電池技術作為能源領域的關鍵支撐，正面臨著多學科交叉融合帶來的重大變革與嚴峻挑戰。傳統建模手段在處理電池系統內部復雜多變的多物理場耦合問題時暴露出諸多局限。例如，電池熱管理僅依靠傳熱學理論難以精確描述其復雜熱行為，電極材料的力學穩定性分析也離不開電化學與力學的交叉探討。與此同時，人工智能（AI）技術正加速滲透到電池研發各環節，從電池性能預測到壽命評估，從結構優化到充電策略制定，AI 憑借其強大的數據挖掘與分析能力，正重塑電池技術的研發范式。
國際趨勢方面，Nature、JES 等頂尖學術期刊持續聚焦“多物理場耦合”、“AI+電池”等交叉研究前沿，COMSOL 與 AI 技術融合驅動的電池建模與仿真創新研究正成為全球熱點。由知名學者領銜的科研團隊不斷在多物理場耦合機理剖析、智能化電池管理系統開發等方面取得突破性成果，推動著電池技術向更高能量密度、更長循環壽命、更高安全性等目標加速邁進。
國家需求層面，我國《“十四五”能源領域科技創新規劃》明確提出聚焦新一代信息技術和能源融合發展，開展能源領域用數字化、智能化共性關鍵技術研究，并提出加速能源科技創新人才培養保障措施。
學科發展維度，智能電池技術作為新興交叉學科領域正蓬勃興起，眾多頭部企業對既精通電池電化學核心技術，又熟練掌握多物理場仿真技巧與 AI 應用開發的復合型人才求賢若渴，相關崗位招聘需求持續井噴。
為了滿足工業界和學術界對于融合電化學、材料科學、力學、熱力學和 AI 技術多學科知識與技能的復合型人才的需求，特舉辦此次研修課程。本次培訓主辦方為北京軟研國際信息技術研究院，承辦方互動派（北京）教育科技有限公司，會議會務合作單位為北京中科萬維智能科技有限公司。
專題一 | COMSOL仿真與人工智能融合——多孔介質及電化學仿真優化實戰 （詳情內容點擊上方名稱查看） 2025年04月12日-04月13日 2025年04月19日-04月20日 在線直播（授課四天） |
專題二 | COMSOL燃料電池仿真技術與應用 （詳情內容點擊上方名稱查看） 2025年04月18日-04月20日 在線直播（授課三天） |
專題三 | 機器學習驅動的智能化電池管理技術與應用 （詳情內容點擊上方名稱查看） 2025年05月10日-05月11日 2025年05月16日-05月18日 在線直播（授課五天） |
專題四 | 催化劑智能設計與智能化工過程優化 （詳情內容點擊上方名稱查看） 2025年04月18日-04月20日 |
培訓對象
汽車工業、電力工業、材料科學、無機化工、有機化工、環境科學與資源利用、工業通用技術、自動化技術、冶金技術、金屬學及金屬工藝、物理學、安全科學與災害防治、航空航天科學與工程、計算機軟件及應用、石油天然氣工業、船舶工業、動力工程等領域的研究生、科研人員、工程師及相關行業從業者，以及跨領域研究人員和交叉學科專業人士
培訓講師
培訓大綱
COMSOL仿真與人工智能融合——多孔介質及電化學仿真優化實戰
目錄 | 主要內容 |
基礎篇：COMSOL入門 | 1. ?多物理場耦合基礎理論 (1) 多物理場耦合的定義與應用領域 (2) 耦合類型：強耦合與弱耦合 2. ?COMSOL單物理場建模基礎理論 (1) COMSOL建模流程：幾何建模、物理場模塊設置、網格劃分、求解與后處理 (2) 常見的邊界條件與加載類型 (3) PDE模塊使用及技巧 3. ?COMSOL多物理場耦合建模基礎理論 4. ?COMSOL單物理場建模基礎實操：簡單幾何建模與熱傳導仿真 (1) 幾何建模工具的使用 (2) 實現簡單的熱傳導仿真 5. ?COMSOL多物理場耦合建模基礎實操：固體力學與熱傳導耦合 (1) 實現固體力學與熱傳導的耦合分析 數據后處理與結果分析 |
