基于随机生成或者层析成像数据生成的电极结构，其中的几何结构模拟多孔电极中的结构细节，此类电池模型称为异构模型。异构模型在电池电极结构研究中的应用日益广泛，核心优势在于能够精确模拟多孔电极中的结构细节，从而提供更准确的电池性能预测。
固相锂浓度和液相锂浓度演变
与均值模型的差别
异构模型与一维均值模型的主要区别在于对多孔结构的描述方式。在均值模型中，如Newman模型，体积分数、比表面积和有效传递属性等平均属性被用来描述多孔结构。这些模型通常假设电极是均质的，忽略了电极内部结构的复杂性。相比之下，异构模型则详细描述了孔隙电解质和电极颗粒的实际形状，提供了更为精确的几何结构描述。
图1 异构几何模型
异构模型的优势
精细微结构三维模型确保了模型能够精确反映实际电极的几何结构。在全三维几何中执行瞬态放电和电化学阻抗谱（EIS）仿真，可以模拟电池在实际操作条件下的性能。固体力学仿真也可以用来研究电极膨胀/收缩对颗粒和黏结应力的影响，这有助于理解电池在充放电过程中的机械稳定性。异构模型的主要优势在于其能够提供更高精度的模拟结果，并深入理解电池的电化学行为。异构模型主要问题就是网格数会很多，计算量比较大。
图2 模型设置
通过比较这两个模型的放电电压曲线和EIS奈奎斯特图，通常均值模型体现出更好的电化学性能，可能比实际的电池性能更好，主要没有考虑局部结构不均匀性的影响。
图3 异构模型和均值模型结果对比
总之，异构模型通过精确模拟多孔电极结构，提供了比传统均值模型更为精确的电池性能预测。这种方法不仅能够提高我们对电池内部复杂过程的理解，还能够指导电池设计和材料选择，优化电池性能和寿命。
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