2017年3月1日由电池联盟、中国电子节能技术协会电池专业委员会主办，中国电器工业协会、中国高科技产业化研究会、中国电子节能技术协会、北京理工大学支持，佛山市金银河智能装备股份有限公司协办的大型公益“绿色能源·智能制造”暨动力锂电池技术进展与智能装备升级应用论坛上，在下午的金银河专场中杭州南都动力科技有限公司总经理李小平先生与参会人员一起讨论了《电极浆料的若干问题讨论》，以下是根据速记整理的文字，未经本人审核，仅供参考。
 
我认为协会这么多年为锂电行业做了非常突出的贡献，给大家提供了非常好的交流平台，工作也做得非常出色。从用户的角度来讲，其实我没有那么多用户的报告，我只是就几个问题来探讨一下。为什么呢？我没做特别深入的研究，第二我不知道我的看法和理解是否正确，第三今天肯定也有不完善的地方，所以我针对浆料来做。我做事喜欢把事情做分类，我们来看锂电，我们要想一想锂电都分成那些类型，我分成直观类型和非直观类型。我们可以想一想，非直观类型是什么？其实就是混料。做了很多年的混料，我十几年前就做，想去判断，得出的结果总是似是而非，后来与其这样不能换一个做法，我们必须寻求更好的原理来解决，他们哲学思想就是笛卡尔的思想，当你不能判断问题真伪的时候，最可靠的方法就是人类天生的模式识别的功能，每个人都是这样做的，但是我们主动把它应用在研发、技术、生产和实践当中，它会发挥更好的作用。混料的过程为什么我要强调呢？因为我自己理解，一个电池做得好坏70%在前面的电极，而电极的70%我认为是混料的问题。
    既然说到分料，包括我个人理解，一切原因取决于在什么地方呢？就是黏度。到底是不是黏度最关键的？我们就黏度来说一下关键参数是什么，我们的设备应当怎么做，我们的功能应当怎么选。
    对运动学分析以后，我们得到了应变速率张量。得到了应变数据张量以后，它跟速度的分量有关系，对不同坐标轴的数据梯度有关系。我们做了一个平板，假设只在X方向流动，在外方向有高度的时候，最终我们认为这是一个维度。这个时候我们把应变速率分量，把它整合一下，就得到一个公式，我们最常见的黏度怎么来的，就是切变应力和切变速度之比的系数就定义为黏度。把这个叫做应力，就是黏性系数乘上一个速率梯度。实际上整个过程就是按照这个过程来进行的。
    我们浆料要做到什么呢？第一要均匀化，要让不同的粒子、组份迅速在整个体系里面达到一个均匀混合的过程。这个对我们的搅拌机来讲不应该是一个大问题。还有一个就是颗粒要形成的良好性能，我们必须不能有团聚的现象。根据这个公示，要打开这个颗粒怎么办呢？我们怎么施压力呢？是在流体上来施加的，就要对颗粒施加减轻用力，这样一个减轻用力就是这样的一个公示，粒子就会错开。一个是相向，一个是黏度、速度和梯度。在黏度、速度和梯度里边我们怎么去选择呢？显然你要获得很高的速度、梯度是可以的，但是难度会比较大。在这里边我们增大任何一项，都会对材料有一个很好的分散效应。在整个流体系统里边，假设流体是不可压缩的，在方程里边就有一个对流向，什么叫对流向？你任何传递的过程都跟流体的速度有关系，肯定速度越高，对流越快，但是这个速度对粒子的分散并没有帮助，但是对能量比如你要冷却，这个时候速度是非常有价值的。另外流体力学里边，是一个一维管道，当速度比较大的时候，黏度比较小的时候，管道的流动会变成湍流的概念，湍流就是乱流，胡乱流开，一会儿往前走，一会儿往后走。这个是用雷诺数来表示，你黏性率越高的时候，意味着你的成流可能性越好。但是你想获得很好的分散，你要尽量形成成流，形成良好的速度梯度，把这个粒子做成最好的成流分散。这是德国最著名的流体力学管家普朗特提出来的边界层概念。当我们形成乱流的时候，对粒子空间迅速传递是非常好的，但是对小颗粒的打开是没有好处的，因为粒子会随动，这个粒子如果表面受力是0的话，对粒子的分散没有任何帮助。这是大气的航天飞机上发现的，大气里面的湍流运动方式和乱流的运动方式，因为空气的黏度非常小，所以非常容易形成这样的概念。我们的浆料黏度比较高，但并不足以。很多人没有办法，为了解决早期分散的问题，甚至上了高速分散，甚至上了砂磨机等等这样的概念。对于混合来讲就是这样，这是雾霾图，如果速度非常快的话，一下就散了。今天从北京过来天气非常好，因为这两天刮风了，但是我们可以发现，不刮风的时候雾霾根本不散。这里我们要匹配好设备的选型、设备的研发、工艺过程当中如何去定义速度和黏度这样的一些概念。当然了，在分析运动学的时候，粒子还有旋转，我们叫斡量，粒子一旋转，减轻用力肯定就降低，肯定就分散了。
