Lithium-iontové baterie jsou široce používány v našem každodenním životě kvůli svým výhodám, jako je čistota, vysoká hustota energie a dobrý výkon oběhu. Zejména v posledních letech, rychlý vývoj nových energetických vozidel, elektráren pro ukládání energie, spotřeba lithium-iontových baterií, než si představit, nové energetické vozidlo integrované několik tisíc baterií, až několik stovek kilogramů, obrovské množství baterií soustředěné dohromady, bezpečnostní otázky jsou obzvláště důležité. V posledních letech došlo k výbuchu elektrických vozidel s lithiovými bateriemi, automobilů a elektráren pro ukládání energie, takže kvalita lithiových baterií, bezpečnost a další výzkum jsou stále více věnovány, technologie kontroly kvality lithiových baterií také klade vyšší požadavky, které zahrnují pozitivní a negativní pólové materiály, membrány, měděné fólie, hliníkové fólie a dokonce i vnější obalové materiály.

Opel a skupina se dlouhodobě zabývají mikroanalýzou v oblasti optiky a elektroskopie, prostřednictvím výměny s širokou škálou zákazníků jsme zjistili, že mikroanalýza zákazníků je nízká účinnost, lidský subjektivní faktor má velký vliv, nestandardizování a další problémy, za tímto účelem jsme založili Huihong Technology Co., s využitím inteligentního softwaru k dosažení automatizace a standardizace mikroanalýzy.

Mikrointeligentní systém pro analýzu materiálů lithium-iontových baterií (LIBMAS)

Lithium-iontová baterie je obecný název baterie s lithium-iontovými vloženými sloučeninami jako elektrodovým materiálem, která se spoléhá především na pohyb lithium-iontů mezi kladnými a zápornými pódy. Vzhledem k chybám při zpracování materiálů, lithiumové baterie stále vyskytuje jistou pravděpodobnost selhání během použití nebo skladování.^[1]Například, pórové elektrody dochází k objemovému rozšíření a kontrakci během nabíjení a vybíjení, což vede k postupnému vzniku trhlin částic, které vznikají a rozšiřují se podél původních defektů, což vede k mechanickému zlomu materiálu a rozpadu struktury elektrody, což vede k rozprašování materiálu elektrody. Poruchy těchto materiálů výrazně snižují výkon lithiumových baterií, což ovlivňuje spolehlivost a bezpečnost jejich použití.

Obrázek 1: Mikrointeligentní analytický systém pro lithium-iontové baterie

V souvislosti s různými problémy s poruchami vzniklými při používání lithiumových baterií, Huihong Smart Technology přizpůsobila vlastní software pro zákazníky, aby uspokojila všechny potřeby zákazníků, využila pokročilou technologii AI a technologii zpracování obrazu, která může rychle a přesně provádět identifikaci jednokrystalové reunie, rozpoznávání prasknuté kuly, posouzení rovnoměrnosti rozdělení sekundárních kulových částic, statistiku průřezu pórů, statistiku membránových pórů a další analýzu materiálů lithiumových baterií.

1) Identifikace:

Obvykle při přípravě trojitého pozitivního materiálu se používá metoda spoluusazení^[2]Znovu sloučení jednorázových částic na nanoúrovni se hromadí do kulatých sekundárních částic, ale tato struktura hromadění snadno vytváří praskliny, což vede k snížení výkonu baterie.

Obrázek 2: Inteligentní software rozlišuje rozdělené a běžné míče

Prostřednictvím HUIHONG LIBMAS lze rychle vypočítat a vypočítat podíl trhliny kule a získat informace o trhlinách kule, čímž se zlepšují procesní podmínky, jak je uvedeno na obrázku II.
Vnitř pozitivních částic je obvykle polykrystalická struktura tvořená sekundárními kuličkovými částicemi, odložíme sekundární kuličkové částice a zjistíme, že po cyklickém nabíjení a vybíjení se objevuje velké množství trhlin v průřezu částic, jak je uvedeno na obrázku 3. Použití LIBMAS pro identifikaci průřezových pór umožňuje rychlé získání výsledků průřezových pór.

