Літій-іонні батареї широко використовуються в нашому повсякденному житті через їх чистоту, високу щільність енергії та хорошу продуктивність циркуляції. Особливо в останні роки, швидкий розвиток нових енергетичних автомобілів, електростанцій зберігання енергії, кількість літій-іонних батарей перевищує уявлення, новий енергетичний автомобіль інтегрує кілька тисяч батарей, до кількох сотень кілограмів, величезна кількість батарей зосереджена разом, питання безпеки є особливо важливим. Останніми роками літієві батареї електричні автомобілі, автомобілі та енергозберігальні електростанції сталися вибуховими аваріями, тому дослідження якості літієвих батарей, безпеки та інших аспектів все більше приділяють уваги, технології перевірки якості літієвих батарей також ставлять більш високі вимоги, що охоплює позитивні та негативні полодні матеріали, мембрани, мідну фольгу, алюмінієву фольгу та навіть зовнішн

Opel і група довгий час займаються мікроаналізом в області оптоскопії, електроскопії, через обмін з широким спектром клієнтів, ми виявили, що зараз клієнтів мікроаналіз є неефективним, суб'єктивні фактори впливають на великий, нестандартування і інші проблеми, для цього ми заснували Huihong технологічної компанії, використовуючи інтелектуальне програмне забезпечення для автоматизації мікроаналізу, стандартизації.

Мікроінтелектуальна система аналізу матеріалів літій-іонних батарей (LIBMAS)

Літій-іонна батарея - це загальна назва батареї, яка використовує літій-іонні вбудовані сполуки як електродний матеріал, яка в основному залежить від переміщення літій-іонів між позитивними та негативними полодами. Через дефекти в процесі обробки матеріалів літієва батарея все ще має певну ймовірність збою під час використання або зберігання.^[1]Наприклад, пористі електроди розширюються та скорочуються під час заряду та розряду, що призводить до поступового виникнення тріщин у частинках, які виникають і розширюються уздовж оригінальних дефектів, що призводить до механічного розриву матеріалу та розпаду електродної структури, що призводить до порошення матеріалу електроду. Помилки цих матеріалів серйозно знижують продуктивність використання літієвих батарей, що впливає на надійність та безпеку їх використання.

Рисунок 1: Мікроінтелектуальна система аналізу літій-іонних батарей

У відповідь на різні проблеми з збоями, що виникають під час використання літієвих батарей, HUIHONG Smart Technology налаштує ексклюзивне програмне забезпечення для клієнтів, щоб задовольнити всі потреби клієнтів, використовуючи передові технології штучного інтелекту та технології обробки зображень, які можуть швидко та точно проводити ідентифікацію однокристального об'єднання, розривання кулі, визначення рівномірності розподілу вторинних кулевих частинок, статистику пор перерезу, статистику пор мембрани та

1) Ідентифікація:

Зазвичай при підготовці триполодних матеріалів використовується метод спільного осадку.^[2]Зробляє наномасштабне повторне об'єднання однієї частинки накладається в сферичні вторинні частинки, але ця структура накладення легко формує тріщини, що призводить до зниження продуктивності батареї.

Рисунок 2: Програмне забезпечення розрізняє розщеплені кулі від звичайних кулів

За допомогою HUIHONG LIBMAS можна швидко оцінити і розрахувати частку тріщини кулі, отримати інформацію про тріщини кулі, щоб поліпшити умови процесу, як на рисунку II.
Внутрішня частинка позитивного полюсу зазвичай є полікристалічною структурою, що утворюється вторинними кулярними частинками, ми відокремили вторинні кулярні частинки, виявивши велику кількість тріщин у перерізі частинок після циклічного заряду та розряду, як на рисунку 3. Використовуйте LIBMAS для ідентифікації пор перерезу, щоб швидко отримати результати пор перерезу.