    我们这么多年走过来的路，我98年开始做电池，那个时候也没有什么搅拌机，99年我买混桶做混料。怎么办呢？我们有打蛋机，把浆料放到里边。后来发现不行，国产的简陋的搅拌怎么也做不好这个电池，大家研究配方，有时候好，有时候不好。到了2004年我们上了几十升的为高黏度手混料，到了90年代双行星就成了主流了，包括大型化、高功率、干混、高黏度、高转速。到了后来的德国锥体磨，砂磨机也用得比较广泛。最近又出了Promlx，解决纳米材料分散问题。现在设备性能有了比较好的提高。
    还有更新的方法吗？刚才金银河进行了介绍，我们也接着介绍介绍吧。这是一个我们行业很有发言权的人物。当时我在分析搅拌系统究竟怎么做比较好，从成本、效率、能耗、人工、效果和原理做了比较细致的分析，然后才做了一个决定。决定以后就上自动生产线。最初我担心的是什么？不是它不好。为什么我要做这么多工作呢？首先我要在现有的原理上，无论在数学上和物理上它必须是成熟的，是我们可以接纳的，是我们承认的，是符合牛顿力学的，否则我才敢用。实际上第一次试验一点都不好，结果你们看，大大小小的颗粒在这儿。但是我并不担心这个，其实我最担心的是这个机器的“时间”问题。什么是“时间”问题呢？这个机器料进去以后几秒钟就出来了，跟我们想像的不同。我们一个大的搅拌机，双行星的也好，其他传统的也好，要搅几个小时，一直转，这个是这么快的时间，这是让我最担心的。它的这些原理我都有办法解决，都没有问题，但是这个“时间”是它的固有属性，所以我一直比较关心。于是在这个问题上做了很多的想法，去类比、去思考这样的东西我敢不敢用，它究竟好在什么地方，这些问题会不会存在。为什么？原理性的东西不是一两次试验能够解决的。如果说我没把这个道理搞清楚，一两次试验好了，我怎么能多少次里边出现一次不好的情况我该怎么办。从这样的角度考虑，所以就进一步做了工作，把所有相关的本构方程做了一遍分析。胡客定位、牛顿内摩擦定律、欧姆定律、费克定律、傅里叶定律全是在特定的梯度下进行。如果这台机器具有这样的特点，那么它在整个系统里的原则上应该是没问题的。微分方程仅仅做了一个平衡的表述，但是真正决定微分方程的具体方式全是本构方程。由于本构方程在形式上是一样的，所以我们得出来的电场、温度场等等在形式上是一模一样的。考虑到这里，我还是考虑“时间”的问题。我又在想，我们生活当中是怎么做的。我们都会包饺子，我们首先剁肉，我们是大块肉来剁，这是一种随机过程，跟整体搅拌非常相似。你需要的时间长，需要通过长时间的搅拌，让每一个部分都能受到充分混合搅拌的概率是多少，这个可能性是多少。我们看一看连续的家用的搅肉机，大块肉放进去就联系出来，出来的肉是一条一条的，正好体现出来我们聚合物体系通过这样系统的过程时候，一开始出来的黏度确实是这样的。另外包包子，为什么要使劲揉？水一下子倒多了肯定就不行。按照这样的原理，02到03年的时候我用手去混料，我就想试一试是不是这些理在起决定作用。确实做了几个，效果真的挺好，但是这个手不能长期做，我们也舍不得我们的手。通过走到这儿，我判断还是可以继续往下走。再往下走是双混合，可以这样理解，每一份料通过连续的都通过这样的一个片均匀的过程，我把每一小块肉都剁好了再合起来。生活常识与工程有非常相近的地方。这个混料就差一个涂布。这个搅拌机可以搅到什么情况？黏度是多少我们已经很难去计算，已经是一个半固态。这个是我做两三年做的电池，做好的极片包起来，这个电池不就出来了吗？当然了，这个电池的产生其实还跟三水有点关系，三水有个荷花世界，我在荷花世界看了这样一个叫黄连的荷花，我说电池可以做成这样。做电池和做饭有区别吗？你看，我就是一个厨师，拿料搅拌搅拌，切着切着，卷着卷着，包起来，就变成一个电池。它不是吗？它真就是这样。
    电池的冷却系统，电池排着一堆，怎么进行冷却呢？在飞机上每个人都有一个喷嘴，我说能不能给每个电池也加一个喷嘴呢？这个系统并不复杂，结果我们真的就做了这样一个系统。我不鼓励大家去做，大家就是听一听，把它作为研发也好，作为什么也好。这是它的测试结果，几个电池放在一起一致性，包括温度的一致性、电流的一致性和温度的变化，这个也是从别的行业理解过来的，其实道理都是一样的。
