机器学习驱动的富锂正极活化条件优化

战晨1,3，刘方正1,3，李裕铭1,3，李诚瀚1,3，邹佩1,3，李想1,2，张旭1,2,3，郭现伟1,3，赵姝1,3，尉海军1,3（1.北京工业大学材料科学与工程学院先进电池材料与器件研究所；2.工大国创先进电池材料与器件研究院；3.北京工业大学材料循环低碳再生全国重点实验室，新型功能材料教育部重点实验室）

摘要：富锂锰基层状氧化物因其低成本和高可逆容量，被认为是最具潜力的下一代锂离子电池正极材料。然而其电化学性能对初始活化条件高度敏感，受电压、温度、电流密度及活化圈数等多因素耦合影响。为实现活化制度的高效优化，本工作构建了基于机器学习的活化参数优化框架。通过整合实验与文献数据建立多特征数据集，并以CatBoost 模型为核心构建容量保持率预测体系，实现了对不同活化条件下电池循环性能的高精度预测。进一步结合贝叶斯优化，在高维参数空间中实现多参数协同寻优，所得最优活化条件下模型预测结果与实验结果的容量保持率误差低于1%。本工作实现了富锂正极电化学活化工艺的智能优化，为复杂电化学体系的多参数定量调控与高性能正极材料设计提供了新的思路与可行路径。

关键词：富锂锰基层状氧化物；机器学习；贝叶斯优化；电化学活化；锂离子电池