特斯拉电池研究团队申请新专利可帮助防止电池故障( 二 )_腾讯科技讯6月11日消息

达恩等人在专利申请摘要中描述了这项发明：

我们的技术提供了一种用于确定锂离子电池或锂离子电池中电解质成分浓度的计算机实现方法。该方法包括向光谱仪发布指令，以捕获电解质样品溶液的光谱并生成信号。该方法包括对信号进行分析，以确定光谱的一个或多个频谱特征。

所述方法包括制备与具有预先确定的电解质成分浓度的溶液相对应的光谱数据库，其中该数据库包括用于每个溶液多个光谱特征的光谱数据库。该方法还包括使用光谱数据库确定机器学习(ML)模型，同时包括使用机器学习模型测定样品溶液中电解质成分的浓度。

特斯拉描述了当前电解质的问题以及如何分析它们的状态：

锂离子电池（特别是在高压电池中）失效的一个主要原因是电解质的降解，尤其是在充电电极的表面。现有的解决电池失效和电解质降解的方法主要集中在建立在电极表面的电解质分解产物膜上。这些薄膜含有来自电解质溶剂和电解质盐的化学成分，如六氟磷酸锂(LiPF6)。

例如，LiPF6分解为LiF和PF5，后者很容易水解成HF和PF3O。这两种水解产物在电极上都有很高的活性，它们不可避免地存在于LiPF6溶液中，可能会对电极的性能产生不利影响。虽然锂离子电池中电解质溶剂和电解质盐LiPF6的消耗机理已经确定，但并不存在一种廉价而准确的方法来表征未知电解质，从而确定电解质的降解程度。