    我们再想，现在人工智能时髦，不是时髦，它就是有用。确实二三十年前我就在关注这个，那么未来的装置，我们不说整个锂电池的制造，我认为未来的装置至少要有三个要点必须考虑，第一是智能VI，第二是非线性，能处理非线性的问题，第三是知识应用，这样的话我们整个制造系统、设备开发才能走得更快，才能走得更好。以前我都是做完了什么去跟大家说一说，但是现在时代进步很快，行业的成长非常快，年轻人的进展更快，像我这样的已经日落西山慢慢被淘汰了，现在变成我想做的东西了，已经不是我能做完了。还想做点什么呢？还是针对流体动力学、从混料的角度出发。
    深度学习。到了2015年，一开始的文章一年只有几千个，累积到2015年的时候，整个文章发表已经累积出来将近25万篇。另外，我们没有好的办法去检测我们的过程，我们所有的试验得出的结果全是是而非的，没有一个真正能够指导的。我就在想，我可以看吗？我可以检查这个极片吗？这个工作很难，这个工作下一步一结合，就是我们的识别体系。为什么要这样做呢？如果我们真的要做深入学习，我们输入什么，我们中间的隐含节点做多少个，我们要输出什么。比较成功的例子，就像多层的节点形成的深度学习，最后这里有猫脸的节点，最后真的输出了一个猫脸，这是我们在未来必须要考虑的，其实它可以用到销售、行业预测、金融风险预测、银行业、房地产、制造管理等等，我认为都没有问题。我们的数据就是海量的，就一个搅拌机的数据已经用不完，但是你无法提取这样一个数据。谷歌时代获取知识不是困难的问题，但是能够把这些数据真正理解，用来指导我们下一步的方向，这才是困难的。
    知识方面有三种学派，一种是所谓的逻辑学派，或者叫思维学派，另一种学派就是知识学派，知识越多，这个系统就越好。还有一种认为不需要知识，可以通过达尔文理论进化的方式自然形成。
    搅拌系统还有得做吗？我一直在考虑一个问题，我也想做，看看是跟谁合作。当流体绕流的时候，会在后边形成一个一个的漩涡，这也就是黏度所起的作用。从速度和黏度上来看，黏度更为有效。我们这个浆料是非流的牛顿流体。这里面有很多不同的流体，什么意思？随着时间的改变，这个黏度或者应力有所变化。比如我将来想做非常高的固含量，我又想得到非常稳定的涂布效果，我怎么做呢？我最好选择这样的流体，当我很高速度来做的时候，它的黏度很小；一旦涂过去以后，黏度立刻变得很大，它就稳定了。其实汽车喷漆日常用的都是这个道理。你想流瓶，刷的时候很好流动，但是你一刷完，它马上就贴上了。如果我们说用这样的方法，通过设备、通过材料的改进，比如我们的分散机，我们是否可以制造这样的流体，然后用合适的设备来改变我们的电极制造过程，这也是我想做的一部分工作。雷诺数再大一点的时候，充分发展成混沌状态，我再加上其他的事项，我只要一个泵，这个系统就自然形成一个很好的分散体系。并不是说以前有的东西我们要守着一辈子，我们还是可以去创新的。我们将人工智能和这几项合起来，这样的做法我们才能够在装备和设备上在工艺上取得更大的突破。
    锂电制造也是一个成熟行业，有钱公司也很大，大公司也很多，但是技术创新、技术竞争未来的点在什么地方，我自己也拿不准，我只是想告诉大家我想做的一些和准备的一部分，但是也有可能做不完，非常非常地困难。
    最后一个问题，2009年是第二次电动汽车热的时候，我也是拿着这个东西到处跟汽车厂、电池厂联系，怎么做电池，当时大家都说电动汽车不行，我说电池怎么做，管理系统怎么做，动力系统怎么做，车厂、电池都应该合并起来。其实我在说格局的问题，我们每个在座做电池的人，都必须要思考，因为你电池毕竟是一个部件，你在整个市场中的地位我们自己要对自己有充分的认识。去年挺有意思的，有一个叫动力电池的杂志，写一篇文章，当时我就说格局的问题，我2009年就在讨论格局的问题，应该怎么做，其实最早应该在汽车上，我找汽车厂，汽车厂说电动汽车不行，我就说你就等着这个市场拱手让给比亚迪吧，我的预测是正确的，现在这些汽车厂哪个超过比亚迪？2013年证券部让我到上海做报告，临走的时候告诉我，重点讲一讲特斯拉，我还不知道特斯拉是什么，我赶紧去网上查才知道。特斯拉有什么和没什么，没什么不就是做电动汽车吗？为什么让特斯拉获取了这么大的风投呢？我举过很多例子，当时也提过南都，我说谁知道南都将来会做汽车呢？谁知道ATR将来也会做汽车呢？实际上南都我们也收购了一个汽车公司，华为也在动这一块，做空调的大佬也在做这块。我的意思不是说我们做电池没成熟，我只是说成熟的制造业创新非常困难，但是你必须去创新，这样我们的基业才能做得更好，才能做得更大。
    我就讲完了，也没有给大家做什么报告，谢谢大家，再次感谢协会！
 
(责任编辑：王杰)