Рисунок 3: Ідентифікація пор секундарного перерізу кулі

2) Ідентифікація частинок:

Позитивні триполярні частинки зазвичай потребують спечення при високій температурі чистого кисню, спечені триполярні продукти зазвичай мають типову форму об'єднання, тобто складаються з частинок розміром приблизно кілька сотень нанометрів, частинок двокулярних між кількома і десятками мікронів. У минулому використанні ручного статистичного аналізу, необхідно вручну вимірювати один за одним після SEM-зображення, велике навантаження роботи, і є помилки людських вимірювань; Використовуючи інтелектуальне аналітичне програмне забезпечення Huihong, ви можете використовувати один клік, спростити процес і швидко отримати стандартизовані статистичні результати за короткий час, як показано на рисунку 4.

Рисунок 4: Ідентифікація вторинних кульових частинок, що утворюються при одному об'єднанні частинок

Розмір частинок електродного матеріалу впливає на потужність батареї, продуктивність збільшення та циклічні властивості^[3]. Малі розміри частинок можуть скоротити шлях дифузії літій-іонної твердої фази, а внутрішні пористі частинки можуть забезпечити більше каналів міграції літій-іонів. Але занадто малі розміри частинок можуть призвести до низької ефективності Кулона та щільності наповнення, що впливає на загальну потужність батареї. За допомогою LIBMAS можна ефективно визначити розмір частинок (довжина, ширина, периметр, площа тощо) і розподіл, як показано на рисунку V.

Рисунок 5: Програмне забезпечення автоматично розрізняє частинки об'єднання та переріз частинок об'єднання

3) Ідентифікація однокристальних частинок:

У порівнянні з окремими наночастинками, полімерні частинки мають такі переваги, як менший розмір, ніж площа поверхні, краща мобільність частинок, висока щільність стиснення та краща обробка електродної пульси. Проте під час повторного зарядження та розрядження агрегату електроди постійно розширюються та скорочуються, і внутрішні частинки дуже легко розбиваються. У порівнянні з полікристальними позитивними матеріалами, які легко виробляють роздроблені частинки, багато досліджень^[4,5]Почалося вивчати властивості однокристального триполового позитивного матеріалу, починаючи з самої кристальної структури, результати показали, що однокристальний трипол має кращу механічну міцність, тим самим пригнічуючи розбивання частинок, а також кращу теплову стабільність у високотемпературному циклі. Такі дослідження вимагають точної ідентифікації однокристальних частинок та їх внутрішньої тканини, HUIHONG TECHNOLOGY LIBMAS може автоматично ідентифікувати однокристальні частинки з чітким контуром в реєднаних частинках та вимірювати та оцінювати їх діаметр, як на малюнку 6.

Рисунок 6: Ідентифікація однокристальних частинок

4) розмір дворазового розпізнавання кулі:

Крім того, HUIHONG LIBMAS також може точно розпізнавати всі великі і малі частинки на зображенні, розраховуючи рівномірність розподілу великих і малих частинок на основі оцінки площі. На рисунку 7.

Рисунок VII: Визначення та статистика рівномірності розподілу частинок двомірної кулі розміру

5) Статистика порності мембрани:

Літієва акумуляторна мембрана, як важлива частина літієвої батареї, є полімерним функціональним матеріалом з наномасштабною мікропорною структурою, основна функція якої полягає в запобіганні короткому замиканню при контакті полюсів, а також дозволяє проходити іони електроліту. Відповідні дослідження підтвердили^[6]Чим рівномірніше розподіл мікропори мембрани, тим кращі електричні властивості батареї.

Розподіл отворів спостерігається в основному за допомогою сканувального електронного мікроскопу (SEM), але зображення спостерігається лише голим оком, характеризація порності є певною помилкою та неефективною. Тому для більш точного отримання порності матеріалу необхідно поєднати програмне забезпечення для обробки зображень з SEM для забезпечення розподілу мембранових пор та їх кількісного аналізу.

Рисунок 8: Ідентифікація мембранних пор та статистика порності

HUIHONG LIBMAS може швидко отримати інформацію про порозність мембрани, виявити порозність мембрани, діаметр пор і діаметр волокна та статистично аналізувати, таким чином, зображаючи структурні деталі поверхні мембрани, поліпшити точність оцінки порозності мембрани літієвої батареї, як на рисунку 9.

