著者は、この原稿の見直しに優れたサポートをマルク スティーンとロイス ブレットをありがとうございます。

注意: この作品に続くプロトコル ルイスらで詳しく説明39. 重要なステップの概要を説明します。
1. セル作製と形成をポーチします。
<ol><li>人造黒鉛負極、正極材料のリチウム鉄リン酸 (LFP)、25 μ m 厚のポリプロピレンの区切りとしてとの約 4 mm 厚さ 250 mm × 164 mm の寸法を有する形式 B5 でポーチ細胞を作製します。</li>
	<li>電解質の 80 g を使用: 1 M LiPF6 (2:3/w) 1% ポリフェニレンビニレン炭酸を含む炭酸エチレン: 炭酸ジエチル。 注: 次のステップから構成される半自動産業パイロット ラインにポーチ セル作製を行った: 私) 次の活物質を含むスラリーの調製: 陰極、陽極と LFP のグラファイト バインダー、導電性、添加物実験室規模ミキサー、ii) 現在のコレクターのスラリー コーティング (アルミ箔、銅箔、陰極と陽極の電極それぞれ)、iii)、最適化された電極パフォーマンスの面で、例えば電極のカレンダー密度、気孔率、厚さ、電気伝導度およびインピー ダンス、iv が続きます) アセンブリ、電解液充填および密封します。</li>
	<li>細胞の形成を行います。次の手順を使用してバッテリー サーマルサイクラー ソフトウェアでサイクリングのプロトコルを作成します。<ol>
<li>電池チェンジャー ソフトウェアのビルド テスト関数を使用します。新しいファイルのアイコンをクリックして (補足ファイル 1 の aにある青い矢印を参照)。</li>
		<li>プロトコル コードの各行は、サイクリング (例えば、残り時間とカットオフ電圧) のパラメーター (補足ファイル 1 b)。2 段階定電流定電圧 (CC CV) 3.6 V、電流 10 mA のカットオフと CC は 2.5 V まで 0.1 c 放電まで 0.1 c 充電を実行に必要な各ステップを記入します。形成ステップ後料金 (SOC) の 30% の状態で電池を充電します。[保存] ボタンをクリックし、ファイル名。</li>
		<li>その対応するチャネル (補足のファイル 2の青い矢印第 1 を参照) をクリックして切り替えられるセルを選択します。そのチャンネルは、「選択」と「状態」列にマークされています。ツールバーの上部にある実行ボタン (補足のファイル 2の青い矢印号 2 参照) をクリックします。</li>
		<li>プロトコル (補足ファイル 3で青い矢印第 1 参照) を選択、セル (補足ファイル 3で青い矢印号 2 参照) の容量 (Ah) を設定し、商工会議所 (補足ファイル 3で青い矢印号 3 参照) を割り当てます。有効なファイル名を定義し、 [スタート] ボタンをクリックします。</li>
	</ol>
</li>
</ol>2 電気化学的試験前にセル器具
<ol><li>2 枚の剛体で構成される対応するホルダーに各セルを配置 (幅 300 mm × 300 mm, 長さとそれぞれ、12 mm の厚さ) ポリカーボネート製。</li>
	<li>熱電対で表面温度の変化を監視するホルダー内の各セルの側面の 1 つの中心の場所。</li>
	<li>実験を通して環境の温度を制御する温度チャンバー内のセルおよび据え付け品を配置します。同じ温度の部屋で同じプロトコルを次の 2 つのセルを配置します。</li>
	<li>4 線式接続を介して細胞をサーマルサイクラーに接続します。</li>
</ol>3. 電気化学的サイクリング
<ol><li>
携帯エアコン
	<ol>
<li>環境商工会議所の 25 ° c 温度を設定します。熱平衡化を確保するため、少なくとも 12 h を許可します。</li>
		<li>電池チェンジャーを使用して 3 つの充電/放電サイクルを実行します。<ol>
<li>1.3.1 と 1.3.2 手順バッテリー サーマルサイクラーのプロトコルを作成します。この場合、CC CV の (定格容量) から 3.7 V まで 0.1 C (0.01 C または 1 h まで CV フェーズ) で、CC 使用対 2.7 まで 0.1 C 放電 30 分充電するプロトコルの手順を調整する残りの各サイクリングのステップの後の時間。</li>
			<li>1.3.3 および 1.3.4 チャネルとプロトコルの選択の手順をに従ってください。</li>
			<li>同じ温度の商工会議所 (2 つのセルが同じプロトコルに従う) で、2 つのセルを配置している場合は、同時に 2 つの対応するチャネルを選択します。これは、2 つのセルのサイクリング、室内温度の状態の同期を保証します。</li>
		</ol>
</li>
		<li>参照サイクル (ステップ 3.2) を実行し、(Cは私) (表 1) 初期の能力を評価するために使用します。</li>
	</ol>
</li>
	<li>
自転車競技を参照します。
	<ol>
<li>定期的にセルをご利用いただけます (ステップ 3.1.3) の一部として循環参照を実行 (すなわち、次 25 長期下記参照サイクルを高齢化)。</li>
		<li>異なる温度でテストが実行されるとき 25 ° C でチャンバーの温度を設定し、熱安定化 (< 1 Kh-1) のための十分な時間を許可します。</li>
		<li>電池チェンジャーを使用して 2 つの CC の充電/放電サイクルを実行します。<ol>
<li>1.3.1 の手順、ソフトウェアとバッテリー サーマルサイクラーのプロトコルを作成します。1.3.2。この場合、プロトコル手順を実行して、CC 充放電 0.3 c を調整 (例えば、IEC 62660-1: 2011)13。各サイクリングのステップ後温度安定化 (< 1 Kh-1) のための余分な時間を許可します。</li>
			<li>1.3.3 および 1.3.4 チャネルとプロトコルの選択の手順をに従ってください。</li>
			<li>同じ温度の商工会議所 (2 つのセルが同じプロトコルに従う) で、2 つのセルを配置している場合は、同時に 2 つの対応するチャネルを選択します。これは、2 つのセルのサイクリング、室内温度の状態の同期を保証します。</li>
		</ol>
</li>
	</ol>
</li>
	<li>
長期 (老化)
	<ol>
<li>100 の充電/放電サイクルを実行します。1.3.1 と 1.3.2 の手順、ソフトウェアとバッテリー サーマルサイクラーのプロトコルを作成します。この場合、3.7 V まで 1 C (0.1 C または 1 h まで CV フェーズ) と、CC の放電一定温度で 2.7 V 最大電流 1 C (Tc) 充電中と放電 (Td) 中の CC CV 充電するプロトコルの手順を調整します。</li>
