物理基线测量可将多尺度电池仿真从理论估算转变为以实验为锚定的模型。在实验室电芯制造过程中收集的测量数据，例如集流体的拉伸行为、隔膜孔隙率以及辊压后电极的黏附性，可为涵盖材料、电极、电芯和制造工艺的模型提供参数值和基准输出。这些数据既支持校准，即调整模型参数以匹配现实，也支持验证，即测试经过校准的模型能否预测独立的物理行为。
多尺度模型的可靠性取决于连接各个尺度的物理数据。实验室制造测量结果提供了识别参数、量化不确定性、测试模型一致性以及改进电池性能和健康状态预测所需的真实基准。
物理基线为何不可或缺
将模型变量与可测量的现实联系起来
仿真可能通过孔隙率、机械强度、黏附性或传输行为等属性来表示电极。物理制造测量可以确定这些数值是否反映了实际材料和工艺条件，而不是基于假设或文献数据的输入。
这种联系尤为重要，因为制造过程会改变材料结构。混合、涂布、干燥、辊压和组装都可能改变决定电芯行为的属性。
减少跨尺度的误差传播
多尺度模型会将低层级的信息传递到更高层级。例如，材料和电极属性可能会影响电芯层面的传输、机械行为、发热和衰减预测。
如果早期阶段的参数不准确，误差可能会贯穿整个模型。对相关制造阶段进行直接测量，有助于在这些输入影响更大尺度的预测之前对其加以约束。
建立特定于制造工艺的基准
已发表的材料数据可能无法代表实验室或生产线上所采用的确切配方、设备、工艺历史或测量条件。来自实验室混合机、涂布机、压机和电芯组装设备的测量结果，可以为所建模的具体工艺提供相应基准。
当模型随后用于评估工艺变更或放大生产场景时，这些基准尤其有价值。
测量结果如何校准多尺度模型
识别关键参数
第一步是将每项物理测量映射到一个或多个模型参数。示例包括：
- 集流体拉伸行为：为机械本构参数或失效参数提供依据。
- 隔膜孔隙率：为有效传输参数和流体可达性参数提供依据。
- 辊压后的电极涂层黏附性：为界面参数、机械完整性参数或与分层相关的参数提供依据。
只有明确界定测量结果在模型中的作用时，该测量才具有实际价值。
将测量结果与正确的工艺状态相匹配
参数应在与仿真状态相对应的条件下进行测量。例如，对于成品电极模型而言，辊压后的黏附性比辊压前测得的黏附性更具相关性。
这种工艺状态匹配可以防止模型采用一个技术上准确、但对于所仿真阶段并不适用的数值。
根据基准数据调整参数
校准过程会将模型输出与测得的物理量进行比较，并调整不确定参数，直到差异达到可接受的程度。当多个属性影响同一个可观测量时，该过程可能涉及单个参数，也可能涉及一组耦合参数。
校准应保持物理合理性。如果拟合需要不现实的材料行为，或要求不相关参数之间相互补偿，那么仅有数值上的匹配是不够的。
使用独立观测结果进行验证
校准和验证不应完全使用相同的证据。在根据选定的测量结果拟合参数后，应使用校准过程中未采用的其他测量结果或运行条件对模型进行测试。
这种区分解决了两个不同的问题：
- 核查：模型是否得到了正确的实现和求解？
- 验证：对于预期用途，模型是否充分代表了真实的电池系统？
基线测量结果在各个尺度上的作用
材料和部件尺度
测量结果用于表征电芯的物理构成单元。拉伸行为、孔隙率和黏附性可以提供机械和结构属性信息，否则这些属性可能只能通过假设来表示。
这些数据有助于为部件级子模型定义真实的输入。
电极和界面尺度
电极加工会改变孔结构、接触质量和机械内聚性。因此，在涂布和辊压后进行的测量，有助于模型表示制造完成的电极，而不是其组成材料的理想化版本。
界面相关测量也很重要，因为强度较弱或变化较大的界面可能会影响更大尺度上的机械和电化学行为。
电芯和工艺链尺度
部件级属性会输入电芯级预测，并最终输入制造工艺链和工厂运行模型。物理基线有助于确定局部工艺的变化是否会导致电芯行为预测出现可信的变化。
