一种干法电极制备过程中的温度调控与性能优化方法与流程

本发明涉及干法电极，尤其涉及一种干法电极制备过程中的温度调控与性能优化方法。

背景技术：

1、干法电极作为电池制造领域的重要技术方向，其核心在于通过无溶剂的工艺实现电极材料的均匀混合与结构优化，这对于提升电池性能、降低生产成本以及实现环保目标具有不可替代的价值。随着新能源产业的快速发展，干法工艺逐渐成为行业关注的焦点，因为它避免了传统湿法工艺中溶剂的使用，减少了环境污染，同时也降低了生产能耗。

2、然而，这一领域的研究和应用仍面临诸多挑战，亟需突破关键技术瓶颈。当前，干法电极的制备方法在实际操作中存在显著的不足，主要体现在对工艺条件的精准掌控能力不足。许多现有技术往往难以平衡物料混合过程中的多种物理变化，导致最终电极材料的结构稳定性较差，影响电池的循环寿命和能量密度。尤其是在复杂的生产环境中，工艺参数的波动会直接干扰材料内部的微观结构形成，这种问题并非简单的设备升级或参数调整所能解决，而是需要从更深层次理解物料在加工过程中的行为变化。

3、在这一背景下，干法电极制备面临的核心技术难点集中于温度变化对物料形态的影响。温度作为加工过程中的关键因素，会因为物料在高强度混合时产生的摩擦热而发生不可控的变化，这种热量积累会进一步干扰粘结材料从颗粒状向纤维状转变的过程。如果温度分布不均或控制不当，粘结材料就无法形成均匀的网状结构，导致电极内部的连接性变差，进而影响导电性能和机械强度。例如，在实际生产中，某些区域温度过高可能使粘结材料过早软化甚至降解，而另一部分区域温度不足则可能导致材料无法充分变形，最终造成电极材料分布不均，影响电池性能。

4、因此，如何在无溶剂环境下精准调控温度分布，并通过温度管理实现粘结材料形态的有序转变，成为干法电极制备技术亟需解决的关键问题。这一问题的解决不仅关乎电极材料的微观结构优化，也直接影响到电池产品的整体性能和生产效率。

技术实现思路

1、为了解决上述背景技术中提出的技术问题，本发明提供了一种干法电极制备过程中的温度调控与性能优化方法，所述方法包括：

2、s1，采集干法电极制备实时温度，结合热成像提取分布特征，生成温度梯度图谱；

3、s2，基于温度梯度图谱识别粘结剂形态转变风险点，若温度梯度超温度梯度阈值则经滤波去噪，构建精炼温度分布模型；

4、s3，提取纤维转变关键区间，聚类分组区域温度数据获取形态转变预测序列，结合网状结构形成指标计算连接参数，确定电极内部均匀度评分；

5、s4，若电极内部均匀度评分低于合格阈值，则从形态转变预测序列中选取高干扰区间，经反馈控制算法调整热源输入，得到优化温度调控方案；

6、s5，依据优化温度调控方案更新设备参数，评估导电性能和机械强度的提升趋势，得到结构优化后的电极模型，提取电池性能指标并比对初始值，确定生产效率改进值，得到最终干法电极制备输出。

7、进一步的，所述步骤s1，包括：在辊压机辊缝处布置红外温度传感器阵列，以100毫秒的采样频率采集实时温度数据。

8、进一步的，所述步骤s1，还包括：使用热成像技术对物料碾压区域进行全面扫描，将离散的传感器数据映射到二维空间坐标系中，采用索贝尔算子提取相邻像素点间的温度变化率，计算各区域的温度梯度值并构建温度梯度图谱。

9、进一步的，所述步骤s2，包括：

10、步骤s21，通过对温度梯度图谱的扫描，针对其中可能存在的干扰点位进行初步标注；

11、步骤s22，采用数据过滤算法对超出温度梯度阈值的异常点进行处理，剔除噪声影响，得到去噪后的温度分布数据集；

12、步骤s23，针对去噪后的温度分布数据集，分析温度梯度的变化趋势，检测关键区域内的梯度变化，确定形态转变的潜在位置点；

13、步骤s24，进一步分析形态转变潜在位置点，结合材料粘结的物理属性，获得对应的分布特征，提取温度梯度与材料粘结之间的关联性，构建精炼的温度分布模型；

14、步骤s25，若检测到梯度变化超出梯度变化阈值，则对异常区域进行数据重构，确定材料形态转变的核心区域，完成对干扰点位的精准定位。

15、进一步的，所述步骤s22，包括：采用高斯滤波算法对超出温度梯度阈值的异常点数据进行处理，设定合适的平滑窗口尺寸，平滑局部突变像素，剔除环境噪声的干扰，输出去噪后的温度分布数据集。

