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锂电池的材料需要怎么促进研发

发布者:【蓝狮平台资讯】   发布时间:2021-12-05 13:12:47   点击量:689

“资料基因组计划”的提出,为锂电池新资料的开发供给新的思路。“资料基因组”科学研讨的关键是完结资料研制的“高通量”,即并发式完结“一批”而非“一个”资料样品的。


近年来,在锂二次电池新资料的研制进程中逐步树立了根据资料基因组思维的高通量核算理论工具与研讨渠道。在该渠道上,经过将不同精度的核算办法组合,完结了根据离子输运性质的资料挑选;经过将信息学中数据发掘算法引入高通量核算数据的剖析,证实了资料大数据解读的可行性。


上述渠道完结了在锂电池固体电解质的高通量挑选、优化和规划上进行新资料研制的演示运用,经过高通量核算挑选取得了两种可用于富锂正极包覆资料的化合物Li2SiO3和Li2SnO3,有用改进了富锂正极的循环安稳性;经过对掺杂策略的高通量挑选,取得了提高固体电解质β-Li3PS4离子电导率和安稳性的计划;经过高通量结构猜测规划了全新的氧硫化物固体电解质LiAlSO;并在零应变电极资料结构与功能的构效关系研讨中进行了大数据剖析的尝试,剖析了零应变电极资料的规划根据。上述资料基因组办法在锂电池资料研制中的运用为在其他类型资料研制中推行这种新的研制模式供给了或许。


传统的电池资料研制是根据以“试错法”为特征的开发模式,从发现到运用的周期很长,一般需要20年或更长时刻。“资料基因组计划”的提出,为锂电池新资料的开发供给新的思路。“资料基因组”科学研讨的关键是完结资料研制的“高通量”,即并发式完结“一批”而非“一个”资料样品的。


核算模仿、制备和表征,即高通量核算、高通量制备与高通量表征,完结系统的挑选和优化资料,然后加快资料从发现到运用的进程。利用“资料基因工程”办法,经过高通量、多标准的大范围核算和查找,借助数据发掘技能和办法,有望挑选出或许具有优异功能的新资料。规划了将不同精度核算办法相结合的高通量挑选流程:


首要根据资料的运用条件经过元素挑选缩小范围,然后选用快速的键价核算进行开端挑选去除离子输运势垒较大的化合物,最后选用根据密度泛函的模仿对上一步挑选得到的资料进一步精确核算取得最终的备选资料,然后有用地提高了整体的挑选效率,完结了锂二次电池资猜中快离子导体的高效挑选。


▲图1经过一系列指令脚本完结运算进程的自动化


1.富锂正极新式包覆资料的挑选


经过选用高通量核算挑选,综合考虑结构匹配、扩散通道、导电性等要素,发现了两种或许与锂离子电池富锂正极资料相匹配的包覆化合物Li2SiO3和Li2SnO3。这两种资料都归于离子化合物,具有较好的离子导电性,并且在化学结构上与富锂资料((1..x)Li2MnO3xLiMO2)中的母相资料Li2MnO3相似,因而可尝试挑选其作为富锂资料的外表润饰层。


▲图2用键价办法核算得到的(a)Li2SiO3和(b)Li2SnO3的离子输运通道


2.高通量核算挑选固体电解质-Li3PS4的优化改性计划


经过选用密度泛函核算与键价核算相结合的办法,可以对大量的掺杂改性计划进行高通量的核算挑选.选用可精确确定晶体结构的密度泛函核算来取得掺杂后的原子方位信息,再经过键价核算快速挑选其间有利于下降锂离子迁移势垒的掺杂计划.经过对β-Li3PS4的P位进行Sb,Zn,Al,Ga,Si,Ge,Sn的掺杂,以及对S位进行O掺杂的研讨发现,用氧替换晶格中部分硫或用锌氧两种元素对β-Li3PS4进行共掺杂能有用提高其离子电导率。


在经过高通量核算挑选取得了资料改性的优化计划后,根据密度泛函的高精度核算可有用提醒掺杂对资料功能的改进机理。


▲图3(a)选用密度泛函核算与键价核算结合的高通量核算流程,挑选能改进β-Li3PS4离子电导率和安稳性的掺杂改性计划;(b)P位掺杂Sb,Zn,Al,Ga,Si,Ge,Sn以及S位掺杂O后核算得到的锂离子迁移势垒。