		<li>1.3.3 および 1.3.4 チャネルとプロトコルの選択の手順をに従ってください。</li>
		<li>3.3.1 のステップから 100 の充電/放電サイクルのいくつかの温度の組み合わせ (10) で長期的な高齢化を実施、DOE D 最適化36温度-20 ° C から 30 ° C まで (表 1のテスト マトリックスを参照) 開発(予測の最小のエラー)。各充電またはTcとTdが同じ (テスト 1 と 2、3、4、9、10、13、14 と 19、20 日テーブル 1号) ステップを放出後、残り時間を 30 分のテスト プロトコルに設定します。ただし、 TcとTdが異なる場合、(テスト第 11 12、5 と 6、7 と 8、15、16、および 17 と 18、表 1)、設定温度が 1 Kh-1内で安定するまでの残り時間。</li>
		<li>25 サイクル (3.2 を参照) の各セットの後循環参照を実行します。</li>
		<li>その再現性を評価するために異なる新鮮な細胞で一度各テストを繰り返します。</li>
	</ol>
</li>
	<li>
分解率
	<ol>
<li>細胞劣化 [容量保持 (CR)] を使用して評価: i) 最新の循環参照、最初参照サイクル、 CRref (3.2 を参照) と ii) 容量の長期保有を最初のサイクル、 CR との比較長期(手順 3.3 参照) と次方程式 (1 および 2)。 (1)<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/57501/57501eq1.jpg"> (2)<img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/57501/57501eq2.jpg"><ol>
<li>バッテリー サーマルサイクラー クライアント ソフトウェアを使用して、サイクリングのデータにアクセスします。まず、可視化 (補足ファイル 4で開いているファイル) のテンプレートを選択し、必要に応じて手順 3.1.2 または 3.2.3 で定義されているファイル名を選択します。 メモ:補助ファイル 5 (補足のファイル 5、上のグラフ) のサイクル数の関数とポテンシャルと電流の変化としての容量維持率と温度の関数としてのサイクリング データの例を示します時間 (補足のファイル 5下のグラフ)。方程式 (1) と (2) は、ソフトウェア機能を使用してプロットから直接決定することができます。</li>
		</ol>
</li>
		<li>分解速度に合わせて(DR) CRrefと合計を使用してDRが担当Tcに依存すると仮定すると (すなわち、循環参照と長期的サイクル) でサイクル数と放電二次用語と式 (3) で次のようにこれらの温度の相互作用までTd温度。 (3)<img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/57501/57501eq3.jpg"> 注: パラメーター Ai と、統計的有意性がによって決まります最小二乗フィッティングと、分散測定不確かさ (err) σ 変動が正規分布に従うと仮定すると。後者はフィットの残差の分布から確認する必要があります。<ol>
<li>この目的のためには、'フィット モデル' の機能とソフトウェアを使用します。Stepwiseオプション (青い矢印第 1補助ファイル6) と最大 K 倍 RSquare関数 (青い矢印第 2補足のファイル 6内) を選択し、行くにクリックします。これはサブセットを同等のトレーニング データセットを分割し、継ぎ手はサブセットごとに個別に行います。オーバーフィッティングを避けるため最高の全体的な RSquare の値を選択します。</li>
			<li>をするモデルをクリックします。補足ファイル 7フィッティングの結果を示しています。また、各パラメーター (、私) の意義 (PValue) を計算します。'効果の概要' テーブルで少なくとも重要なパラメーターを削除します。この場合、4 (二次吐出温度依存性) が示された重要ではないと。したがって、それはさらに分析から削除されました。補足ファイル 8は、実際のデータと最終的なフィット感を示しています。</li>
		</ol>
</li>
	</ol>
</li>
</ol>4. 事後分析
<ol><li>細胞を分解します。空気の汚染を避けるためにグローブ ボックス (O2 H2O の < 5 ppm) 内でこの手順を実行します。セラミックはさみを使ってポーチ セルを切り取る。アノードおよびカソード電極 (5 mm × 5 mm) の小さな部分をカットし、走査型電子顕微鏡 (SEM) サンプル スタブにそれらをマウントします。</li>
	<li>密封された容器で SEM 試料ホルダーを配置することによって汚染を避けるため、不活性ガスで満ちている部屋の入り口に取り付けられたグローブ袋の使用などにより SEM 試料室に直接転送。<ol>
<li>空気への暴露を減らすためにグローブ バッグで不活性ガスの過圧を維持します。</li>
	</ol>
</li>
	<li>調べる詳細なサイクリング、前後の電極の形態を実行二次電子の 2 つの検出器を用いた SEM イメージング: レンズの検出器と標準の二次電子検出器。加速のレンズ検出器の 1 二次電子検出器の電圧として使用 kV および 15 kV、それぞれ。</li>
	<li>各サンプルの表面の潜在的な不均一性を識別するために代表的な SEM 写真を持っているサンプルの表面の少なくとも 5 つの異なる場所を特徴付けます。それぞれの場所の次の倍率で SEM イメージングを実行: 1 kX、3 kX、5 kX、10 kX、20 kX、kX の 50、75 の kX、100 kX、150 kX と 200 kX。</li>
	<li>80 mm2シリコンド リフト検出器 (SDD) エネルギー分散 x 線 (EDX) 装置を使用して各電極の化学組成を分析します。<ol>
<li>使用する加速電圧 15 kV、13 mm の作動距離二次電子画像を用いた元素分析を実行します。</li>
		<li>試料表面における各材料少なくとも 5 つの場所を選択し、最小スペクトルを生成する 5 ポイントを分析します。</li>
		<li>2 kX に至る 25 kX、半定量分析を実行したりより良いターゲットに特定の粒子や構造の変更、異なる倍率を使用します。その結果、各サンプルの元素組成を調査する 25 の EDX スペクトルの最小値を収集します。</li>
		<li>試料の特定の場所に化学分析を開始する前に、スペクトル校正用銅を使用します。最後に、EDX マッピングに関して、各サンプルの別の場所で測定された平均値は、集録時間の 2 h を使用します。</li>
	</ol>
</li>
</ol>

