Residual Connection-Enhanced ConvLSTM for Lithium Dendrite Growth Prediction
作者: Hosung Lee, Byeongoh Hwang, Dasan Kim, Myungjoo Kang
分类: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI
发布日期: 2025-06-21
备注: 14pages, 6figures, accepted to Journal of The Electrochemical Society
💡 一句话要点
提出残差连接增强的ConvLSTM模型，用于锂枝晶生长预测。
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 锂枝晶生长预测 ConvLSTM 残差连接 深度学习 时空建模
📋 核心要点
- 锂枝晶生长是电池安全隐患，传统方法难以准确预测其时空演化，限制了电池性能优化。
- 通过在ConvLSTM中引入残差连接，增强模型对时空特征的捕捉能力，缓解梯度消失问题。
- 实验表明，该模型在枝晶生长预测中，相比传统ConvLSTM，准确率提升7%，MSE显著降低。
📝 摘要（中文）
锂枝晶的生长严重影响可充电电池的性能和安全性，导致短路和容量衰减。本研究提出了一种残差连接增强的ConvLSTM模型，以提高准确性和计算效率地预测枝晶生长模式。通过将残差连接集成到ConvLSTM中，该模型缓解了梯度消失问题，增强了跨层特征保留，并有效地捕获了局部枝晶生长动态和宏观电池行为。数据集是使用相场模型生成的，模拟了不同条件下的枝晶演化。实验结果表明，与传统的ConvLSTM相比，所提出的模型在不同的电压条件（0.1V、0.3V、0.5V）下，准确率提高了7%，均方误差（MSE）显著降低。这突出了残差连接在用于电化学系统建模的深度时空网络中的有效性。该方法为电池诊断提供了一个强大的工具，可能有助于锂电池性能的实时监控和优化。未来的研究可以将该框架扩展到其他电池化学体系，并将其与真实世界的实验数据集成，以进行进一步的验证。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决锂电池中锂枝晶生长预测的问题。现有方法，特别是传统的ConvLSTM，在捕捉复杂时空依赖关系时存在梯度消失问题，导致预测精度不足，难以准确模拟枝晶的生长过程。这限制了电池性能的优化和安全性的保障。
核心思路：论文的核心思路是在ConvLSTM中引入残差连接。残差连接允许信息直接从浅层传递到深层，从而缓解梯度消失问题，增强网络对长期依赖关系的建模能力。这种设计使得模型能够更好地捕捉锂枝晶生长的时空动态特征。
技术框架：该模型基于ConvLSTM架构，并在每个ConvLSTM层之间添加残差连接。整体流程包括：1) 使用相场模型生成锂枝晶生长的数据集；2) 将数据集输入到残差连接增强的ConvLSTM模型中进行训练；3) 使用训练好的模型预测锂枝晶的生长模式；4) 评估预测结果的准确性和效率。
关键创新：该论文的关键创新在于将残差连接成功地集成到ConvLSTM网络中，用于锂枝晶生长预测。与传统的ConvLSTM相比，该方法能够更有效地捕捉时空特征，缓解梯度消失问题，从而提高预测精度。这是首次将残差连接与ConvLSTM结合应用于电化学系统建模。
关键设计：该模型使用标准的ConvLSTM单元作为基本构建块。残差连接的设计是将每个ConvLSTM层的输入直接添加到该层的输出中。损失函数采用均方误差（MSE），用于衡量预测结果与真实值之间的差异。数据集通过相场模型生成，模拟了不同电压条件下的锂枝晶生长过程，包括0.1V、0.3V和0.5V等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的残差连接增强的ConvLSTM模型在锂枝晶生长预测任务中表现出色。在不同的电压条件下（0.1V、0.3V、0.5V），该模型相比传统的ConvLSTM，准确率提高了高达7%，并且均方误差（MSE）显著降低。这充分验证了残差连接在深度时空网络中对于电化学系统建模的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于锂电池的实时监控和优化，通过预测枝晶生长情况，提前预警安全风险，并指导电池设计和运行策略，延长电池寿命，提高电池安全性。此外，该方法还可扩展到其他电池化学体系，为新型电池的研发提供理论指导和技术支持。
📄 摘要（原文）
The growth of lithium dendrites significantly impacts the performance and safety of rechargeable batteries, leading to short circuits and capacity degradation. This study proposes a Residual Connection-Enhanced ConvLSTM model to predict dendrite growth patterns with improved accuracy and computational efficiency. By integrating residual connections into ConvLSTM, the model mitigates the vanishing gradient problem, enhances feature retention across layers, and effectively captures both localized dendrite growth dynamics and macroscopic battery behavior. The dataset was generated using a phase-field model, simulating dendrite evolution under varying conditions. Experimental results show that the proposed model achieves up to 7% higher accuracy and significantly reduces mean squared error (MSE) compared to conventional ConvLSTM across different voltage conditions (0.1V, 0.3V, 0.5V). This highlights the effectiveness of residual connections in deep spatiotemporal networks for electrochemical system modeling. The proposed approach offers a robust tool for battery diagnostics, potentially aiding in real-time monitoring and optimization of lithium battery performance. Future research can extend this framework to other battery chemistries and integrate it with real-world experimental data for further validation