XCT_Data_of_Retired_Large_Capacity_Prismatic_Batteries

该数据集提供了八块退役和一块新鲜的LiFePO4（LFP）棱柱形电池的3D XCT重建结果。这些样本由REPT BATTERO Energy Co., Ltd.于2021年制造，来源于东风E70电动汽车。每块电池的标称电压为3.2 V，额定容量为135 Ah（尺寸：148 mm × 80 mm × 105 mm）。与新鲜对照样本（136.7 Ah）相比，退役电池表现出不同程度的退化，测量容量范围为110.2至122.4 Ah，对应容量损失约为10–20%。无损表征使用配备高灵敏度平板探测器的Nikon XTH 255/320 LC工业XCT系统进行，扫描参数为205 kV电压和200 μA电流，通过360°旋转捕获约2500张投影图像以可视化内部结构变形。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

XCT_Data_of_Retired_Large_Capacity_Prismatic_Batteries

数据集描述

本数据集提供了八个退役和一个新鲜的磷酸铁锂（LFP）方形电池的三维X射线计算机断层扫描（3D XCT）重建结果。这些电池样本由REPT BATTERO Energy Co., Ltd.于2021年制造，来源于东风E70电动汽车。每个电池的标称电压为3.2 V，额定容量为135 Ah（尺寸：148 mm × 80 mm × 105 mm）。与新鲜对照样本（136.7 Ah）相比，退役电池表现出不同程度的性能衰减，其测量容量范围在110.2至122.4 Ah之间，对应的容量损失约为10–20%。

数据内容

• 3D XCT重建结果：涵盖八个退役电池和一个新鲜电池。
• 元数据文件：sample_info.txt（位于数据集内）。该文件列出了每个电池样本的具体容量值以及对应的三维重建参数。

数据采集方法

• 设备：使用配备高灵敏度平板探测器的Nikon XTH 255/320 LC工业XCT系统进行无损表征。
• 扫描参数：电压为205 kV，电流为200 μA。
• 成像过程：在360°旋转过程中捕获约2500张投影图像，以可视化内部结构变形。

数据来源与样本信息

• 制造商：REPT BATTERO Energy Co., Ltd.
• 制造年份：2021年。
• 来源车辆：东风E70电动汽车。
• 电池类型：LiFePO4（LFP）方形电池。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在锂离子电池回收与再生领域，精确评估退役电池的内部结构变化对于理解其性能衰减机制至关重要。该数据集的构建依托于工业级X射线计算机断层扫描技术，采用Nikon XTH 255/320 LC系统对八块退役及一块新鲜的磷酸铁锂方形电池进行非破坏性成像。扫描参数设定为205 kV电压与200 μA电流，通过360度旋转采集约2500张投影图像，进而重建出高分辨率的内部三维结构，清晰呈现电极变形、孔隙演化等微观特征。

使用方法

该数据集适用于电池老化机理分析、寿命预测模型构建以及安全评估等研究方向。使用者可借助三维重建数据定量分析电极活性物质分布、隔膜皱缩或极片错位等结构缺陷，并与容量衰减数据相结合，探索结构退化与电性能损失之间的内在关联。元数据文件提供了详细的样本信息，便于进行跨样本比较或建立机器学习模型，以预测电池在不同老化状态下的结构完整性。

背景与挑战

背景概述

随着电动汽车产业的蓬勃发展，锂离子电池的退役管理与健康评估成为储能领域的关键议题。XCT_Data_of_Retired_Large_Capacity_Prismatic_Batteries数据集由相关研究团队于近期构建，聚焦于退役大容量磷酸铁锂（LFP）方形电池的内部结构表征。该数据集通过工业X射线计算机断层扫描（XCT）技术，对来自东风E70电动车的八块退役电池及一块新鲜对照样本进行了三维重建，旨在揭示电池老化过程中内部结构变形与容量衰减之间的关联，为电池寿命预测、安全评估及回收利用提供高精度数据支撑，推动了电池失效机理与无损检测方法的前沿探索。

当前挑战

在电池健康诊断领域，准确量化内部结构退化与电化学性能损失的内在联系仍面临挑战，该数据集致力于通过三维可视化手段解析复杂多尺度变形，如电极破裂、孔隙演变等微观损伤。构建过程中，高容量方形电池的全尺寸扫描需克服样本体积大、成像分辨率与扫描效率的平衡难题；同时，退役电池的个体差异性要求精细的扫描参数优化与数据校准，以确保重建结果在表征细微结构退化时的可靠性与一致性，这为大规模电池无损检测技术的标准化带来了实践考验。

常用场景

经典使用场景

在电池老化与失效分析领域，三维X射线计算机断层扫描（XCT）技术为揭示退役锂离子电池内部结构演变提供了关键手段。该数据集通过对比新鲜与退役磷酸铁锂（LFP）方形电池的XCT重建结果，经典应用于量化电极材料裂纹、孔隙率变化及极片变形等微观结构退化特征，为建立电池容量衰减与内部物理损伤之间的关联模型奠定数据基础。

解决学术问题

该数据集直接应对锂离子电池循环老化机制不明确的学术挑战，通过高精度三维成像数据，解决了传统电化学测试无法直观表征内部结构退化的问题。它使得研究人员能够定量分析活性材料损失、锂沉积及界面失效等多重老化模式的协同作用，显著推进了基于物理机制的电池寿命预测模型的发展，并对电池设计优化与再生策略提供了理论依据。

实际应用

在实际工程层面，该数据集支撑了动力电池梯次利用与回收过程中的健康状态评估。通过将XCT扫描的结构参数与电池容量、内阻等性能指标关联，可开发非破坏性的快速检测方法，用于筛选退役电池包中仍具使用价值的电芯。这不仅提升了电池全生命周期管理的经济性与安全性，也为电动汽车行业的可持续发展提供了关键技术数据。

数据集最近研究

最新研究方向

在退役锂离子电池回收与再利用领域，XCT_Data_of_Retired_Large_Capacity_Prismatic_Batteries数据集正推动非破坏性成像技术的前沿探索。该数据集聚焦于大型磷酸铁锂（LFP）棱柱电池的退役后内部结构变化，通过高精度X射线计算机断层扫描（XCT）揭示了容量衰减与微观形变之间的关联。当前研究热点集中于利用此类三维重建数据，结合机器学习算法预测电池剩余寿命，并优化电池梯次利用策略。这一方向不仅响应了全球电动汽车产业可持续发展的迫切需求，也为电池健康管理提供了关键数据支撑，促进了循环经济模式在能源存储领域的深化应用。