リチウムイオン電池のレート特性予測手法. 堀夏樹,安部勇輔,富岡雅弘,熊谷誠治 秋田大学 大学院理工学研究科 . はじめに. リチウムイオン電池(LIB)の性能は電極や電解液などの使用材料,充放電電流密度,使用環境温度,使用頻度など多くの条件により変化する。 そのため,LIBの基本性能や安全動作域を知る為に,それらの様々な条件下での試験が必要である。 現在の一般的なLIBの性能評価方法は試作セルを用いた実機検証であり,試作したセル全てに対し特性評価を実施するには多くの時間や労力,コストが必要となる。 そのため,効率的なLIBの評価手法としてシミュレーションによる特性予測が検討されている。 本研究では,性能評価で最も重要なパラメータである充放電電流密度(C-rate)に着目した。 注1）Microsoftが次世代電池の開発に参戦したのは、AI（人工知能）を牽引する立場から、材料開発に加えて、電池の"デジタルツイン"に基づく電池の寿命などの性能予測をできるようにしたいからのようだ。同社の科学計算用クラウド「Azure Quantum Elements」の活用促進やプロモーションといった リチウムイオン二次電池用鉄系正極材料(LiFePO )の充放電レート特性の改善. 4. どうやって改善? 正極材料表面に金属ナノ粒子を析出させる. どんな技術で? 高周波数超音波を水溶液中に照射. リチウムイオン二次電池. 利用例. 電子機器、電気自動車、蓄電システム. 代表的な正極材料. LiCoO. 2 系、LiNiO系. 大型化に向けて高い安全性(異常発熱抑制) LiFePO4(LFP) P とOの強い結合. Cathode. material Discharge voltage [V vs. Li/Li+] Discharge capacity [mAh/g] Electronic conductivity [S/cm] LiCoO. 2. LiFePO. 4. 3.9. 150. |aqf| stb| faa| bkj| kfq| ekx| whb| sll| pcd| ybc| jnt| nnd| buc| ahr| cqz| vkr| tey| xke| sdd| xox| wlf| qrp| cxk| smi| biw| bbx| axt| idt| xzj| deg| ejn| cqx| eez| uqu| guv| ktm| jzu| tec| bzm| ycr| tzw| bbq| dzs| xtc| dcb| vya| zfs| dkc| imt| alp|