著者マッテオ Destro とダニエラ フォンタナ リトープス srl のこの記事で使用されるバッテリのセルを生成するの従業員であります。他の作家が何を開示するあります。

サイクリング (-20 ° C、-20 ° C) での動作 (図 1、) することができます (i) に起因する運動制限充電中 (減らされたイオン拡散、41、電極/電解質界面の奪われた電荷移動抵抗、低イオン伝導性、電荷インバランス、等) および/または高温42サイクリング (ii) リチウムめっき低温で充電すぐにときを拡散することができるとき。温度が 25 ° C に戻ると、イオン拡散が増加し、アンバランス状態の平衡があります。これは能力の回復に 。同様の現象は、文献では見つかりませんでした。部屋の温度で一定の回復時間後容量のいくつかの部分的な回復はあるものの、調査の下のセルの種類高速能力崩壊による継続的なサイクリングのこの温度の組み合わせは推奨されません。
その一方で、細胞 (12 ° C、30 ° C) で循環をサイクル (これは間違いなく全体のテスト時間を延長する) 参照の評価を中断することによって受けた設定が不必要 (図 1、)。これらのサンプルはサイクリングの初めから低下に苦しんで、< 12 ° C で循環サンプルとそれらを比較するとき、彼らは追加の劣化になりやすいかもしれない
Tcと長期的な高齢化能力の保持と (-5 ° C ~ 30 ° C、図 1bの範囲) の試験温度の 2 番目の順序多項式関係を閉じるを示したTdを =。オマルら12 (-18 ° C から 40 ° c の温度範囲) で同様の動作を示した。(-20 ° C、-20 ° C) で値は、その動作は一般的な傾向とは大きく異なるアカウントにとられたこと。CRrefの容量測定から、15 ° C への-20 ° C の範囲でサイクリング (図 1b) はほとんど低下を下すようであります。異なる動作を行い, CRrefとCR長期異なる温度や異なるC レートで実行されるテストで計算されるので説明することができます。したがって、別のプロセスに敏感である: 不可逆的な老化 (劣化の結果は永続的な)12,43と可逆高齢化 [老化の結果することができます復元された (例えば残りを拡張回)]。それは、一方でCRrefは不可逆的な劣化と、一方に敏感な見なすことができますCR長期可逆と不可逆的な劣化に敏感です。
長期テスト中放電プロファイルままに匹敵する (図 2、);主な違いは > 3 Ah (放電容量の低下)8です。参照サイクリング (図 2b) の三つの台地で観察できる範囲 3.15 3.30 V、(3.43 V に対応するレドックスのカップル Fe3 +/Fe2 +) カソード間の電圧差に対応する44陽極45,46のインターカレーションの段階。サイクリング、cyclable リチウムまたは加齢47による材料劣化の消費のための能力値を下げるための変位があります。
与えられたTc、サイクリング長期安定性が低いTdで高いことが分かった。これはより高い温度が高く劣化につながる一般的な傾向と一致です。評価、図 3 a - 3 cの表示の組み合わせの 3 つのペアで行われました。したがって、 Tdでサイクリング = 30 ° C リードTdより高い劣化 =-5 ° C、 Tcが同じ。同様に、 Td = 12 の ° C はTdより厳しいTcが同じ (12 ° C)、-10 ° C を =。
いくつかの状況で低下傾向を参照の発見サイクリング長期サイクリングの表示とは逆です。これは、ケース (30 ° C、-5 ° C)対(30 ° C、30 ° C) および (12 ° C、-10 ° C)対(12 ° C、12 ° C) サイクリングします。不可逆変化と可逆効果によって長期的な高齢化の影響を受けたに対し、参照サイクル アセスメントは不可逆低下をのみ表示されます。以外にも、高いオーミック滴 (低温でより高い) に 1 C サイクリング リード。場合は、セルの動作テスト (30 ° C、-5 ° C) では細胞 (-5 ° C、30 ° C) でテストと比較して、考えられる両方のケースでは匹敵する劣化 [CR長期約 90% (表 1)]。ただし、 CRref (-5 ° C、30 ° C) の低劣化を示します。(すなわち、指定したTd) これらの条件の下でより高いTcは、図 4 aおよび4 bで示されるように劣化が大きくを意味します。Tc = 30 ° C よりTc細胞が低下するサイクリング-5 ° C を = (時Tdは同じです)。これは、議論した他のサイクリング条件のデータの解釈と一致。
