AI輔助鋰電池研發與應用-數智時代的鋰電池信息學 張浩等 9787122477231 【台灣高等教育出版社】

*書籍均為代購，我們向大陸付款發訂後即無法取消，為避免造成不必要的損失，
下訂前請慎重考慮！下訂前請慎重考慮！謝謝。
*完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。
*本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。
印行年月：202506*若逾兩年請先於客服中心或Line洽詢存貨情況，謝謝。
台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。
書名：AI輔助鋰電池研發與應用-數智時代的鋰電池信息學
ISBN：9787122477231
出版社：化學工業
著編譯者：張浩等
頁數：349
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1737185
可大量預訂，請先連絡。

內容簡介

在能源技術革命與人工智能深度融合的時代背景下，本書系統性地探討了人工智能技術與鋰電池全生命周期研發的交叉創新及應用，為新能源材料開發、電池工業智能化轉型提供了前沿理論框架與實踐指南。本書以「數據驅動—模型構建—場景應用」為主線，通過AI輔助鋰電池材料設計開發、AI輔助電池先進表徵技術、AI輔助電池器件開發平台、AI輔助電池狀態感知與壽命預測技術等四個部分構建起完整的學科交叉體系，揭示人工智能重構能源技術創新的底層邏輯，為讀者打開了面向碳中和目標的智能化研發新視野。 作為國內首部系統論述AI與鋰電池交叉研究的學術專著，本書既可作為新能源、材料科學等領域研究者的理論參考，也可為電池製造企業智能化升級提供方法論指導，同時為政策制定者把握技術趨勢提供決策依據。

目錄

第0章 緒論
0 1 複雜巨系統鋰電池研發的挑戰
0 2 從生物信息學的主要方法看鋰電池信息學發展方向
0 3 鋰電池多尺度建模研究存在巨大挑戰
0 4 材料信息學與鋰電池信息學的不同
0 5 鋰電池研究不同尺度的科學問題與主要研究方法
0 6 電池信息學涉及的數據驅動的背景和概念
0 7 小結與展望
參考文獻
第一部分 AI輔助鋰電池材料設計開發
第1章 電池材料信息學概述
1 1 鋰電池材料的主要表徵手段及信息學結合現狀
1 1 1 X射線衍射（XRD）分析
1 1 2 掃描電子顯微鏡（SEM）與透射電子顯微鏡（TEM）
1 1 3 原子吸收光譜（AAS）或電感耦合等離子體發射光譜（ICPOES）
1 1 4 氮吸附試驗及孔徑分佈數據
1 1 5 電化學性能測試
1 1 6 熱分析技術
1 2 鋰電池正極材料信息學
1 2 1 正極材料信息學基本研究思路
1 2 2 基於高效描述符的鋰電正極信息學
1 3 鋰電池負極材料信息學
1 3 1 負極材料信息學基本研究思路
1 3 2 石墨結構與熱力學特性計算
1 4 SEI的研究進展、先進表徵技術與數據科學應用
1 5 電極材料信息學挑戰與展望
參考文獻
第2章 深度勢能方法及其在電化學儲能材料中的應用
2 1 深度勢能
2 1 1 深度勢能基本理論
2 1 2 深度勢能的開發與應用
2 1 3 深度勢能相關軟體與平台
2 1 4 OpenLAM
2 1 5 AISsquare
2 1 6 模型蒸餾
2 2 深度勢能在電化學儲能材料中的應用
2 2 1 負極材料
2 2 2 正極材料
2 2 3 固態電解質
2 2 4 電解液
2 2 5 界面
2 3 小結與展望
參考文獻
第3章 大數據驅動的電池新材料設計
3 1 發展現狀
3 1 1 離子傳輸
3 1 2 表面/界面現象
3 1 3 微觀結構動態演變
3 2 基於大數據的電池材料模擬方法
3 2 1 多精度傳遞的高通量計算流程
3 2 2 機器學習方法加速
3 3 電池新材料發現實例
3 3 1 基於直接篩選和優化改性
3 3 2 基於離子替換
3 3 3 基於團簇搭建
3 3 4 基於無序結構構建
3 4 電池材料「大數據+人工智能」工具軟體開發
3 5 小結與展望
參考文獻
第4章 鋰電池負極固態電解質界面膜形成機理的理論研究進展與展望
4 1 分子動力學方法在SEI中的研究進展
4 1 1 經典力場分子動力學（CMD）
4 1 2 反應力場分子動力學（RxMD）
4 1 3 第一性原理分子動力學（AIMD）
4 1 4 機器學習力場分子動力學（MLMD）
4 2 動力學蒙特卡羅（KMC）在SEI膜中的研究進展
4 2 1 二維晶格模型
4 2 2 三維晶格模型
4 3 小結與展望
參考文獻
第二部分 AI輔助電池先進表徵技術
第5章 AI賦能電池材料表徵分析技術
5 1 AI方法和表徵手段概述
5 1 1 AI方法概述
5 1 2 材料表徵概述
5 2 AI與譜學表徵技術的結合
5 2 1 AI輔助譜學數據收集
5 2 2 AI結合特徵提取
5 2 3 AI結合表徵數據的分析和預測
5 3 AI與成像表徵技術的結合
5 3 1 AI輔助成像數據收集
5 3 2 AI輔助圖像分析
5 4 小結與展望
參考文獻
第6章 機器學習強化的電化學阻抗譜技術及其應用
6 1 機器學習獲取鋰離子電池的EIS
6 1 1 時域信息獲取EIS
6 1 2 頻域信息獲取EIS
6 2 機器學習輔助EIS解耦LIB老化參數
6 2 1 動力學參數解耦
6 2 2 熱力學參數解耦
6 3 機器學習下EIS在鋰離子電池健康預測與老化評估的應用
6 3 1 EIS實現鋰離子電池健康預測
6 3 2 EIS實現鋰離子電池老化機理評估
6 4 EIS與其他表徵方法的數據融合
6 5 小結與展望
參考文獻
第三部分 AI輔助電池器件開發平台
第7章 大語言模型RAG架構加速電池研發：現狀與展望
7 1 概述
7 1 1 電池研究現狀
7 1 2 大語言模型的優勢
7 1 3 用RAG架構解決大語言模型的幻覺問題
7 2 大語言模型RAG架構在電池領域的具體應用
7 2 1 電池材料設計
7 2 2 電池單元設計和製造
7 2 3 電動交通和電網的電池管理系統
7 2 4 RAG架構在電池技術中應用的異同
7 3 小結與展望
7 3 1 多模態RAG在電池領域的應用
7 3 2 RAG技術在電池研究中的其他應用展望
參考文獻
第8章 AIforScience時代下的電池平台化智能研發
8 1 AIforScience時代下的BDA平台加速各環節電池研發
8 1 1 電池研發的五個關鍵階段
8 1 2 BDA平台助力電池研發「設計理性化」「開發平台化」「製造智能化」
8 2 AIfo
詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於客服中心或Line或本社留言板留言，我們即儘速上架。

大陸簡體正版圖書，訂購後正常情形下約兩周可抵台。