進階篇：多孔介質力學與COMSOL應用 | 1. ?多孔介質力學基本理論 (1) 多孔介質內部流動與變形耦合（流固耦合滲流/孔隙彈性理論） (2) 多孔介質熱流固耦合分析 2. ?COMSOL中多孔介質耦合模型建模方法 (1) 多孔介質模型（多孔介質模塊）的建模 (2) 多孔介質內部多物理場耦合模型的建模 3. ?多孔介質在能源和資源領域中的應用 (1) 多孔介質在強化傳熱中的應用（熱流耦合） (2) 多孔介質在地熱開采/CCUS等問題（熱流固耦合）中的應用 4. ?多孔介質力學仿真基礎實操 (1) COMSOL多孔介質模塊的使用 (2) 流固耦合案例分析 5. ?多孔介質多場耦合仿真實操 (1) 熱流耦合案例分析 (2) 熱流固耦合案例分析 |
進階篇：電化學多場耦合與鋰離子電池仿真 | 1. ?電化學多物理場耦合模型基本理論 (1) 電化學基本模型 (2) 電化學-熱兩場耦合模型 (3) 電化學-熱-力三場耦合模型 (4) 電化學-熱-流-力四場耦合模型 (5) 電化學-熱-力-副反應耦合模型 2. ?COMSOL中多物理場耦合模型建模基本方法 (1) P2D電化學模型（鋰離子電池模塊）的建模 (2) 多物理場的建模 3. ?電化學多物理場耦合模型的應用 (1) 鋰離子電池結構仿真分析 (2) 電化學-熱-力-副反應耦合電池使用壽命分析 4. ?鋰離子電池結構仿真實操 (1) COMSOL中多物理場模塊的使用 (2) 鋰離子電池極耳分布對電極應力影響 5. ?鋰離子電池容量衰減仿真實操 (1) 在COMSOL中實現副反應過程的耦合計算 (2) 循環過程中容量衰減的結果可視化 |
高階篇： 人工智能與COMSOL聯合仿真優化 | 1. ?人工智能與機器學習基礎 (1) 人工智能、傳統機器學習、深度機器學習的基本概念 (2) 機器學習算法簡介 2. ?COMSOL與人工智能的結合方法 (1) COMSOL仿真數據的導出與處理 (2) 數據的預處理與特征提取 (3) 數據的機器學習、模型訓練和驗證 3. ?COMSOL與PyCharm軟件（Python）的結合使用實操 (1) 通過COMSOL進行后處理，并導出數據 (2) 訓練神經網絡模型，并進行驗證 4. ?基于COMSOL仿真數據與人工智能的電池性能預測案例實操 ? (1) 利用PyCharm對COMSOL導出數據進行可視化分析 ? (2) 訓練神經網絡模型，并進行驗證 5. ?鋰電池設計（結構和參數）優化案例實操 (1) 對COMSOL導出數據進行預處理，并訓練機器學習代理模型和驗證 (2) 通過優化算法和代理模型進行優化設計 |
COMSOL燃料電池仿真技術與應用
課程名稱 | 課程內容 |
COMSOL 仿真基礎 | 1、COMSOL軟件基本操作 1.1 創建模型一般步驟 1.2 幾何創建方法 1.3 網格劃分技巧 1.4 方程及邊界設置  2、后處理 2.1 數據集創建 2.2 衍生量的計算 2.3 結果圖的繪制 實例操作：肋片散熱模型，化整為零式網格劃分模型  |
COMSOL 燃料電池仿真技術詳解 | 3、燃料電池仿真 3.1 燃料電池開路電壓計算 3.2燃料電池三種極化損失 4、多孔電極有效擴散系數構建 4.1多孔電極構建方法 4.2曲率與孔隙率關系 4.3塵氣模型實現方法 4.4簡化的多組分氣體傳輸 實例操作：多孔電極模型、塵氣輸運模型、混合氣體平均模型   5、從簡到真的建模方法 5.1只考慮氣體輸運 5.2 添加導電過程 5.3 添加電化學過程 5.4 添加退化過程 5.5與實驗VI曲線的對比驗證 實例操作：紐扣電池模型、退化模型、模型驗證  6、連接體研究分析 