、概要としていえること (-5 ° c、-5 ° C)、サイクリング (0 ° C、-20 ° C)、5 ° C (5 ° C)、(12 ° C、-10 ° C) (15 ° c、-20 ° C) 以上 100 サイクルがほとんどないの劣化につながった。Tdでサンプル テストを証明-20 ° C = 安定 (+25 ° C、図 4cの能力で回復)、ことこれらのサンプル サブ部屋温度アプリケーションに適しています。この能力の回復は、 Tcを増やす少ない印象的です。この一連のサンプルで示されている行動は、低温 (キネティック成分) 可逆的劣化の大きなコンポーネントがあることを示します。
負極材 (グラファイト) の表面の初期状態は、通常滑らかな (図 6 aと6 d)。サイクリング後も他の人が48を観察、表面が粗く。形態の変化は、ぶつけられたゾーン (図6 b ・ 6 e) 電極 (図 6 cと6 階) の中央部分に比較でより明らかです。倍率を高くと半球状粒子はぶつかったゾーン (図 6e) で表示されます。これらの構造は、35 に 175 の平均直径を有する nm も観察されている他の人が49,50,51と。これらの研究で、彼らは粒状金属 Li 粒子49,50 50が成長する SEI 層のめっきに割り当てられています。この編んでの可能な説明を割り当てることができます: (i) Lu et al.による記述では過充電の程度49 (10 %overlithiation) または (ii) 非一様圧縮バッハらによる電極52。
二次電子 SEM は、明るい粒子循環陽極 (図 6i) の分散を示しています。これらの粒子は、波状のゾーン (補足データ、図S1) で見えにくく、バンプ ゾーン (図 6 h) には表示されません。EDX 調査金属銅としてのこれらの粒子の識別 (参照してください図 6は私および図 S2の補足データを挿入)。Cu (現在コレクター) を溶解する、電極に析出可能です (潜在的な陽極はあまりにも肯定的な対Li/李+と電解液との反応性が原因で発生など、現在のコレクターの腐食)28. ぶつけられたゾーンの Cu 濃度が上記のバック グラウンド信号のトレースされているものして得られる。それはいくつかの理由で、そのゾーン内の条件を支持しないこと Cu 析出を推測します。最後に、Fe の痕跡も測定しました。これは陰極材料 (LiFePO4) から鉄の溶解に起因することができます48,53,54他で識別されます。LiPF6基電解質 (HF トレース)55、新鮮な材料 (補足資料、図 S3) と比較して変化を示さなかった循環陰極の評価です。さらにさらに、これらの正極材料を特徴付けるために、実験が進められています。
表 1から分解率 (DRs) は、印刷対温度 (充電と放電)、最小二乗法 (2 D) で装備がテストされたCRrefから計算されます。図 7には、ドットが測定されたDRsを生成されたサーフェス フィットが表示されます。データセットは、継ぎ手の学習と検証データセットに分かれていた。多項式関数は、選択した (最高 R2) だった。青と低いDRsで赤を表す条件高いDRsで条件を表します。結果モデル式です。
(4)<img alt="Equation 4" src="/files/ftp_upload/57501/57501eq4.jpg"><img alt="Equation 5" src="/files/ftp_upload/57501/57501eq5.jpg">
TcとDRの二次関係とTdと線形の関係につながる、分散分析により多項式の係数の統計的有意性を確認しました。
適切なアプリケーションを選択する必要がある場合に役立つことができる他の観測: Tcが15 ° C DRのまわりの場合はない依存のTd。高いTd; でTc < 15 ° C、高い劣化が起こるときTc > 15 ° C、低劣化が高いTd;で発生した場合最低DRに対応する (Tc -7 ° C、 Tdを = =-20 ° C);最高のDRに対応 (Tc = 30 ° C、 Td =-20 ° C) または (Tc -20 ° C、 Tdを = = 30 ° C)。
現実的なシナリオを表すために将来の標準および規則の設計のための関連性の結果はこの作品で提示があります。その他の化学物質を使用してのさらなる実験は、アプリケーションに応じて最適な動作範囲を見つけるためにこれらの結論の妥当性を確認する必要です。追加の作業はカレンダーの加齢の影響を評価します。

