项目简介：
锂离子电池数字孪生模型的开发需要解决材料-电极-电池多层级关联作用机制及故障预测与健康管理的
自适应算法。开展电池材料及界面物理化学参数的测试方法研究，建立电池设计工艺对电极精细结构、单体
电性能、模组系统综合热电性能的构效关系、因果关系，实现产品设计材料-工艺-性能数据直通；明晰电池
失效机制，建立具有高精度预测能力的电池单体和系统数字模型，覆盖电池工作和故障状态。最终实现电池
数字孪生模型对电池热电性能的仿真精度＞95%，对电池全寿命周期的电性能的仿真精度＞95%，基于设计
参数组合所得电池的电化学性能和使用寿命模型预测结果与实验结果的误差＜5%。
市场前景：
建立基于电化学耦合算法的锂离子电池多尺度数字孪生模型，实现对电池SOX、RUL、析锂等的精准预
测，可应用于电池监测、诊断领域，并在电池系统安全提升、防止灾难事故方面具有巨大的应用前景。本项
目可以促进电池系统升级，成果可推广至全行业，推动锂离子电池以及新能源产业的进一步发展。
实施条件：
电池多尺度数字孪生模型的建立需要进行电池材料、电极微观结构表征，电池单体热电性能测试，以获
得电池多尺度信息；同时需要结合电池多物理场传感技术，获取电池运行过程中“热-力-气-电”信息，协助
开发数字孪生模型；项目实施需要先进的实验设备与配套齐全的设施。