충전 및 방전 리튬 철 인산 염-흑연 셀 저하에 다른 온도에서 효과

이 방법은 배터리 노화에 대한 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다른 충전 및 방전 온도를 순환하면 성능 저하를 일으키는 많은 프로세스가 온도에 따라 달라지기 때문에 성능 저하에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 기존 테스트 방법이 충전 및 방전에 동일한 환경 온도를 사용함에 따라 다양한 충전 및 방전 온도를 테스트하는 것입니다.

이 기술의 의미는 다양한 충전 및 방전 온도의 테스트를 통해 미래의 표준 및 규정을 지원하는 방향으로 확장됩니다. 이 방법은 다양한 온도에서 열화 메커니즘에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 더 높은 온도 사이클링은 열화를 향상시키고 SEI 층의 성장을 증가시키는 반면 저온 사이클링은 리튬 도금을 초래합니다.

실험하기 전에 실험 계획법(Design of Experiment Method)을 사용하여 최적의 충전 및 방전 온도 쌍을 식별하여 필요한 온도 조합 수를 최소화합니다. 프로세스를 시작하려면 두 개의 리튬 철 인산염-흑연 파우치 셀을 30% 충전 상태로 단단한 폴리카보네이트 홀더에 넣습니다. 배터리 사이클러의 온도 챔버에 있는 고정 장치에 셀을 놓습니다.

배터리 사이클러에 연결된 열전대를 각 셀의 한쪽 중앙에 놓습니다. 4선 연결을 통해 셀을 배터리 사이클러에 연결합니다. 배터리 사이클러 소프트웨어에서 온도 챔버를 섭씨 25도로 설정합니다.

세포가 12시간 동안 평형을 이루도록 합니다. 다음으로, 배터리 사이클러 테스트 편집기에서 2단계, 정전류, 정전압 셀 컨디셔닝을 위한 새 파일을 만듭니다. 배터리 상태가 지정된 제한을 초과하는 경우 사이클링을 중지하려면 채널 안전 기준을 입력하십시오.

0.1에서 최대 2.7V의 C-rate에서 정전류 방전 단계를 추가합니다. 30분 동안 휴식을 취합니다. 그런 다음 정전류에서 0.1 C-rate에서 3.7 V까지 정전압 충전이 1 시간 동안 지속되거나 C-rate가 0.01C로 떨어질 때까지 충전합니다.

그리고 또 다른 30분 휴식 시간. 완료되면 컨디셔닝 프로토콜을 저장합니다. 참조 순환을 위한 새 프로토콜을 만듭니다.

챔버 온도를 섭씨 25도로 설정하고 온도가 시간당 1켈빈 미만으로 변할 때까지 대기 시간을 추가합니다. 3.3의 C-rate에서 각각 3.7V 및 2.7V의 충전 및 방전 임계값을 가진 두 개의 정전류 충전/방전 주기를 추가합니다. 온도가 안정화될 수 있도록 대기 시간으로 각 주기를 따르십시오.

완료되면 참조 사이클링 프로토콜을 저장합니다. 컨디셔닝 방법을 열고 참조 사이클링을 컨디셔닝에 서브루틴으로 추가합니다. 그런 다음 기본 배터리 순환기 소프트웨어를 엽니다.

테스트할 셀이 있는 두 채널을 모두 클릭하여 채널을 선택하고 실행 버튼을 클릭합니다. 컨디셔닝 프로세스를 선택하고, 파일 이름을 제공하고, 용량을 암페어 시간 단위로 입력하고, 온도 챔버를 선택합니다. 프로세스를 실행하여 초기 용량을 확인합니다.

동일한 충전 및 방전 온도로 장기 사이클링을 위한 새로운 프로토콜을 만듭니다. 챔버를 목표 온도로 설정하고 셀 온도가 평형을 이루도록 하는 것으로 시작합니다. 정전류, 정전압 충전을 수행하는 방법을 설정합니다.tage 위상이 1시간 동안 지속되거나 C-rate가 0.1로 떨어질 때까지 1의 C-rate에서 3.7V로 충전합니다.

30분 동안 세포를 휴지시킵니다. 그런 다음 동일한 C-rate에서 2.7V로 정전류 방전을 수행하고 셀을 30분 더 휴지시킵니다. 충전/방전 주기를 100회 반복합니다.

25 사이클마다 하위 루틴으로 참조 사이클링을 추가합니다. 동일한 C-rate 및 전압 임계값을 사용하여 서로 다른 충전 및 방전 온도로 장기 사이클링을 위한 또 다른 프로토콜을 만듭니다. 각 사이클링 단계 후에 휴지 단계를 설정하여 셀 온도가 안정화될 때까지 기다립니다.

