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。”
这为研究人员打开了大门，有助于进一步分析和了解电池材料。当样品旋转时，X线束能够创建具有极端分辨率的3D图像。通过这些图像，研究人员可以分析电池材料的性能，如晶体结构、化学成分和3D架构。考虑到nano-CT的非破坏性，研究人员可以实时观察材料变化，以了解电池在运行或循环过程中发生的反应。
电池研究的未来机遇
NREL、加州大学圣地亚哥分校（UC San Diego）、亚眠大学（Université de Picardie Jules Verne）和赛默飞世尔科技公司（Thermo Fisher Scientific）的领先纳米技术科学家共同撰写了一篇自然纳米技术综述，详细介绍了电池诊断成像方面的历史和发展趋势，以及利用机器学习技术改善现有成像和计算建模能力的机会。
通过机器学习技术训练计算机建模，预测结果和自动化分析过程。再加上nano-CT，可以开发预测性模型，分析电极微观结构或材料非均质性（如颗粒形状的均匀性）如何影响电化学响应。因此，研究人员可以快速评估复杂的数据集，以确定下一代电池设计的新解决方案。
此外，通过生成对抗网络（GANs）等建模工具，可以提高数字图像的分辨率，弥合诊断成像尺度之间的差距，从而提供锂离子电极颗粒形态（即其结构）的整体视图。举例来说，不同电极颗粒的形状和尺寸差异较大，因此对于了解电池工作方式，多尺度图像具有重要意义。即使进行放大，也可以看到退化机制（或对电池寿命、安全性和可靠性产生负面影响的材料不一致性），当然研究人员要知道该从哪种尺度上观察。
最近，NREL与乌尔姆大学（University of Ulm）、阿贡国家实验室（Argonne National Laboratory）的研究人员合作，在《npj计算材料学》（npj Computational Materials）期刊上发表了一篇论证文章，介绍如何应用GANs来提高显微镜图像的分辨率，并使其能够量化肉眼看不到的微小特征，如电极颗粒中的裂缝。
Finegan表示：“研究人员希望利用这台新型nano-CT扫描仪，为未来开发合成和制造下一代电池材料的技术提供信息。凭借内部高分辨率成像能力，研究团队能够加快速度，进一步了解更耐退化机制（例如粒子破裂）的材料。在此基础上，再结合与其他显微技术和创新机器学习方法，将把表征能力提升至新的高度。”