Obrázek 3: Identifikace pórů sekundárního průřezu kuličky

2) Identifikace částic:

Pozitivní tripolární částice obvykle vyžadují spékání při vysokých teplotách čistého kyslíku, spékaný tripolární produkt má obecně typický formu agregátu, který se skládá z jednorázové částice o velikosti přibližně několika stovek nanometrů, dvorázové kulové částice mezi několika a více než tucty mikronů. Předchozí použití umělé statistické analýzy vyžaduje manuální měření jednotlivě po zobrazení SEM, velká pracovní zátěž a chyba umělého měření; Pomocí inteligentního analytického softwaru Huihong lze jedním kliknutím zjednodušit proces a rychle získat standardizované statistické výsledky v krátkém čase, jak je uvedeno na obrázku 4.

Obrázek 4: Identifikace sekundárních kuličkových částic vzniklých při jednom spojení částic

Velikost částic materiálu elektrody ovlivňuje kapacitu baterie, výkon zvětšování a cyklický výkon^[3]Malé částice mohou zkrátit cestu lithium-iontové difuze pevné fáze a vnitřní pórové částice mohou poskytnout více lithium-iontových migračních kanálů. Nicméně příliš malá velikost částic může vést k nízké efektivitě a hustotě plnění, což ovlivňuje celkovou kapacitu baterie. Pomocí LIBMAS lze efektivně identifikovat velikost částic (délka, šířka, obvod, plocha atd.) a jejich distribuci, jak je uvedeno na obrázku 5.

Obrázek 5: Software automaticky rozlišuje reúniové částice a reúniové částice

3) Identifikace jednokrystalických částic:

Ve srovnání s jednotlivými nanočásticemi mají aglomerované částice výhody jako menší povrchová plocha, lepší pohyblivost částic, vysoká hustota stlačení a lepší zpracovatelnost elektrodových celulí. Nicméně během opakovaného nabíjení a vybíjení agregátu se elektroda neustále rozšiřuje a kontraktuje a vnitřní částice se snadno rozbijí. Ve srovnání s polykrystalickými pozitivními materiály, které snadno produkují rozdrcení částic, mnoho studií^[4,5]Začali jsme zkoumat vlastnosti monokrystalických trojic pozitivních pólových materiálů od samotné krystalické struktury, výsledky ukazují, že monokrystalické trojice mají lepší mechanickou pevnost, čímž potlačují rozbití částic a také lepší tepelnou stabilitu při vysokých teplotách. Takový výzkum vyžaduje přesnou identifikaci jednokrystalických částic a jejich vnitřní tkáně, a LIBMAS může automaticky identifikovat jednokrystalické částice s jasným profilem v reunionálních částicích a měřit a vypočítat jejich průměr, jak je uvedeno na obrázku 6.

Obrázek 6: Identifikace jednokrystalických částic

2) Rozpoznat velikost míče:

Kromě toho může HUIHONG LIBMAS přesně rozpoznat všechny velké a malé částice na obrázku a vypočítat rovnoměrnost rozdělení velkých a malých částic na základě posouzení plochy. Obrázek 7.

Obrázek 7: Identifikace a statistika rovnoměrnosti rozdělení velikosti sekundárních kulových částic

5) Statistika porozity membrany:

Lithiumová baterie jako důležitá součást lithiumové baterie je polymerický funkční materiál s mikropórovou strukturou na nanoúrovni, jejíž hlavní funkcí je zabránit kontaktu polů a vzniku zkrácení, zatímco elektrolytové ionty procházejí. Související studie potvrzují^[6]Čím rovnoměrnější je rozložení mikropórových otvorů membrany, tím lepší je elektrický výkon baterie.

Rozložení otvorů je pozorováno především skenovacím elektronovým mikroskopem (SEM), ale pouze pouhým okem, charakterizace porozity je chybná a neefektivní. Pro přesnější zobrazení porozity materiálu je tedy nutné kombinovat software pro zpracování obrazu s SEM, aby bylo možné splnit požadavky na distribuci membránových pórů a jejich kvantitativní analýzu.

Obrázek 8: Identifikace membránových pórů a statistika porozity

HUIHONG LIBMAS může rychle získat informace o porozitě membrany, zjistit porozitu membrany, průměr pór a průměr vlákna a statisticky analyzovat, aby obrazově popsal strukturální detaily povrchu membrany a zlepšil přesnost hodnocení porozity membrany lithiumové baterie, jak je uvedeno na obrázku 9.