耐久性は、研究ではリチウム イオン二次電池 (LIB)1,2,3 , 安全動作、パフォーマンス、およびコストを無視していない、極めて重要なトピックとなっています。バッテリの劣化は電子移動度アプリケーションの特に挑戦的な寿命が比較的長いが必要な4,5,6他のアプリケーション (例えば、消費者には数年と比較して、エレクトロニクス)。(例えば容量と抵抗の面で) ライブラリの初期性能劣化する電気化学のため時間をかけてエージングをカレンダーと。多くの要因 (例えば、電極材料、環境条件、現在の負荷、およびカットオフ電圧) が劣化で決定的なことができます。文献では、電極活物質、電極-電解質側反応7の劣化に影響を与える主な要因の一つとして温度を識別します。異なる温度1,8,9,10、11,バッテリー耐久性扱う文献の出版物の膨大な量にもかかわらず12、これらの研究は特定のセル、メソッド、および使用される設定をだけ表します。したがって、他の細胞への外挿は些細な異なった調査は非常に困難との定量的な比較ではありません。
競技別充電と放電いる場合がありますバッテリーの劣化挙動に何らかの影響低下プロセスの多くが温度に依存するのでそれも期待できます。さらに、アプリケーションの数、異なる充放電温度表現より説得力のあるシナリオ [例えば、e バイクの温度制御環境 (屋内) で充電と循環 e バイクのバッテリー (すなわち、排出された) 温度 (屋外);季節と毎日の温度の変動での経験、多くのアプリケーション]。しかし、通常文献で公開された老化テスト結果は、充放電の手順に同じ温度を勉強します。また、関連する規格13,14,15,16,17と試験法マニュアル18,19,20は、同じ温度を使用します。充電と放電のため (例えば、45 ° C、65 ° C) 温度21自転車競技の文学の 1 つの例で見つけました。この作品の作者は、高温固体電解質 (SEI) のインターフェイス層成長とメッキ21リチウムに起因した放電容量で高いフェードを説明します。条件代表現実的なシナリオの下でのバッテリの劣化状況の評価が望ましいです。将来の規格や規制が恩恵を受ける結果は無料のテストでこの作品で提示し、異なる温度22放電します。
一般的なルールとしてより高い試験温度加速劣化1,11,12、SEI11,23,24の成長促進、SEIの変化を促進します。11,23。一方、低い課題の結果低温度サイクリング: めっきおよび樹状突起の成長を促進 (ゆっくりとリチウム イオンの拡散)25,26,,2728。リチウム金属は減少さらに低減耐久性につながるの電解液と反応できる安全度28,29。
王ら8は、電荷のスループット (温度 15 ° C から 60 ° C) との力法律関係を容量でフェードに続いて公開されました。他の作家との関係はフェードイン容量10,30,31,32,33,34時間の平方根を説明しています。これは、アクティブなリチウムが消費される SEI30,31の成長に起因する不可逆的な能力の損失を表すはずです。容量劣化時間33,34,35線形劣化の共有可能もあります。最後に、種々 の温度における容量のフェードのいくつかのシミュレーション実験と検証されて、データの劣化および温度8,10指数依存性を示した。
この作業、料金の異なる温度の影響とリン酸鉄リチウム (LFP) の劣化挙動に放電/グラファイト電池周囲温度のために設計を説明します。実験 (DOE) 法36; の設計を使用して最小化可能な温度の組み合わせの数一般工業用最適化プロセスで使用されるアプローチ。このメソッドがフォアマンらによって適用されたも37最小予測誤差 (D 最適) を提供する、バッテリの劣化状況を勉強します。また、Muenzelら38オマルらからのデータを再利用する多元的生活予測モデルの開発12します。 データが装着された、劣化マトリックスが得られました。
現在の仕事で得られたデータは、充電温度と放電の最初順序の相互作用を含む非線形最小二乗フィッティング (多項式) で装着しました。分散分析 (ANOVA) は、係数と多項式の程度を評価するために使用されました。メソッドは、充電と放電とその可能な相互作用の温度の影響を理解するのに役立ちます。この情報は、目的および現実的なプロトコルおよび規格の将来のフィットの確立を支援することができます。