6.1燃料電池活化設置方法 6.2傳質-導電-電化學多場耦合方法 6.3傳熱-傳質-動量-導電-電化學多場耦合 6.4連接體優化與設計 實例操作：連接體優化模型、新型連接體模型  7、積碳研究 7.1 燃料電池邊界設置 7.2 傳質-導電-電化學多場耦合方法 7.3 甲烷內重整反應設置 7.4 甲醇內重整反應設置 7.5積碳分析 實例操作：甲烷積碳模型   8、應力分析 8.1力學邊界設置 8.2損傷幾率求解 9.3殘余應力分析 8.4熱應力分析 實例操作：微管應力模型  9、CO2電還原 9.1 均相反應設置 9.2傳質-導電-電化學多場耦合方法 9.3 模型驗證 9.4 性能分析 實例操作：CO2電還原模型  |
機器學習驅動的智能化電池管理技術與應用
目錄 | 主要內容 |
電池管理技術概述 | 1. 電池的工作原理與關鍵性能指標 2. 電池管理系統的核心功能 ? ? ?SOC估計 ? ? ?SOH估計 ? ? ?壽命預測 ? ? ?故障診斷 |
人工智能機器學習 基礎 | 1. 人工智能的發展 2. 機器學習的關鍵概念 3. 機器學習在電池管理中的應用案例介紹 |
人工智能在電池荷電狀態估計中的應用 | 1. 荷電狀態估計方法概述 2. 基于遷移學習的SOC估計 (1) ?基于遷移學習的SOC估計方法 數據集、估計框架、估計結果 (2) ?全生命周期下的SOC估計方法 數據集、估計框架、估計結果 3. 基于數據-物理融合模型的荷電狀態估計 (1) ?基于融合模型和融合算法的SOC估計方法 數據集、估計框架、估計結果 (2) ?全生命周期下的SOC融合估計方法 數據集、估計框架、估計結果 4. 實例講解-基于遷移學習的SOC估計方法  |
人工智能在電池健康狀態估計中的應用 | 1. 健康狀態估計方法概述 2. 片段恒流工況下的SOH估計方法 數據集、估計框架、估計結果、泛化性驗證 3. 動態工況下基于模型誤差譜的SOH估計方法 數據集、估計框架、估計結果 4. 動態工況下基于老化特征提取的SOH估計方法 數據集、估計框架、估計結果、泛化性驗證 5. 多階充電工況下的實車電池系統SOH估計方法 數據集、估計框架、估計結果 6. 電池組內單體SOH快速估計方法 數據集、估計框架、估計結果 7. 實例講解-片段恒流工況下的SOH估計方法 8. 實例講解-基于模型誤差譜的SOH估計方法  |
人工智能在電池壽命預測和衰后性能預測中的應用 | 1. 壽命預測和衰后行為預測方法概述 2. 基于轉移注意力機制的電池剩余壽命預測方法 數據集、估計框架、估計結果 3. 基于深度學習的電池Q-V曲線預測方法 數據集、估計框架、估計結果 4. 基于輕量化機器學習的電池Q-V曲線預測方法 數據集、估計框架、估計結果 5. 實例講解-基于深度學習的壽命預測方法   |
人工智能在電池熱失控預警中的應用 | 1. 電池熱失控預警方法概述 2. 數據集介紹 3. LOA算法的電池系統周級別熱失控預警方法 ? ? ?算法框架 ? ? ?結果 4. 基于多模態特征的周級別熱失控預警方法 ? ? ?算法框架 ? ? ?結果 5. 基于機器學習的電池異常檢測、定位和分類方法 ? ? ?算法框架 ? ? ?結果 6. 實例講解-基于機器學習的電池異常檢測和熱失控預警方法  |
人工智能在其他電池管理中的應用 | 1. 人工智能在解決電池系統有限物理傳感中的應用 ? ? ?數據集 ? ? ?算法框架 2. 人工智能在充電策略優化中的應用 ? ? ?數據集 ? ? ?算法框架 ? ? ?結果 |
培訓特色
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