鉴于此,美国斯坦福大学William C. Chueh教授和劳伦斯伯克利国家实验室Andrew M. Minor开发了一个可推广的、物理约束的图像学习框架,以算法从相关的四维(4D)扫描透射电子显微镜和X射线光谱照相图像中理解纳米尺度上的化学-机械本构关系。
尽管取得了二十多年的进步,LiXFePO4仍存在两个基本问题:(1)弹性相干性(通常在模型中假设)和相界处的塑性变形的程度是多少,(2)以及亚稳态固溶体如何在混溶性间隙内膨胀和收缩?为了量化厚颗粒样品中的锂成分和晶格应变,以锂电池中应用最广的LiXFePO4正极材料为示例,采用物理约束和正则化的图像学习框架,在整个组成范围(0≤X≤1)内的两相二元系统中发现了一个主要线性的锂组成-特征应变关系(即恒定的化学膨胀系数),包括在热力学不稳定的混溶间隙内,在纳米尺度上通过实验验证了维加德定律。同时,以非物理约束的直接回归结果为基准,本文的图像学习方法将模型误差降低了19%。重要的是,通过本文的框架,还量化了残余应变场中的纳米级异质性(即超出成分特征应变和相干弹性应变的部分),通过位错密度分析将其归因于塑性变形。由位错引起的残余应变异质性,通过X射线衍射线分析得到了独立的验证。这些发现是提高相变电池电极的容量保持率和倍率性能的基础,并且该方法可推广到大多数晶体材料。本文的方法整合了显微镜、材料科学和图像学习,突出了从科学成像数据中准确获取物理定律的优点。相关论文以“Correlative image learning of chemo-mechanics in phase-transforming solids”为题发表在Nature Materials。
Haitao D. Deng, Hongbo Zhao, Norman Jin, Lauren Hughes, Benjamin H. Savitzky,
Colin Ophus, Dimitrios Fraggedakis, András Borbély, Young-Sang Yu , Eder G. Lomeli, Rui Yan, Jueyi Liu, David A. Shapiro, Wei Cai, Martin Z. Bazant, Andrew M. Minor,✉ William C. Chueh,✉,Correlative image learning of chemo-mechanics in phase-transforming solids,2022,https://doi.org/10.1038/s41563-021-01191-0