Engineering insight

Visualization and quantification of lattice strain in battery cathode particles through electron backscatter diffraction imagingNature Communications (2026) · Weina Wang et al. · 원문: https://www.nature.com/articles/s41467-025-68166-6 이 논문은 layered oxide 양극 입자 내부에 숨어 있는 lattice strain의 공간 분포를 EBSD 기반 GROD(angle) 맵으로 대량 정량화해, 깊은 delithiation과 반복 cycling이 미세구조 손상을 어떻게 키우는지 직접 보여줍니다. 핵심 메시지는 충전 상태에서..

A degradation-based sorting method for lithium-ion battery reusePLOS ONE 12(10): e0185922 (2017) · Hao Chen, Julia Shen · DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0185922 · 원문: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.01859225줄 핵심 요약1) 이 논문은 폐 18650 리튬이온 셀을 전부 파쇄하지 말고, 재사용 가능한 셀만 빠르게 골라내기 위한 X-ray 기반 비파괴 선별법을 제안합니다.2) 저자들은 배터리 내부층의 X-ray 대비(contrast)가 열화와 연동된다는 관찰을 바탕으로..

iMOE: prediction of second-life battery degradation trajectory using interpretable mixture of expertsNature Communications (2026) · Xinghao Huang et al. · 원문: https://www.nature.com/articles/s41467-026-69369-1 한 줄 핵심이 논문은 retired EV battery의 second-life 사용에서 가장 어려운 문제인 미래 degradation trajectory 예측을, 긴 사용 이력 없이 현장 접근 가능한 부분 신호 + interpretable mixture-of-experts로 푸는 battery-AI 논문입니다. 핵심은 단순 현재 SOH..

Issues and challenges facing rechargeable lithium batteriesNature (2001) · J.-M. Tarascon, M. Armand원문 DOI: https://doi.org/10.1038/35104644 한 줄 핵심이 논문은 리튬이온전지의 미래가 “더 좋은 단일 소재”가 아니라, 양극·음극·전해질·계면·안전·제조성을 함께 최적화하는 시스템 설계에 달려 있음을 정리한 초고영향력 리뷰입니다.1. 문제정의2001년 시점의 배터리 산업은 휴대기기 확산으로 더 높은 에너지밀도, 더 긴 수명, 더 가벼운 폼팩터를 강하게 요구받고 있었습니다. 그러나 수계 전지는 전압이 낮고, 금속 리튬 전지는 덴드라이트와 안전성 문제가 컸습니다. 이 논문은 왜 리튬이온전지가 승리했는지..

Uncertainty-aware and explainable machine learning for early prediction of battery degradation trajectoryDigital Discovery (2023) · Laura Rieger, Erik Frank, Oleksandr V. Wodyński, Alpha A. Lee, Tejs Vegge, Anja B. BizerayDOI: https://doi.org/10.1039/d2dd00067aHTML 본문: https://pubs.rsc.org/en/content/articlehtml/2023/dd/d2dd00067a Uncertainty-aware and explainable machine learning for early pred..