在模型用于评估放大生产或生产场景之前，物理基线还可以提供一致性检查。
利用测量结果进行不确定性和敏感性分析
量化参数不确定性
实验室测量结果并不是单个完全确定的数值。材料批次、设备设置、样品制备和测量重复性都会带来变化。
使用测量范围或分布，可以让仿真将参数不确定性传播到预测的性能或健康状态中。
识别影响最大的属性
敏感性分析可以确定哪些不确定输入对模型输出的影响最大。模型可能包含许多测量属性，但其中只有一部分会显著影响预测性能或衰减等目标。
这有助于确定未来实验的优先级，避免将测量工作平均分配给那些重要程度并不相同的参数。
揭示分辨率不足的模型行为
并非所有物理机制都能在计算上可行的多尺度模型中得到充分解析。基线测量提供了一种评估方法，用于判断简化表示或均质化表示是否仍能重现重要的系统级行为。
如果预测结果仍然对未解析属性高度敏感，则模型可能需要更好的测量结果、更精细的子模型，或更窄的预期运行范围。
理解其中的权衡
更多测量结果不会自动带来更好的模型
只有当测量结果具有相关性、可靠性并且与模型参数建立了联系时，额外数据才能改善校准。如果测量量与模型假设不对应，即使数据集很大，也可能无法约束模型。
目标不是最大化数据量，而是获得足够的信息，以识别控制预期预测结果的参数。
校准可能掩盖模型结构错误
模型可能因为一个错误参数补偿了另一个错误参数而匹配测得的基准。这种补偿可能在一种条件下产生良好的一致性，但当材料、工艺条件或运行状态发生变化时，预测结果就会变差。
因此，独立验证和敏感性分析是防止过拟合的必要保障。
实验室条件可能无法代表生产条件
实验室设备能够提供受控且有价值的基线数据，但放大生产可能会引入混合、涂布均匀性、辊压条件和工艺波动方面的差异。经过实验室校准的模型不应自动被视为经过生产验证的模型。
必须根据相关规模和工艺范围内的测量结果重新检查模型。
测量需要统一的定义
孔隙率、黏附性和拉伸行为等属性取决于测试方法、样品状态和工艺历史。不一致的测量方案可能造成表面上的差异，而这些差异源于实验方法而非物理现象。
当仿真输入和实验基准采用定义和条件都清晰记录的统一标准时，校准效果最为可靠。
如何将其应用于您的项目
物理基线应作为建模工作流程的一部分进行设计，而不是等到仿真完成后才收集。
- 如果您的重点是参数校准：将每项制造测量结果映射到具体模型参数，并在仿真所表示的相同工艺状态下测量部件。
- 如果您的重点是模型验证：保留独立的物理基准用于测试预测结果，而不是使用所有测量结果来拟合模型。
- 如果您的重点是不确定性量化：记录测量变化和工艺条件，使模型能够表示真实的参数范围，而不是单一的名义值。
- 如果您的重点是放大生产：将实验室测量结果作为初始基线，然后验证当设备、产能或工艺条件发生变化时，相关属性是否仍然有效。
- 如果您的重点是实验规划：应用敏感性分析，确定哪些部件属性对您需要预测的电芯级输出影响最大。
可靠的多尺度电池模型建立在这样的基础上：将每个重要的计算假设与可测量的物理基线联系起来，并在模型实际使用的尺度上检验这种联系。
汇总表：
| 测量项目 | 模型参数 | 尺度 |
|---|---|---|
| 集流体拉伸行为 | 机械本构参数/失效参数 | 材料/部件 |
| 隔膜孔隙率 | 有效传输参数/流体可达性参数 | 材料/部件 |
| 辊压后的电极黏附性 | 界面参数/机械完整性参数/分层参数 | 电极/界面 |
| 电极涂层密度/厚度 | 电极孔隙率参数/渗透率参数 | 电极/界面 |
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