March 7th, 2022
この研究は、熱暴走(TR)を受けているリチウムイオン電池のカソードおよびアノード材料の反応速度を決定することを目的としています。同時熱分析(STA)/フーリエ変換赤外(FTIR)分光計/ガスクロマトグラフィー質量分析(GC-MS)を使用して、熱イベントを明らかにし、発生ガスを検出しました。
この方法は、電池電子材料の熱分解メカニズムと熱特性を特定するのに役立ちます。これにより、単一セル内の熱暴走事象のさらなる理解が可能になります。このプロトコルから、サンプル調製からサンプルローディングまでの生来の条件を確保し、目的に合ったパラメーターを選択することにより、バッテリー材料の熱特性をより正確に導き出しました。
この手法は、単一セルの熱暴走をシミュレートするための改良された熱モデルの開発にまで及びます。これにより、バッテリーの安全性能をより適切に評価して、たとえば規格や規制の策定をサポートできます。この方法は、材料の熱安定性に関する有用な洞察を提供します。
これは、爆発物、推進剤、花火、または新規材料などの他のエネルギー材料の研究に適用できます。材料が時間の経過とともに加熱されるにつれて、複数のスペクトルが収集されます。したがって、相転移を正しいGC-MSおよびFTIRスペクトルに関連付けることが重要です。
はじめに、直径22ミリメートル、厚さ25マイクロメートルのポリマーセパレータディスクを取り、ポリプロピレン断熱スリーブの下部の上に置きます。絶縁スリーブの上部を慎重に押し下げて組み立て、セパレーターが平らであることを確認します。電気化学セルアセンブリに必要なツールと材料を収集し、グローブボックス内に挿入します。
4桁の分析天びんで電極ディスクの重量を量り、値を記録して活物質の負荷を決定します。マイクロピペットで150マイクロリットルの電解液を取り、断熱スリーブの下部に面したセパレーターに液滴を置きます。真空ピックアップピンセットの助けを借りてグラファイトアノードを挿入し、続いて下部プランジャーを挿入します。
絶縁スリーブを回した後、セパレーターに残っている電解液を分配します。真空ピックアップピンセットを使用して、NMCカソードディスクを挿入し、上部プランジャーを配置します。アセンブリをセルコア部品の内側に取り付けます。
ボルトクランプですべてを固定する前に、Oリングを配置します。グローブボックスから電気化学セルを取り外し、恒温室内に置き、適切なケーブルを接続してセルをサイクラーに接続します。C/20 Cレートに対応する電流を入力するプロトコルのファイル名を選択し、チャンバー番号を選択して、電気化学サイクリングプロセスを実行します。
その後、[スタート]ボタンをクリックします。サイクリングステップの後、電気化学セルをグローブボックス内に持ち込みます。セルを分解して1つの電極を取り出し、次にセルを再組み立てして、残りの電極が乾燥するのを防ぎます。
精密天びんを使用して電極の重量を量り、新鮮なアルミホイルの上に置き、ホイルを折ります。電極を乾燥させるには、真空下でトランスファーグローブボックスの控え室に2時間置きます。重量がxミリグラムプラスマイナス0.01ミリグラムで安定したら、乾燥した電極の重量に注意してください。
ピンセットとヘラを使用して、ディスクを引っ掻き、コーティングされた材料を収穫し、さらに特性評価します。STA を準備するには、STA ソフトウェアを開き、[ファイル]、[新規作成] の順にクリックして、新しいメソッドを作成します。測定定義ウィンドウの[設定]タブでパラメータを選択します。
[ヘッダー]タブに移動し、[修正]を選択して、ベースライン補正用の空のるつぼで修正実行を実行します。サンプルの名前を書き、実行に使用する温度と感度のキャリブレーション用のファイルを選択します。MFCガスに移動し、パージガスと保護ガスとしてヘリウムを選択します。
[温度プログラム]タブで温度プログラムを作成し、加熱および冷却プロセスを定義します。ヘリウムの流量を、パージガスと保護ガスの場合はそれぞれ毎分100ミリリットルと毎分20ミリリットルに設定します。冷却媒体としてGN2をクリックし、摂氏5度の等温ステップから加熱セグメントの終わりまで、温度プログラムのすべてのセグメントのサンプル温度制御にSTCをクリックします。
[最後の項目]タブに移動し、この実行にファイル名を付けます。精密天びんを使用して、空のるつぼの重量を測定します。サンプルの名前の横にるつぼの塊を入力します。
銀炉を開き、るつぼをSTAのDSC / TGサンプルホルダーに置きます。 炉をゆっくりと排気してアルゴンを除去し、最大流量でヘリウムを補充します。るつぼを配置する炉を開くときにグローブボックスの雰囲気から来るアルゴンを取り除くために、排気補充を少なくとも2回繰り返します。
排気と補充の後、体重が安定するまで15分間待ちます。温度プログラムを使用して、測定を押して補正を実行します。実行が終了したら、空のるつぼを取り出します。
6〜8ミリグラムの傷のある材料をるつぼに入れます。るつぼ内のサンプルを秤量し、質量を記録した後、シーリングプレスを使用してパンと蓋を密封します。修正実行ファイルを開くには、[ファイル] と [開く] に移動します。