3.高通量结构猜测办法发现全新结构的固体电解质LiAlSO


经过选用CALYPSO软件在Li-Al-S-O的元素空间中构建具有各种空间群的晶体结构,并对其进行结构优化和能量核算,根据其间能量低的结构运用粒子群优化算法生成新的结构,在此优化进程中,逐步找到由这四种元素按照1:1:1:1的比例构成的最安稳结构.核算结果显现,这种全新的氧硫化物LiAlSO具有与-NaFeO2相似的正交结构,AlS2O2层沿b轴方向平行排列,Li离子位于层间与S和O构成扭曲的四面体单元。


▲图4(a)选用高通量晶体结构猜测算法得到的含锂氧硫化物LiAlSO的晶体结构;(b)密度泛函核算得到的锂离子在该结构中的输运势垒


4.数据发掘办法研讨零应变电极资猜中结构与体积改变的相关


根据资料基因思维的高通量核算与高通量试验测试为新资料研制领域不仅供给了新的研讨思路,而且带来了成倍增长的数据信息,为大数据办法在资料学中的运用打下了根底。机器学习技能已被用于获取资料性质与各种杂乱的物理因子之间的核算模型,例如经过猜测分子的原子化能寻觅热力学安稳的新化合物。


图5显现了选用数据发掘办法研讨方针变量与描绘因子之间相关的三个首要步骤:首要需要取得不同样本中方针变量的数据,这儿针对尖晶石结构的正极资料LiX2O4和层状结构的正极资料LiXO2(X为可变价元素)共28种结构,经过密度泛函核算对资料在脱锂前和彻底脱锂后的结构进行优化,取得因为脱锂导致的体积改变百分比。


接下来需要对每个样本树立一系列描绘因子,用于表述其原子层面的微观信息,在本研讨中,为每种结构选取了34个描绘因子,包括与晶格参数相关的7个参数、与组成元素根本性质相关的10个参数、与局部晶格形变相关的12个参数、与电荷分布相关的3个参数和与组分相关的2个参数。


在具有了描绘因子与方针变量的数据后,就可开端选用数据发掘的办法来树立因子与变量之间的相关,对于所树立的模型,需要选用核算参数来评价其可靠性及猜测才能,并在合理的猜测范围内对新的结构进行方针物性的猜测。


▲图5选用多元线性回归数据发掘办法剖析脱锂前后晶格体积改变与结构之间的相关


经过选用“Leave-One-Out”办法进行评价,发现在上述问题中选用11个相关变量(11components)时得到的Q2指数最大,标明此时得到的模型最为安稳。进一步的因子重要性剖析标明(图6),尽管离子半径是晶格体积改变的重要决定要素,但体积改变并不只是与离子半径有关,过渡金属的成键参数及过渡金属氧八面体的局域结构也对体积改变起到效果。在此模型的根底上,可以构建含有多种过渡金属的正极资料,一起调节系统在脱嵌锂进程中的体积改变,最大程度地减小因为锂含量改变导致的晶格体积改变率。


▲图6选用PLS模型因子重要性剖析探寻对正极资料脱锂进程体积改变影响较大的参数。


针对固态锂二次电池的研制,我们及时开展了适用于锂电池资料的高通量核算办法的探索,发展了包括离子输运性质在内的、交融不同精度的核算办法,树立了根据锂离子输运势垒的高通量核算挑选和优化流程,完结了多种资料的并发核算、监控核算中心进程、剖析核算结果、根据核算结果对资料功能的判断和查核等功能。运用该自主研制的高通量核算渠道,已成功挑选了无机晶体结构数据库中含锂的氧化物,发现了两种能改进富锂正极循环功能的包覆资料;并对硫化物固体电解质进行了掺杂计划的高通量核算优化,由此提出了构建多种阴离子共存的固体电解质的规划思维,发明了一种全新的氧硫化物固体电解质;根据高通量核算所汇集的数据,尝试了在正极资料脱锂进程中的体积改变研讨中选用多元线性回归的数据剖析办法,为进一步在锂二次电池研制中引入数据发掘和机器学习等工智能办法供给了或许。

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