模塊1：DeepSeek平臺與電池AI基礎????????????????

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1. DeepSeek 簡介

DeepSeek 的核心能力（自然語言、數據分析、模型訓練）。

在電池研發中的應用場景（配方設計、工藝優化、失效分析）。

2. 電池研發的AI賦能

傳統研發痛點 vs. AI輔助研發的優勢。

案例：如何用AI預測材料性能（如容量、能量密度、循環壽命，故障診斷與異常檢測，充電策略優化等）。

3. 環境準備

DeepSeek 賬號注冊與API使用指南。

本地/云端部署選項（根據企業硬件條件選擇）。

模塊2：大語言模型在電池研發中的應用

1.DeepSeek模型基礎

模型架構與能力：自然語言理解、知識推理、文本生成。

模型優勢：快速生成配方建議、工藝優化方向。

2.模型應用場景

配方生成：根據目標性能生成候選配方。

工藝優化：根據實驗結果提出工藝調整建議。

文獻綜述：快速總結相關領域的研究進展。

3.模型使用技巧

提示詞設計：如何清晰描述需求（如“生成高能量密度鋰離子電池正極配方”）。

結果評估：如何判斷模型生成結果的合理性。

模塊 3：迭代優化系統構建

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1.閉環迭代流程設計

流程框架：目標設定→模型生成→實驗驗證→數據反饋→模型優化。

關鍵環節：實驗數據的結構化記錄、模型更新策略。

2.數據管理與分析

實驗數據收集：配方參數、工藝條件、性能指標。

數據分析工具：Python（Pandas、NumPy）、數據庫（SQL/NoSQL）。

3.模型迭代方法

在線學習：根據新數據實時更新模型。

強化學習：通過獎勵機制優化模型策略。

模塊 4：模型可升級管理

1.模型架構設計：

模塊化架構設計，支持獨立升級與部署

版本控制與知識管理，記錄模型迭代歷史

2.自動化迭代機制：

在線學習框架，實時處理新數據并微

調模型參數性能評估與回滾機制，確保模型穩定性

3.模型優化技巧：

提示詞工程與高級技巧，提升模型輸出質量

混合建模方法，結合物理模型與數據驅動模型

4.用戶訪問權限設置

權限模型設計；權限層級與操作范圍；權限管理操作流程

模塊5：電池配方設計與優化

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1. 數據準備與清洗

如何構建電池材料數據庫（正極、負極、電解液等）。

數據標準化：從實驗數據到AI可訓練格式。

工具實操：用Python或DeepSeek工具清洗數據。

2. AI模型選擇與訓練

適用于電池配方的AI模型（如隨機森林、神經網絡、DeepSeek定制模型）。

輸入參數設計：材料比例、工藝條件、性能指標。

案例實戰：優化磷酸鐵鋰正極配方（導電劑比例對性能的影響）。

3. 結果分析與驗證

AI預測 vs. 實驗結果的對比。

如何解讀模型輸出（關鍵參數敏感性分析）。

模塊6：電池工藝優化

1. 工藝參數建模

關鍵工藝參數（如涂布速度、輥壓壓力、燒結溫度）的AI建模。

數據來源：歷史生產數據、文獻數據、仿真數據。

2. 工藝優化實戰

案例1：利用AI降低極片涂布缺陷率。

案例2：預測最優燒結溫度提升電池一致性。

工具：DeepSeek 的回歸分析與強化學習模塊。

3. 與生產系統對接

如何將AI模型嵌入MES/PLC系統實現實時優化。

安全性與誤差控制策略。

模塊7：數據庫管理與應用

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1.數據庫構建：

多模態數據融合，存儲原料特性、工藝參數、電池性能等數據

采用圖數據庫管理多維度關聯數據

2.數據質量治理：

數據清洗與異常值檢測，確保模型訓練數據質量

SHAP值分析特征重要性，剔除低貢獻度參數

3.數據庫內培訓：

在線學習平臺，提供電池配方設計、工藝優化等課程

虛擬仿真實驗，在虛擬空間中調整配方與工藝參數，觀察電池性能變化

模塊8：實際案例與實操演練

案例1：長壽命電池工藝改進

目標：循環壽命>4000次/8000次。

流程：模型提出工藝優化方向→實驗驗證→性能提升。

實操演練

使用DeepSeek生成配方與工藝建議。

模擬實驗數據反饋與模型迭代。

2.針對企業當前研發痛點（如提升能量密度、降低成本），設計AI解決方案