<table><tbody><tr><td>artificial graphite&amp;nbsp;</td><td>IMERYS</td><td></td><td>D50 about 6&amp;nbsp;&amp;micro;m. Catalog number cannot be disclosed for propietary reasons</td></tr><tr><td>lithium iron phosphate</td><td>BASF</td><td></td><td>D50 about 11&amp;nbsp;&amp;micro;m. Catalog number cannot be disclosed for propietary reasons</td></tr><tr><td>Cu foil&amp;nbsp; &amp;nbsp;</td><td>Schlenk</td><td></td><td>16&amp;nbsp;&amp;micro;m thickness. Catalog number cannot be disclosed for propietary reasons&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>Al foil</td><td>Showa Denko</td><td></td><td>20&amp;nbsp;&amp;micro;m thickness. Catalog number cannot be disclosed for propietary reasons&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>separator&amp;nbsp;</td><td>Celgard</td><td></td><td>separator. Catalog number cannot be disclosed for propietary reasons</td></tr><tr><td>Maccor cycler</td><td>Maccor</td><td>Maccor Series 4000&amp;nbsp;</td><td>Battery cycler</td></tr><tr><td>BIA chamber</td><td>BIA</td><td>BIA MTH 4.46&amp;nbsp;</td><td>environmental temperature chambers</td></tr><tr><td>SEM</td><td>Carl Zeiss, Germany</td><td>ZEISS SUPRA 50</td><td>Scanning Electron Microscope</td></tr><tr><td>EDAX</td><td>Oxford Instruments, UK</td><td>&amp;nbsp;Oxford X-MaxN 80&amp;nbsp;</td><td>Energy Dispersive X-ray spectrometer</td></tr><tr><td>SDD</td><td>Oxford Instruments, UK</td><td>AZtec software</td><td>Drift detector&amp;nbsp;</td></tr></tbody></table>

the effect of charging and discharging lithium iron phosphate-graphite cells at different temperatures on degradation

その劣化に異なる温度でリチウム鉄リン酸グラファイト電池の充放電の効果を体系的に評価しました。10 充放電-20 ° C から 30 ° c. まで温度の順列を使用して、セルの劣化を評価します。これにより、充電と放電に及ぼす温度と老化、そしてそれらの相互関連の分析です。合計 100 の充電/放電サイクルが実施されました。すべて 25 サイクル参照サイクルが可逆的および不可逆的な容量劣化を評価するために実行されました。多因子解析の分散が使用された、および実験の結果を示すが取り付けられた: i) 劣化の速度および ii)、放電の温度と線形の関係で温度の二次関係および iii)充電温度と放電の間の相関関係。-5 ° C で充放電 +30 ° c の温度の組み合わせが劣化の最高率につながったことがわかった。その一方で、はるかに低い劣化につながった-20 ° C から (、充電と放電の温度のさまざまな組み合わせ)、15 の ° c の温度範囲でサイクリングします。さらに、電荷の温度が 15 ° C と、放電の温度、分解速度がやすいことが分かった。