Система аналізу чужих тіл літій-іонних батарей (LIBIAS)

В даний час класифікація металів та магнітних чужих речовин в літієвих електрополодах має три основні аспекти: металеві та неметальні великі частинки, магнітні чужі речовини, Cu / Zn^[7]. Спосіб введення чужих речовин виникає під час введення сировини та виробничого процесу. Для того, щоб ефективно контролювати вміст неметальних / металевих / магнітних чужих речовин в позитивно-негативних матеріалах літій-іонних батарей, зазвичай використовується професійне обладнання та програмне забезпечення для статистики форми та складу чужих частинок в сировині після першого сидіння. У промисловості раніше використовувалися методи оптичних окулярів або ручних вимірювань, проте ці традиційні методи виявлення часто мають більш-менш недостатні точність, повність та послідовність результатів даних, що створює порівняно великі проблеми для точного виявлення. В даний час основні проблеми з виявленням чужих частинок в матеріалах літієвих батарей є: 1) широке джерело чужих речовин, важке відстеження, 2) великий обсяг даних, що займає багато часу і зусиль, 3) частки легко з'єднаються, важко визначити.

Рисунок 1: Зображення тієї ж частинки під оптичним мікроскопом (ліворуч) та електронним мікроскопом (праворуч) відповідно, а основний компонент частинки, розпізнаваної спектром EDS, є Fe.

Рисунок 2: Розподіл всіх частинок на фільтрі під зображенням електроскопу

Рисунок 3: Об'єднання частинок на фільтрі

У відповідь на недоліки традиційного програмного забезпечення компанія Huihong Technologies, що входить до групи Opodong, розробила систему аналізу чужих об'єктів літій-іонних батарей (LIBIAS). Це повністю автоматизована система аналізу чистоти, яка включає в себе точні, ефективні та прості функції, що дозволяють здійснювати фотографію з високою чіткостю BSE, обробку зображень, кількісне випробування елементів та інші функції. Включають в себе: 1) просту програму тестування, 2) відкриту стандартну систему редагування бібліотеки, 3) один клік для створення діаграми відповідних звітів.

Рисунок 4: Відсоток типів частинок (ліворуч), тримічний статистичний графік (праворуч)

HUIHONG Smart Technology є постачальником додаткових рішень для мікроінтелектуального аналізу зображень у промисловій галузі. З бажанням "бути оригінальним, керувати промисловим аналізом за допомогою інформаційних технологій", ми можемо запропонувати користувачам інтелектуальні рішення для мікроаналізу літієвих батарей з повним сценарієм. "Мікроінтелектуальна система аналізу літій-іонних батарейних матеріалів" (LIBMAS) та "Система аналізу чужих об'єктів літій-іонних батарей" (LIBIAS), розроблені Huihong Smart Technology, поєднують сканувальні електроскопи з високою роздільною здатністю та інтелектуальне аналітичне програмне забезпечення, щоб вирішити повний спектр аналізів, пов'язаних з літій-іонними батареями, починаючи від літієвої сировини до позитивних і негативних полярів, мембран та літієвої чистоти, щоб допомогти дослідника

Посилання:

[1] Ван Ці-Ю, Ван Шуо, Чжоу Ге, Чжан Цзі-Нан, Чжен Цзі-Юн, Ю Сі-Цянь, Лі Хонг. Прогрес в аналізі збоїв літієвої батареї. Акта Фіс. Гріх. , 2018, 67(12): 128501. Доі: 10.7498/апс.67.20180757.

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

[3] Ян Шоубін, Лян Чжен. Принципи та застосування процесу виробництва літій-іонних батарей [M].

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

[5] Шоу Цзянвей, Лю Ліанбін, Фунзе Вей і т.д. однокристальний LiNi_Хкомпанії_іМн_1-х-йО₂Прогрес досліджень триполозних матеріалів[J]. Батарейна промисловість, 2017, 21(2): 51-54.

[6] Мао Цзійон, Шу Ханлян. Вплив мембранної порозності літій-іонних батарей на продуктивність батарей [J]. Гуанчжоу Хімія, 2018,46(14): 78-80.

[7] Хуа Шен, Джаньйонлі, Лі Цзян. Дослідження контролю процесів металів і магнітних чужих тіл для літієвих електрополодів [J].