19 3月 2019

【論文紹介】High‐Voltage Charging‐Induced Strain, Heterogeneity, and Micro‐Cracks in Secondary Particles of a Nickel‐Rich Layered Cathode Material

Adv. Funct. Mater. doi: 10.1002/adfm.201900247
・ニッケルリッチ層状カソード材料(LiNi1-x-yMnxCoyO2)(NMC)の劣化の原因を特定したとの報告。
・研究チームは透過型X線顕微鏡(TXM)観察を行い、劣化粒子内のすべての化学分布をマッピングした。このデータ量は膨大で、機械学習により解析を行った。
・結論として、サイクルにより容量劣化した粒子は、全体的にニッケル原子の酸化状態に不均一性があることが明らかとなった。粒子内部のニッケルは酸化状態を維持しするが、表面のニッケルは不可逆的に還元され、その効率が低下する。
・さらに追加の実験で、容量劣化した粒子は、材料の構造内に小さなひびが入っていることが明らかとなった。
・電池の充放電プロセス中に、正極材料が膨張および収縮し、応力が発生する。その応力を効率的に解放できないとクラックが発生する。
・これらの結論から、研究チームは中空構造を持つ新しい材料を合成することで、この問題を軽減できる可能性があると考え、理論的な計算、そして実験的にその有効性を確認した。
<元記事>https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/adfm.201900247

最近、AIを導入した分野に注目されているらしい。AIというと懐疑的に感じるところもあるが、機械学習だと考えれば今後活躍の場は広がっていくのではないだろうか。生産の現場でも導入が進んでいる。

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