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The Effect of Charging and Discharging Lithium Iron Phosphate-graphite Cells at Different Temperatures on Degradation

実際のケースのシナリオに近いシミュレーションを目指してリチウム鉄リン酸グラファイト ポーチ電池の劣化に異種の充電/放電温度の影響を説明します。合計では、10 の温度の組み合わせは-20 30 ° C の範囲で温度低下の影響を分析するために検討しました。

急速な充放電リチウム鉄リン酸グラファイト電池劣化で異なる温度での効果

The effect of charging and discharging lithium iron phosphate-graphite cells at different temperatures on their degradation is evaluated systematically. ...

the-effect-charging-discharging-lithium-iron-phosphate-graphite-cells

Research

JoVE Journal

Chemistry

15.4K ビュー.  European Commission, Joint Research Centre (JRC). 実際のケースのシナリオに近いシミュレーションを目指してリチウム鉄リン酸グラファイト ポーチ電池の劣化に異種の充電/放電温度の影響を説明します。合計では、10 の温度の組み合わせは-20 30 ° C の範囲で温度低下の影響を分析するために検討しました。

ビデオ: The Effect of Charging and Discharging Lithium Iron Phosphate-graphite Cells at Different Temperatures on Degradation

Isolation and Chemical Characterization of Lipid A from Gram-negative Bacteria

Lipopolysaccharide (LPS) is the major cell surface molecule of gram-negative bacteria, deposited on the outer leaflet of the outer membrane bilayer. LPS can be subdivided into three domains: the distal O-polysaccharide, a core oligosaccharide, and the lipid A domain consisting of a lipid A molecular species and 3-deoxy-D-manno-oct-2-ulosonic acid residues (Kdo). The lipid A domain is the only component essential for bacterial cell survival. Following its synthesis, lipid A is chemically modified in response to environmental stresses such as pH or temperature, to promote resistance to antibiotic compounds, and to evade recognition by mediators of the host innate immune response. The following protocol details the small- and large-scale isolation of lipid A from gram-negative bacteria. Isolated material is then chemically characterized by thin layer chromatography (TLC) or mass-spectrometry (MS). In addition to matrix-assisted laser desorption/ionization-time of flight (MALDI-TOF) MS, we also describe tandem MS protocols for analyzing lipid A molecular species using electrospray ionization (ESI) coupled to collision induced dissociation (CID) and newly employed ultraviolet photodissociation (UVPD) methods. Our MS protocols allow for unequivocal determination of chemical structure, paramount to characterization of lipid A molecules that contain unique or novel chemical modifications. We also describe the radioisotopic labeling, and subsequent isolation, of lipid A from bacterial cells for analysis by TLC. Relative to MS-based protocols, TLC provides a more economical and rapid characterization method, but cannot be used to unambiguously assign lipid A chemical structures without the use of standards of known chemical structure. Over the last two decades isolation and characterization of lipid A has led to numerous exciting discoveries that have improved our understanding of the physiology of gram-negative bacteria, mechanisms of antibiotic resistance, the human innate immune response, and have provided many new targets in the development of antibacterial compounds.

Isolation and characterization of the lipid A domain of lipopolysaccharide (LPS) from gram-negative bacteria provides insight into cell surface based mechanisms of antibiotic resistance, bacterial survival and fitness, and how chemically diverse lipid A molecular species differentially modulate host innate immune responses.

グラム陰性菌からの単離とリピドAの化学特性評価

Lipopolysaccharide (LPS) is the major cell surface molecule of gram-negative bacteria, deposited on the outer leaflet of the outer membrane bilayer. LPS ...

化学

Solid-state Graft Copolymer Electrolytes for Lithium Battery Applications

Battery safety has been a very important research area over the past decade. Commercially available lithium ion batteries employ low flash point (&lt;80 &deg;C), flammable, and volatile organic electrolytes. These organic based electrolyte systems are viable at ambient temperatures, but require a cooling system to ensure that temperatures do not exceed 80 &deg;C. These cooling systems tend to increase battery costs and can malfunction which can lead to battery malfunction and explosions, thus endangering human life. Increases in petroleum prices lead to a huge demand for safe, electric hybrid vehicles that are more economically viable to operate as oil prices continue to rise. Existing organic based electrolytes used in lithium ion batteries are not applicable to high temperature automotive applications. A safer alternative to organic electrolytes is solid polymer electrolytes. This work will highlight the synthesis for a graft copolymer electrolyte (GCE) poly(oxyethylene) methacrylate (POEM) to a block with a lower glass transition temperature (Tg) poly(oxyethylene) acrylate (POEA). The conduction mechanism has been discussed and it has been demonstrated the relationship between polymer segmental motion and ionic conductivity indeed has a Vogel-Tammann-Fulcher (VTF) dependence. Batteries containing commercially available LP30 organic (LiPF6 in ethylene carbonate (EC):dimethyl carbonate (DMC) at a 1:1 ratio) and GCE were cycled at ambient temperature. It was found that at ambient temperature, the batteries containing GCE showed a greater overpotential when compared to LP30 electrolyte. However at temperatures greater than 60 &deg;C, the GCE cell exhibited much lower overpotential due to fast polymer electrolyte conductivity and nearly the full theoretical specific capacity of 170 mAh/g was accessed.

