儲能電池生產與裝配虛擬仿真軟件該實訓室深度覆蓋動力電池產業從原材料端到回收利用端的全產業鏈關鍵環節，即材料合成、電芯制造、PACK 裝配、智能調度及回收利用五大核心領域，各環節緊密銜接，形成一個完整、閉環的模擬產業生態在材料合成領域，憑借優良的虛擬仿真技術，學生能夠深度鉆研三元正極材料（NCM）的共沉淀合成工藝以及磷酸鐵鋰（LFP）的可調控合成技術

儲能電池生產與裝配虛擬仿真軟件該實訓室深度覆蓋動力電池產業從原材料端到回收利用端的全產業鏈關鍵環節，即材料合成、電芯制造、PACK 裝配、智能調度及回收利用五大核心領域，各環節緊密銜接，形成一個完整、閉環的模擬產業生態在材料合成領域，憑借優良的虛擬仿真技術，學生能夠深度鉆研三元正極材料（NCM）的共沉淀合成工藝以及磷酸鐵鋰（LFP）的可調控合成技術。

通過虛擬反應釜和燒結爐等模擬設備，學生可精確操控諸如 pH 值、氨水濃度、攪拌速率、煅燒溫度曲線、氣氛組成等關鍵工藝參數，以實現對材料微觀結構和性能的精準調控。例如，在三元材料共沉淀合成過程中，學生需將鎳鈷錳比例誤差嚴格控制在≤1.5%，在磷酸鐵鋰合成時，精準調控煅燒溫度曲線，確保振實密度模擬誤差≤1.2% ，以此來優化材料性能，滿足動力電池高能量PACK 裝配環節，學生借助虛擬平臺，深入學習電池模組和電池系統的組裝、布線、熱管理以及電氣連接等關鍵技術。通過模擬實際生產場景，學生能夠掌握不同規格電池模組的裝配工藝，了解如何優化電池系統的結構設計，以提高電池組的安全性、可靠性和能量密度，滿足不同應用場景下對動力電池的需求。智能調度環節，依托優良的儲能產品智能調度系統，學生可以接觸并掌握多種前沿的調度策略，如削峰填谷、需量管理、虛擬電廠（VPP）、V2G（車網互動）等。借助基于 Q-Learning 的強化學習模型，學生能夠根據實時的電網負荷、電池狀態以及經濟收益等多目標要求，動態優化充放電計劃，實現 SOC（State of Charge，荷電狀態）控制精度≥97% 。這使學生具備應對復雜電力市場環境和儲能系統調度需求的能力，為未來參與智能電網和儲能項目的運營管理做好充分準備。

回收利用環節，學生在虛擬回收車間中模擬執行電池拆解、正極材料回收以及電解液無害化處理等工藝流程。通過嚴格遵循標準化操作流程，學生能夠熟練掌握電池拆解技巧，確保正極材料回收率≥98%，并實現電解液 100% 無害化處理。同時，通過模擬不同的回收工藝條件，學生可以學習如何優化回收流程，提高資源回收率，降低環境污染，助力動力電池行業的可持續發展。為了實現以上功能，實訓室部署了一套高精度虛擬仿真系統，并配備了一系列高性能硬件設施。其中包括 60 臺搭載 NVIDIA RTX A4500 專業顯卡的圖形工作站，其強大的圖形處理能力能夠流暢渲染復雜的虛擬場景和高精度的設備模型，為學生提供逼真的操作體驗；10 套 HTC Vive Pro 2 VR 交互設備，配合 SteamVR 2.0 定位基站，實現了 10m×10m 范圍內的精準定位和 6DoF（六自由度）追蹤，精度可達 ±1mm，結合 Teslasuit 全身觸覺套裝提供的溫度、電刺激反饋，讓學生獲得身臨其境的沉浸式學習體驗；2 節點的服務器集群采用 Intel Xeon Gold 6248R 處理器，具備強大的數據處理和運算能力，確保系統響應延遲＜30ms，畫面刷新率≥90Hz，保證了虛擬仿真系統的高效穩定運行。

通過構建這樣一個 “虛實融合、數據驅動、安全可控" 的沉浸式教學平臺，該實訓室不僅為學生提供了高度還原真實生產場景的實踐環境，全面培養學生掌握從納米級材料合成到兆瓦級儲能系統調度的核心技能，滿足新能源產業對高素質技術人才的迫切需求，還為教師開展科研工作提供了有力的實驗平臺，同時也能為行業技術人員提供專業的培訓服務，為推動我國新能源產業的發展以及 “雙碳" 戰略目標的實現貢獻重要力量。

1.2 具體目標

1.2.1 技能培養目標

材料制備能力：學生需熟練掌握三元正極材料（NCM）的共沉淀合成工藝，確保鎳鈷錳比例誤差控制在≤1.5% 的范圍內；能夠精準調控磷酸鐵鋰（LFP）的煅燒溫度曲線，使振實密度模擬誤差≤1.2% 。