충전/방전 주기를 100회씩 반복 반복 100회 반복 25회 주기마다 참조 사이클링을 반복합니다. 완료되면 메서드를 저장합니다. 이러한 프로토콜을 기반으로 실험 방법의 설계에 의해 식별된 온도 조합에 대한 장기 사이클링 프로토콜을 만듭니다.

그런 다음 주 배터리 사이클러 프로그램으로 돌아갑니다. 테스트할 셀의 채널을 선택합니다. 원하는 장기 사이클링 프로그램을 선택합니다.

데이터의 파일 이름을 입력합니다. 온도 챔버를 선택하고 장기 사이클링을 시작합니다. 새로운 세포에서 테스트를 한 번 반복하여 반복성을 평가합니다.

전기화학적 사이클링 테스트가 완료되면 배터리 사이클링 소프트웨어에서 데이터 시각화 템플릿을 엽니다. 그런 다음 저장된 사이클링 데이터를 열고 시간 경과에 따른 세포 분해를 평가합니다. 다음으로, 분석 소프트웨어에서 데이터를 열고 최대 K-폴드 R-제곱 함수를 사용하여 단계적 피팅을 선택합니다.

데이터를 적합하고, 부분 집합을 평가하고, 과적합을 피하기 위해 최상의 전체 R-제곱 값을 선택합니다. 그런 다음 모델 만들기를 클릭하여 피팅된 데이터를 시각화합니다. Effects Summary(효과 요약)에 나열된 매개변수를 평가하고 유의하지 않은 것으로 표시된 매개변수를 삭제합니다.

최종 성능 저하율 시각화를 보고 원하는 대로 모양 설정을 조정합니다. 테스트된 모든 셀에 대해 이 프로세스를 반복합니다. 다음으로, 세포를 불활성의 가스로 채워진 글로브 박스로 옮깁니다.

세포를 분해하고 세라믹 가위로 파우치를 잘라 엽니다. 양극과 음극을 5mm x 5mm 조각으로 자릅니다. 주사 전자 현미경에 전극 조각을 장착합니다.amp르 홀더에 고정된 le stubs.

시료 홀더를 밀봉된 용기에 삽입하고 대기실을 통해 글로브 박스에서 제거합니다. 샘플 홀더를 글로브 박스에서 양압의 불활성 가스로 채워진 글로브 백을 통해 SEM 샘플 챔버로 옮깁니다. 각 샘플의 표면에서 최소 5개의 서로 다른 위치를 특성화하여 잠재적인 표면 불균일성을 식별합니다.

섭씨 20도에서 충전 및 방전 온도로 순환할 때 각 25 사이클 블록 내에서 용량의 급격한 감소가 관찰된 후 섭씨 25도에서 기준 사이클링 동안 상당한 회복이 관찰되었습니다. 섭씨 12도 또는 섭씨 30도에서 사이클링하는 것은 섭씨 5도 또는 섭씨 5도에서 사이클링하는 것보다 현저하게 더 큰 용량 감소를 초래했습니다. 주어진 충전 온도에서 사이클링할 때 더 낮은 방전 온도에서 더 높은 장기 안정성이 관찰되었습니다.

유사하게, 주어진 방전 온도에서 사이클링할 때, 일반적으로 더 낮은 충전 온도에서 더 높은 장기 안정성이 관찰되었습니다. 섭씨 20도의 방전 온도와 섭씨 0도 또는 섭씨 15도의 충전 온도로 순환된 셀은 섭씨 20도의 충전 온도에서 관찰된 것보다 장기 사이클링에 걸쳐 용량의 심각한 감소가 덜한 참조 사이클링 후 완만한 용량 회복을 보였습니다. 데이터에서 모델을 도출하여 충전 및 방전 온도와 저하 속도 간의 관계를 설명하여 잠재적인 응용 분야에 따라 최적의 온도를 식별할 수 있습니다.

이 방법에 대한 아이디어는 온도 변화가 배터리 내구성에 어떤 영향을 미치는지에 대해 논의했을 때 처음 얻었습니다. 우리는 테스트 표준을 분석한 결과 테스트가 대부분 동일한 환경 온도에서 수행된다는 것을 깨달았습니다. 그러나 배터리는 계절의 변화, 낮/밤의 변화, 주변 장비의 작동 온도로 인해 지속적으로 변화하는 온도에 직면해 있습니다.

주어진 온도 범위에서 매우 많은 수의 충전 및 방전 온도 순열이 있을 수 있습니다. 따라서 최적의 실험 설계법을 사용하여 최대 정보 획득에 필요한 테스트 수를 최소화합니다. 이 기술은 실제 사용과 비슷한 조건으로 목적에 맞는 더 나은 분해 기술 표준을 개발할 수 있는 길을 열었습니다.

이 비디오를 시청한 후에는 배터리 사이클링 데이터를 설계, 테스트 및 분석하고 해당 데이터를 다른 테스트 결과 및 실제 사용량과 비교하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다.