发展先进的原位、工况表征新方法，开发电池无损-工况-全范围检测的新方法，发展能覆盖电池全生命周期的多维度工况表征技术等。

  超越传统的电池体系重大研究计划面向“双碳”战略和国家安全的重大需求，针对储能电池与动力电池在单位体积内的包含的能量、功率密度、安全性、环境适应性、资源与成本等方面面临的关键科学问题和技术瓶颈，发展超越传统的电池体系和相关理论，为我国下一代电池创新发展提供科学支撑。

  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。

  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。

  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。

  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-全范围检测的新方法；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。

  针对现有电池材料在单位体积内的包含的能量、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。

  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。

  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。

  针对现有动力电池续航能力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、比能高和稳定能力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，实现电池单位体积内的包含的能量高于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。

  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，实现电池单位体积内的包含的能量高于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。

  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上的要求的长贮存、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。

  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。

  随着电池研发的深入，传统的研究方法已经不能够满足对电池反应过程、容量衰减机制、热失控原因的深入理解与探索。这能够最终靠原位/工况表征技术得以实现，具体而言能够最终靠电池反应过程中的电极材料的形貌、结构转变，氧化还原过程，固液界面形成，机械接触、枝晶生长、副反应的发生和锂离子传输特性等信息有所反应。

  新能源汽车测试专场，特邀四川新能源汽车创新中心（欧阳明高院士工作站）实验室主任李华锋、国联汽车动力电池研究院高级工程师高敏等行业专家分享电池表征与测试新技术，点击会议页面链接或扫描下方二维名即可免费报名。

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