[高速定義]タブで、測定タイプとして[補正サンプル]を選択します。サンプルの名前と重量を書き、ファイル名を選択します。[温度プログラム]タブに移動し、摂氏5度の等温ステップと摂氏590度の加熱セグメントのFTオプションをアクティブにして、これら2つのセグメントのFTIRガスモニタリングを開始します。
加熱セグメントの GC ボックスをクリックして、GC-MS 分析をトリガーします。漏斗を取り、テルル化水銀カドミウム検出器ポートのデュワーに挿入し、液体窒素で慎重に満たします。FTIR ソフトウェアを開きます。
[基本パラメーター] タブで、TGA と呼ばれる TG-FTIR メソッドを読み込みます。XPM.[信号の確認]タブをクリックしてインターフェログラムを確認し、インターフェログラムが安定するまで待ってから熱解析を開始します。真空ポンプラインをオンにして、STAからFTIRおよびGC-MSに進化したガス種を引き出します。
ポンプ速度を毎分約60ミリリットルの安定した流れに調整します。GC-MSソフトウェアにメソッドをロードした後、[メソッドの実行]をクリックしてサンプル名とデータファイル名を入力し、[OK]、[メソッドの実行]の順にクリックします。STAソフトウェアで、温度プログラムとガス流量を確認し、GC-MSおよびFTIRオプションが有効になっていることを確認します。
[最後の項目] タブに移動し、STA および FTIR データのサンプルにファイル名を指定します。[測定]を押し、[FTIR接続の開始]をクリックして、STAソフトウェアとFTIRソフトウェア間の接続を確立します。接続が確立されたら、[風袋引き]をクリックして残高をゼロにし、[初期ガスの設定]を選択してガスの流れを確認し、[開始]ボタンを押して実行を開始します。
NMC 111グラファイト電気化学セルの放電曲線は、50ミリボルトのアノード電位を示しており、リチウムメッキがないことを裏付けています。アノード材料の熱分解プロファイルは、質量損失やガス発生のない領域1に鋭い吸熱ピークを明らかにしました。領域2は、最小限のガス発生と質量損失に加えて、幅広いDSC熱分解を示します。
二酸化炭素の排出量は摂氏100度前後で見られますが、摂氏150度より前に低下し、エチレンカーボネートは摂氏150度近くで蒸発し始めます。領域3は、顕著な質量損失、ガス発生、および発熱を示し、鋭い発熱ピークによって示されました。二酸化炭素、炭酸エチレン、三フッ化リン、エチレンが検出された。
領域4は、小さな部分的に重なり合うピークで熱放出量の減少を示し、微量のエチレン、およびエタン、メタン、プロピレンのガスによるわずかな質量損失が観察されました。加熱速度の増加により、ピーク1を除いてピーク温度が高くなり、最大ピーク温度が低くシフトします。ピーク2とピーク3のキッシンジャープロットを使用して、速度論パラメータを計算しました。
再現性は、電気化学的セットアップを組み立てるとき、および熱分析のためにセルを開くときに最も重要です。したがって、同じ演算子による複数の繰り返しと、同じ手順に従う必要があります。SEM-EDXやXRDなどの他の分析技術は、電池材料の化学組成に関するより深い洞察を提供することができ、さらに、さまざまな環境または電気化学的条件にさらされたときの変化を示すことができます。
この技術は、研究者が適切なサンプル調製を確実にしながら、非常に体系的な方法で電池材料の熱特性の評価を行うのに役立ちます。
この研究は、熱暴走事象中のリチウムイオン電池材料の反応速度論を調査します。同時熱分析技術を用いて、電池部品の熱安定性と安全性能の理解を深めることを目指しています。
Understanding and quantifying decomposition mechanisms in lithium-ion batteries is critical for de-risking battery safety and improving predictive models of thermal runaway. This protocol enables precise identification of exothermic reactions and evolved gases, supporting robust simulation of heat flow and material stability. These insights inform risk assessment and safety standards, directly impacting R&D portfolios in energy storage and advanced materials.
This protocol integrates from early material discovery through to preclinical safety modeling, providing a foundation for lead identification and risk assessment in battery R&D.