颗粒的群体行为
事实上，这支由多家单位组成的研究团队在 2019 年就发表了 2 项研究，他们通过同步辐射 X 射线，以及计算模拟和机器学习，" 看 " 到了锂离子电池发生损伤的数千个电极颗粒。重要的是，他们发现，电极颗粒并不是同时失效的，有一些位置的颗粒会更快地失活。例如，相比于距离电极更近的颗粒，距离电池隔膜更近的颗粒会被过度 " 使用 "，而更快地丧失电化学活性。而且，这种 " 非均匀失活 " 现象在更厚的电极和快充条件下更加严重。
看到这里，我们也许还不太清楚这种非均匀性为何会引起他们的注意。不过，在 2021 年，这支团队在《自然 · 材料学》杂志上发表文章称，不同电极颗粒在充放电中表现得不同其实非常重要。此前，科学家一直认为锂离子会同时且以几乎相同的速度，从所有电极颗粒中流出或流进。但这支团队发现，在充电时，有一些颗粒能立即释放出锂离子，但同时，有一些颗粒则几乎不怎么 " 干活 "。研究人员表示，这种 " 非均匀 " 行为会给电极的一些 " 员工 " 施加太大的压力，从而降低它们的寿命。而且，在多次循环中，这些勤奋的颗粒 " 员工 " 一直都是工作的主干，而一开始不好好干活的颗粒也并没有什么进步。
在最近发表于《科学》的这项新研究中，这支团队再次发现了 " 均一性 " 的重要性。这一次，他们把目光专门放在了锂离子电池的阴极材料上，且选用的是一种富镍的复合阴极--由多层锂镍锰钴氧化物（NMC）颗粒，以及导电碳和黏合剂结合而成，其中活性颗粒被包裹在导电碳中。他们通过同步辐射 X 射线断层扫描成像、计算模拟，以及计算机视觉技术，研究经历多次快充条件下（5C）的充放电循环（10 次和 50 次）后，电池阴极的微观结构--阴极颗粒的特征所发生的变化。
这支研究团队开发的一款计算机视觉算法能根据颗粒大小、形貌和损伤程度等特征对颗粒进行辨别。（图片来源：美国 SLAC 国家加速器实验室的刘宜晋）
按照普渡大学赵克杰教授（这项研究的通讯作者之一）所说，这些阴极颗粒就像人一样，一开始每个人都各走各的路，然后遇到了同伴，于是就走在了一起。因此，" 我们不仅需要研究单个颗粒的电化学行为，还需要了解这些颗粒在群体中的表现。"
最终，研究人员通过计算机视觉识别出 2000 多种阴极颗粒，随后经计算模拟，得到了各个颗粒的大小、形貌和表面粗糙度等个体特征，并获得了更多的群体特征，例如这些颗粒之间是如何相互接触的，以及它们的形貌差异。
通过分析这些特征，他们发现了一个非常特别的变化趋势：在 10 次充放电循环后，决定颗粒是否发生损伤及失效的最关键因素是颗粒的个体特征，如颗粒的比表面积、是否是球形。然而，在经历 50 次充放电循环后，最关键的因素反而是这些颗粒是否具有类似的颗粒大小、颗粒的排列以及形貌等是否均一这样的 " 均一性 " 群体特征。
10 次充放电循环后，发挥关键作用的是阴极颗粒的个体特征；然而 50 次充放电循环后则是颗粒的群体行为。（图片来源：doi: 10.1126/science.abm8962）
我们可以看到，随着充放电循环的进行，或者说，手机使用了更长时间（如 1 年）后，决定锂离子电池寿命的是电极颗粒之间的相互作用。这对于科学家和工程师而言非常重要，因为他们可以开发相关技术，通过设计和制造电池电极来控制颗粒的群体行为，从而多 " 挤 " 一些电能出来。
美国 SLAC 国家加速器实验室的刘宜晋（这项研究的通讯作者之一）提出：" 可以利用磁场或电场来控制颗粒之间的排列。" 弗吉尼亚理工大学的林锋教授（这项研究的通讯作者之一）表示，他们实验室目前正在重新设计电池电极，目的是制造支持快充且长寿命的电极结构。