16、进一步的，所述步骤s23，包括：计算去噪后的温度分布数据集中相邻数据点的温度差值，当检测到某连续区域的温度梯度在0.8度每毫米至1.5度每毫米之间出现非线性波动时，将其确定为形态转变的潜在位置点。

17、进一步的，所述步骤s23，还包括：将形态转变的潜在位置点的温度绝对值、梯度方差的指标转化为多维特征向量。

18、进一步的，所述步骤s25，包括：若精炼的温度分布模型检测到某局部区域的梯度变化超出梯度变化阈值，则采用克里金空间插值算法，利用该局部区域周边的正常温度数据进行距离加权计算，对该局常区域进行数据重构，得到最终的温度分布优化结果。

19、进一步的，所述步骤s3，包括：从精炼温度分布模型中获取温度分布数据，针对不同区域的温度值进行初步整理，应用预设的区间划分规则，将整体温度范围按照每5.0摄氏度为一个跨度进行切分，提取出与粘结剂纤维转变高度相关的关键区间。

20、进一步的，所述步骤s3，还包括：应用k-means聚类算法对区域温度数据进行分组处理，将温度值与均匀度方差作为算法输入特征，设定聚类簇数为3，将电极区域划分为高度转化区、中度转化区以及低度转化区，生成基于温度分布的区域分类集合，即形态转变预测序列。

21、本发明提供的技术方案具有以下有益效果：

22、本发明公开了一种干法电极制备过程中的温度调控与性能优化方法，针对制备过程中温度分布不均导致物料形态转变不均匀、进而影响电极内部连接性及电池性能的业务场景问题，本发明通过实时获取生产设备传感器温度数据，结合热成像技术生成温度梯度图谱，精准识别粘结材料形态转变的干扰点，并在温度梯度超阈值时通过数据过滤算法精炼分布模型，提取纤维转变关键区间，利用聚类算法预测形态转变序列，计算连接参数以评估电极均匀度评分，当评分低于阈值时，采用反馈控制算法优化热源输入，更新设备参数，最终提升导电性能和机械强度。本发明通过温度调控与结构优化的闭环机制，显著提高生产效率和电池性能指标，实现了干法电极制备的高质量输出。

1.一种干法电极制备过程中的温度调控与性能优化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s1，包括：在辊压机辊缝处布置红外温度传感器阵列，以100毫秒的采样频率采集实时温度数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤s1，还包括：使用热成像技术对物料碾压区域进行全面扫描，将离散的传感器数据映射到二维空间坐标系中，采用索贝尔算子提取相邻像素点间的温度变化率，计算各区域的温度梯度值并构建温度梯度图谱。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s2，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤s22，包括：采用高斯滤波算法对超出温度梯度阈值的异常点数据进行处理，设定合适的平滑窗口尺寸，平滑局部突变像素，剔除环境噪声的干扰，输出去噪后的温度分布数据集。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤s23，包括：计算去噪后的温度分布数据集中相邻数据点的温度差值，当检测到某连续区域的温度梯度在0.8度每毫米至1.5度每毫米之间出现非线性波动时，将其确定为形态转变的潜在位置点。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤s23，还包括：将形态转变的潜在位置点的温度绝对值、梯度方差的指标转化为多维特征向量。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤s25，包括：若精炼的温度分布模型检测到某局部区域的梯度变化超出梯度变化阈值，则采用克里金空间插值算法，利用该局部区域周边的正常温度数据进行距离加权计算，对该局常区域进行数据重构，得到最终的温度分布优化结果。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s3，包括：从精炼温度分布模型中获取温度分布数据，针对不同区域的温度值进行初步整理，应用预设的区间划分规则，将整体温度范围按照每5.0摄氏度为一个跨度进行切分，提取出与粘结剂纤维转变高度相关的关键区间。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述步骤s3，还包括：应用k-means聚类算法对区域温度数据进行分组处理，将温度值与均匀度方差作为算法输入特征，设定聚类簇数为3，将电极区域划分为高度转化区、中度转化区以及低度转化区，生成基于温度分布的区域分类集合，即形态转变预测序列。