Systém pro analýzu cizích objektů s lithium-iontovými bateriemi (LIBIAS)

V současné době průmysl klasifikace kovů a magnetických cizích těles v lithium elektropódových materiálů má hlavně následující tři aspekty: kovy a nekovové částice, magnetické cizí tělesa, Cu / Zn monomer^[7]Uvedení cizích látek vzniká při přivádění surovin a výrobě. Pro účinnou kontrolu obsahu nekovových / kovových / magnetických cizích těles v pozitivních a negativních materiálech lithium-iontových baterií se obvykle používá profesionální zařízení a software pro statistiku tvaru a složení cizích částic v surovinách po prvním sítění. V průmyslu byly použity optické nebo ruční metody měření, avšak tyto tradiční metody testování často mají více nebo méně nedostatky v přesnosti, úplnosti a konzistenci výsledků dat, což představuje větší výzvu pro přesnou detekci. V současné době jsou hlavními problémy s detekcí cizích částic v materiálech lithiumových baterií: 1) široký zdroj cizích částic, obtížné sledování, 2) velké množství dat, časově náročné, 3) snadné sjednocení částic a vysoká obtížnost identifikace.

Obrázek 1: Obrázek stejné částice pod optickým mikroskopem (vlevo) a elektronovým mikroskopem (vpravo) a hlavní složkou částice identifikace EDS je Fe.

Obrázek 2: Rozložení všech částic na filtru pod obrazem elektroskopu

Obrázek 3: Reunion částic na filtru

V reakci na nedostatky tradičního softwaru vyvinula společnost Huihong Technologies, která patří do skupiny Opel, systém pro analýzu cizích objektů pro lithium-iontové baterie (LIBIAS). Jedná se o plně automatický systém pro analýzu čistoty s přesnými, efektivními a snadno obslužnými funkcemi, který umožňuje snímání a zpracování obrazu BSE s vysokým rozlišením, kvantitativní testy prvků a další. Obsahuje: 1) snadno použitelný testovací program, 2) otevřený standardní editorský systém knihovny a 3) vytváření grafů odpovídajících zprávám jedním kliknutím.

Obrázek 4: Typ částic v poměru k koláčovému grafu (vlevo), trojitý statistický graf (vpravo)

Huihong Smart Technologies je poskytovatel řešení pro aplikace mikrointeligentní analýzy obrazu v průmyslovém sektoru. Podle vize "zůstat originálním, vést průmyslovou analýzu s informačními technologiemi", může uživatelům poskytnout řešení pro inteligentní mikroanalýzu lithiumových baterií v celém scénáři. "Lithium-iontové baterie materiál mikrointeligentní analýzy systému (LIBMAS)" a "Lithium-iontové baterie cizích objektů analýzy systému (LIBIAS)", který je vyvinut Huihong Smart Technologies, kombinuje vysoce rozlišovací výkon skenovací elektroskopy s inteligentním analytickým softwarem, řešit od lithium-iontové suroviny, pozitivní a negativní póly, membrany, lithium-iontové baterie čistota celé řady analýzy související s lithium-iontové baterie, pomáhat výzkumníkům vyvinout lepší výkon lithium-elektrické výrobky.

Reference:

[1] Wang Qi-Yu, Wang Shuo, Zhou Ge, Zhang Jie-Nan, Zheng Jie-Yun, Yu Xi-Qian, Li Hong. Pokrok v analýze poruch lithiové baterie. Acta Phys. Hřích. , 2018, 67(12): 128501. doi: 10.7498/aps.67.20180757.

[2] https://doi.org/10.1016/j.powtec.2009.12.002

[3] Jang Shaobin, Liang Zheng. Principy a aplikace výroby lithium-iontových baterií [M].

[4] https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.abc3167.

[5] Xiaojianwei, Liu Liangbin, Fengze Wei, atd. Jednokrystalové LiNi_xSpolečnost Co_aMn_1-x-yO₂Pokrok ve výzkumu materiálů trojitých pozitivních pódů [J]. Baterijní průmysl, 2017, 21(2): 51-54.

[6] Mao Jiyong, Xu Hanliang. Dopad membranní porozity lithium-iontových baterií na výkon baterií [J]. Guangzhou Chemical, 2018,46(14): 78-80.

[7] Huisheng, Jian Yongli, Li Jiang. Studie procesní kontroly kovů a magnetických cizích těles z lithiových elektropódových materiálů [J].World Nonferrous Metals, 2021(17):166-168.