有很多方法可以繪制世界地圖，從地理插圖到我們周圍生物的基因組成。作為一名狂熱的戶外運動愛好者、徒步旅行者和山地自行車愛好者，美國國家可再生能源實驗室(NREL)的科學家坎德勒·史密斯(KandlerSmith)自然也會將這些概念應用到他的研究中。史密斯領導了NREL的電池電化學儲能計算模型，他設計了地圖和模型，以提高我們對電池的理解。

史密斯說：“研究可持續能源是我幫助保護自然世界的一種方法。我喜歡設計和解決安全、可靠、高效的電網和交通脫碳電池的難題。”

史密斯在NREL領導了一個研究團隊，專注于電池診斷實驗，如X射線/CT，使用模型來幫助推進電池材料和設計。圖片來源：WernerSlocum，NREL

為更好的電池建模

史密斯在NREL工作了15年，他是預測和延長鋰離子電池壽命的專家，但電化學儲能并非他一直以來的興趣所在。史密斯的職業生涯始于機械工程，曾為軍事項目研究噴氣發動機，后來轉向可再生能源。在賓夕法尼亞州立大學獲得機械工程博士學位后，他加入了NREL。

“我最初對制造機器感興趣，比如直升機，”史密斯說。但熱力學和熱傳導學科激發了我對能源的興趣，后來又對電化學產生了興趣。我沒有制造引擎，而是開始制造電腦模型，為可持續發展的未來設計更好的電池。”

坐落在陽光明媚的科羅拉多山麓，NREL提供了一個適合史密斯做研究的良好環境。在NREL，史密斯協助開發了許多電池模型，包括雄心勃勃的電池計算機輔助工程(CAEBAT)項目。

CAEBAT項目支持了實驗室和行業主導的軟件程序的開發，目前全球數千名工程師使用該程序來了解電池電化學材料與大型系統的之間的復雜相互作用。為了表彰史密斯在電池壽命建模、預測、優化和設計方面的世界級貢獻，NREL最近授予了史密斯杰出研究人員稱號。

儲能是電氣化交通運輸和電網快速發展的關鍵，是未來脫碳的基石。公開交換電池數據對于實現能源目標是不可或缺的。為了支持這一努力，史密斯正在幫助領導NREL和行業伙伴之間的新興合作，以創建一個強有力的電池基因組圖譜，以標準化數據格式，并促進整個電池社區的數據和軟件的開放交換。該計劃將支持未來利用機器學習和人工智能來簡化電池研發的過程。

“計算建模使研究人員能夠自動化和加速創新，”史密斯說。“與物理相關的人工智能有助于解決電池材料不完全了解的問題；或者因為數據集的規模太大，人類無法解決的問題。通過共同努力，我們可以加快前沿實驗的步伐，增加對新的可持續技術的采用。”

對電池基因組的更全面的了解將加速儲能項目的研究。雖然史密斯并沒有直接從事新電池材料的發現，但他的建模工作通過提供電池在新材料下的性能的粗略預測，支持了下一代新發現的快速達成。此外，電池基因組項目將把電池視為一個整體系統，從制造到健康預測，能夠改進整個能源存儲系統。

文章由美國能源部國家可再生能源實驗室(NREL)提供。

（素材來自：NREL全球儲能網、全球鋰電池網、新能源網綜合）

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