電芯制造能力：學生要熟練完成圓柱形鋰離子電池的 12 道核心工序，包括勻漿涂布、卷繞裝配、注液化成等，保證工藝參數達標率≥95%。

智能運維能力：學生應具備診斷 35 種典型電池故障（如析鋰、微短路、熱失控等）的能力，且平均修復時間≤25 分鐘。

回收利用能力：學生需規范執行電池拆解流程，實現正極材料回收率≥98%，電解液無害化處理率達到 100%。

 

1.2.2 平臺建設目標

軟件系統：配置圓柱形鋰離子電池制備仿真系統、三元正極材料生產虛擬仿真軟件、磷酸鐵鋰可調控合成仿真系統、儲能產品智能調度系統這四大核心模塊，支持多終端協同操作與數據互通。

硬件設施：部署 60 臺配備 NVIDIA RTX A4500 顯卡的高性能圖形工作站、10 套 HTC Vive Pro 2 VR 交互設備、2 節點的 Intel Xeon Gold 6248R 處理器服務器集群，確保系統響應延遲＜30ms，畫面刷新率≥90Hz。

安全標準：通過 ISO 13849 功能安全認證，配備急停按鈕、虛擬圍欄、直流電弧檢測器三重防護機制，實現危險操作率。

第二章 可開展的實驗項目

2.1 基礎技能訓練實驗

2.1.1 材料合成實驗

實驗 1：三元材料共沉淀合成優化：學生借助虛擬反應釜，動態調節 pH 值（11.5 - 12.5）、氨水濃度（0.5 - 1.5mol/L）、攪拌速率（200 - 600rpm），實時觀測前驅體粒徑分布（D50 控制精度 ±0.3μm）與元素比例均勻性（Ni:Co:Mn 偏差≤0.8%）。系統會自動生成比容量預測報告（放電≥180mAh/g），并對不同配比（如 LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2 ）的電化學性能差異進行對比分析。

實驗 2：磷酸鐵鋰碳包覆調控：在虛擬燒結爐中，學生設置葡萄糖添加量（2 - 8wt%）、氣氛組成（Ar/H2 混合比）、升溫速率（2 - 5℃/min），通過電子顯微鏡仿真界面觀察碳包覆層厚度（1 - 10nm±2nm），分析導電率變化以及充放電效率（目標≥92%）。

2.1.2 電芯制造實驗

實驗 3：極片涂布厚度一致性訓練：學生操作虛擬涂布機，設定走帶速度（10 - 30m/min）、漿料粘度（3000 - 8000mPa?s）、烘干溫度（80 - 120℃），利用激光測厚儀檢測極片面密度（目標值 ±1.5g/m2）。系統會實時提示偏差原因（如漿料沉降或烘干不均），并生成工藝優化建議。

實驗 4：卷繞裝配精度驗證：在虛擬卷繞機上，學生調整張力（5 - 15N）、對齊精度（±0.1mm）、卷針轉速（200 - 500rpm），通過 X 射線仿真檢測極片對齊度與隔膜褶皺率（合格標準＜0.05%）。對于未達標的卷芯，系統會自動標記缺陷位置，指導學生進行返工。

 

 

2.2 高階創新實驗

2.2.1 數字孿生與智能運維

實驗 5：電池產線數字孿生建模：基于 ANSYS Maxwell 與 COMSOL Multiphysics 耦合引擎，學生構建 4680 電池產線三維模型，實時映射設備狀態數據（振動、溫度、電流）。通過調整虛擬產線布局（如機械臂路徑、檢測工位間距），優化單線產能（目標≥10GWh / 年），并生成投資回報率分析報告。

實驗 6：儲能系統多目標調度：在智能調度系統中，設置削峰填谷、需量管理、虛擬電廠（VPP）等 8 種運行模式，動態調整充放電策略（SOC 控制精度≥97%）。學生需要平衡電網負荷、電池壽命、經濟收益三要素，完成 24 小時調度模擬（響應時間＜200ms），系統會自動評估綜合得分。

2.2.2 回收與安全實驗

實驗 7：熱失控連鎖反應仿真：模擬電池過充（電壓＞4.3V）、高溫（＞60℃）、機械穿刺等場景，觀測熱失控傳播速度（5 - 15m/s）、氣體成分（CO、HF 濃度）與火焰擴散范圍。學生執行緊急斷電、隔離火源、啟動噴淋系統等操作，系統記錄響應時間與處置完整性。

實驗 8：正極材料綠色回收：在虛擬回收車間中，學生操作酸浸（H2SO4 濃度 1 - 2mol/L）、沉淀（pH 值 3 - 5）、煅燒（500 - 700℃）工藝，計算金屬回收率（Li≥95%、Co≥98%），并生成環境影響報告（碳排放≤10kg CO2/kg 材料）。