电池是一个复杂的进化系统，每个粒子都有一个故事要讲。
在国家可再生能源实验室（NREL），人们普遍认为，X射线成像技术是解锁储能系统性能关键信息的关键。因此，NREL的研究人员在利用X射线诊断技术检查电池材料的组成和结构的新研究中处于领先地位。随着新的X射线纳米级计算机断层扫描（nano-CT）扫描仪的预期添加，NREL研究人员将拥有能够让他们获得比以往更清晰的能源材料图片的技术。
NREL高级储能研究员Donal Finegan表示：“作为电化学研究领域的领先设施，我们必须继续投资于最先进的功能，如纳米CT。”。“该扫描仪以50纳米的新空间分辨率扩展了我们在NREL的能力，这是一个只有在高能同步加速器X射线设施才能达到的极限。”
纳米CT系统分辨率的显著提高为我们分析和理解电池材料的方法的进步打开了大门。当样本旋转时，X射线束会创建具有极高分辨率的3D图像。因此，这种成像方法使研究人员能够检查电池材料的特性，例如其晶体结构、化学成分和3D结构。鉴于纳米CT的非破坏性，研究人员可以实时查看发生的变化，以了解电池在运行或循环过程中的反应。
电池研究的未来机遇
加利福尼亚大学圣地亚哥分校NREL顶尖纳米技术科学家撰写的《自然纳米技术协作评论》茅 de Picardie Jules Verne和Thermo Fisher Scientific介绍了电池诊断成像的历史和发展趋势，以及应用机器学习技术改进现有成像和计算建模能力的机会。
机器学习技术训练计算机建立模型来预测结果和自动化分析过程。与纳米CT相结合，机器学习可以开发预测模型来分析电极微观结构或材料异质性鈥攕如颗粒形状的均匀性鈥攊影响电化学反应。因此，研究人员可以快速审查复杂的数据集，以确定下一代电池设计的新解决方案。
此外，建模工具，如生成性对抗网络（GANs），可以提高数字图像的分辨率，缩小诊断成像尺度之间的差距，以提供锂离子电极粒子形态的整体视图，或者简单地说，其结构。例如，电极颗粒的形状和大小可能变化很大，多尺度成像对于理解电池的工作方式至关重要。降解机理鈥攐r对电池寿命、安全性和可靠性产生负面影响的材料不一致性鈥攁如果研究人员知道去哪里看，他们会在不同的放大倍率范围内出现。
NREL与乌尔姆大学（University of Ulm）和阿贡国家实验室（Argonne National Laboratory）的研究人员合作，最近在《npj计算材料》（npj Computative Materials）上发表了一篇演示，展示了如何应用GANs来提高显微镜图像的分辨率，并能够量化肉眼看不见的小特征，例如电极颗粒中的裂纹。
Finegan说：“我们希望利用这种新型纳米CT扫描仪为下一代电池材料的未来合成和制造技术提供信息。”。“内部执行此分辨率成像的能力使我们的研究团队能够获得更深入的见解鈥攓uicker公司鈥攊耐降解机制的nto材料，如颗粒开裂。这种能力，再加上其他显微镜技术和新的机器学习方法，将我们的表征扩展到一个全新的极限。“”