锂离子电池极片的微观结构对电池性能有重大影响。目前,采用计算机仿真技术可以模拟锂离子电池微观结构与电池性能的关系。但是,由于缺乏电池极片微结构的真实实验数据,通常采用随机模型生成电池极片微结构的简化图像,这与实际结构往往存在差别。
苏黎世联邦理工学院的Martin Ebner等人启动了一个电池微观结构项目,他们采用X射线断层扫描技术采集电池微观结构图像,免费提供下载锂离子电池多孔电极和隔膜的三维微观结构和电化学数据。下载相关数据。
锂离子电池极片可看成一种复合材料,主要由四部分组成:(1)活性物质颗粒,嵌入或脱出锂离子,正极颗粒提供锂源,负极颗粒接受锂离子;(2)导电剂和黏结剂相互混合的组成相(碳胶相),粘结剂连结活物质颗粒,涂层与集流体,导电剂导通电子;(3)孔隙,填满电解液,这是极片中锂离子传输的通道;(4)集流体。
在电化学过程,极片涂层主要包括以下几个过程:(1)电子传输;(2)离子传输;(3)在电解液/电极颗粒界面发生电荷交换,即电化学反应;(4)固相内锂离子的扩散。极片微观结构中,颗粒粒径大小和分布会影响锂离子扩散路径和电化学反应比表面大小,孔径大小和分布会影响电解液的传输过程,孔隙迂曲度决定锂离子传输距离,等等。这些微结构特征都会最终影响电池性能。
利用电池微观结构开源数据,科研工作者可以研究电池极片微结构特征,电池微观机理,以及微结构控制技术。比如利用这些电池极片三维数据生成有限元模型,将这些真实微观结构模型作为输入,仿真模拟电池的性能,建立微观结构与电化学性能之间的关系。我们实际电池设计和制造者也可以采用这些数据直观认识和理解电池极片的微观结构特征,实现对极片微观结构的优化和更精确地控制。以下对开源数据简单说明,并示例三维立体图像重构过程。
电极微观结构开源数据主要是NMC111正极极片,包括活物质NMC111:粘结剂PVDF:导电剂Super C65比例分别为 90:5:5、 92:4:4、 94:3:3、 96:2:2 四种配方的极片,每种配方又分别经历0T、300T、600T、2000T压力条件辊压,共计16种极片。由于X射线CT扫描分辨率限制,极片微观结构只能区分活物质颗粒和孔隙两相,碳胶相被看成了孔隙。电化学数据是将极片组装成纽扣半电池进行的测试。
采用ImageJ软件(免费开源软件,下载地址:http://imagej.net/Downloads )对极片图片序列进行三维立体图像重构示例,步骤如下:
(1)从开源数据库下载Binary Data数据,如图1所示;
图1 开源数据列表
(2)打开ImageJ软件,首先使用 File> > Import> > ImageSequence命令以virtual stack形式导入二值化的图像序列(binarized文件夹),如图2所示;
图2 导入二值化的图像序列
(2)然后构建三维模型,具体步骤如下: Plugins>> 3D> > 3D Viewer,操作步骤如图3所示。
图3 构建三维模型
(3)对图3视图可以进行操作,设置背景颜色,旋转视角,缩小放大等,锂离子电池极片3D微观结构如图4所示。
图4 锂离子电池极片3D微观结构
获取以上3D微观结构之后,我们可以统计活物质颗粒粒径分布,孔隙率等参数。图5是16种极片在厚度方向上活物质颗粒直径和孔隙率的分布,从图中可见,所有的极片中,小颗粒倾向分布在集流体一侧,这是极片在干燥过程中活物质再分配造成的。经历较大压力辊压之后,极片表面也会出现小颗粒分布集中的现象,这是辊压破碎了极片表面的颗粒。涂层孔隙率在厚度方向上分布均匀,没有出现梯度分布情况。另外,随着辊压压力增加和导电剂和粘结剂含量降低,电极的孔隙率不断降低。并且,低导电剂和粘结剂含量、低辊压压力的电极孔隙率不均匀性更明显,这可能是浆液制备过程中不均匀分散和电极辊压过程中颗粒重排的结果。辊压压力和导电剂含量对孔隙率的具体影响如图6所示,两个因素作用下具体影响过程比较复杂。
图5 16种极片在厚度方向上活物质颗粒直径和孔隙率的分布
图6 辊压压力和导电剂含量对孔隙率的具体影响
将这些极片制作成对锂片的纽扣半电池,分别在不同倍率条件下进行充放电,截至电压为2.3V-4.3V,没有辊压的极片截至电压为2.4V-4.4V。充放电模式分别为:(1)CC:恒流充电,然后恒流放电;(2)CCCV:恒流充电到截至电压后恒压1小时,然后恒流放电到截至电压后恒压1小时。图7是16种极片恒流放电(CC,蓝色)和恒流恒压放电(CCCV,紫色)的倍率特性曲线,高导电剂含量的极片倍率性能更好,具有更高的CC容量。而对于导电剂含量更低的极片,更大压力压实之后极片稳定性更好。
图7 16种极片恒流放电(CC,蓝色)和恒流恒压放电(CCCV,紫色)的倍率特性曲线
参考文献【2】就是利用这些开源数据研究极片微观结构演变,作者提出了描述电极微观结构及其演化的组构张量法(fabric tensorapproach),这是基于粒子间连通性的定向测量技术,涉及到电极的结构和传输特性。他们展示了组构张量捕捉活物质颗粒之间的接触状态分布的演变过程,微观结构示例如图8所示。
图8 极片3D微观结构开源数据研究示例
参考文献:
[1] Ebner M, Geldmacher F, Marone F, et al. X-Ray Tomography ofPorous, Transition Metal Oxide Based Lithium Ion Battery Electrodes[J]. ADVANCEDENERGY MATERIALS. 2013, 3(7): 845-850.
[2] Stershic A J, Simunovic S, Nanda J. Modelingthe evolution of lithium-ion particle contact distributions using a fabrictensor approach[J]. Journal of Power Sources. 2015, 297(30): 540-550.
来源:第一电动网
作者:锂想生活mikoWoo
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