Lithium ion batteries employ flammable and volatile organic electrolytes that are suitable for ambient temperature applications. A safer alternative to organic electrolytes are solid polymer batteries. Solid polymer batteries operate safely at high temperatures (&gt;120 &deg;C), thus making them applicable to high temperature applications such as deep oil drilling and hybrid electric vehicles. This paper will discuss (a) the polymer synthesis, (b) the polymer conduction mechanism, and (c) provide temperature cycling for both solid polymer and organic electrolytes.

リチウム電池アプリケーションのためのソリッドステートグラフトコポリマー電解質

Battery safety has been a very important research area over the past decade. Commercially available lithium ion batteries employ low flash point (&lt;80 ...

工学

Optimization of Synthetic Proteins: Identification of Interpositional Dependencies Indicating Structurally and/or Functionally Linked Residues

Protein alignments are commonly used to evaluate the similarity of protein residues, and the derived consensus sequence used for identifying functional units (e.g., domains). Traditional consensus-building models fail to account for interpositional dependencies &#8211; functionally required covariation of residues that tend to appear simultaneously throughout evolution and across the phylogentic tree. These relationships can reveal important clues about the processes of protein folding, thermostability, and the formation of functional sites, which in turn can be used to inform the engineering of synthetic proteins. Unfortunately, these relationships essentially form sub-motifs which cannot be predicted by simple &#8220;majority rule&#8221; or even HMM-based consensus models, and the result can be a biologically invalid &#8220;consensus&#8221; which is not only never seen in nature but is less viable than any extant protein. We have developed a visual analytics tool, StickWRLD, which creates an interactive 3D representation of a protein alignment and clearly displays covarying residues. The user has the ability to pan and zoom, as well as dynamically change the statistical threshold underlying the identification of covariants. StickWRLD has previously been successfully used to identify functionally-required covarying residues in proteins such as Adenylate Kinase and in DNA sequences such as endonuclease target sites.

Synthetic protein sequences based on consensus motifs typically ignore co-evolving residues, that imply interpositional dependencies (IPDs). IPDs can be essential to activity, and designs that disregard them may result in suboptimal results. This protocol uses StickWRLD to identify IPDs and help inform rational protein design, resulting in more efficient results.

合成タンパク質の最適化：中間物挿入依存関係の同定構造的インジケートおよび/または機能的に連結された残基

Protein alignments are commonly used to evaluate the similarity of protein residues, and the derived consensus sequence used for identifying functional ...

In Situ Neutron Powder Diffraction Using Custom-made Lithium-ion Batteries

Li-ion batteries are widely used in portable electronic devices and are considered as promising candidates for higher-energy applications such as electric vehicles.1,2 However, many challenges, such as energy density and battery lifetimes, need to be overcome before this particular battery technology can be widely implemented in such applications.3 This research is challenging, and we outline a method to address these challenges using in situ NPD to probe the crystal structure of electrodes undergoing electrochemical cycling (charge/discharge) in a battery. NPD data help determine the underlying structural mechanism responsible for a range of electrode properties, and this information can direct the development of better electrodes and batteries.
We briefly review six types of battery designs custom-made for NPD experiments and detail the method to construct the &#8216;roll-over&#8217; cell that we have successfully used on the high-intensity NPD instrument, WOMBAT, at the Australian Nuclear Science and Technology Organisation (ANSTO). The design considerations and materials used for cell construction are discussed in conjunction with aspects of the actual in situ NPD experiment and initial directions are presented on how to analyze such complex in situ data.

In Situ Neutron Powder Diffraction Using Custom-made Lithium-ion Batteries

We describe the design and construction of an electrochemical cell for the examination of electrode materials using in situ neutron powder diffraction (NPD). We briefly comment on alternate in situ NPD cell designs and discuss methods for the analysis of the corresponding in situ NPD data produced using this cell.

その場中性子粉末回折ではカスタムメイドのリチウムイオン電池を使用して、

Li-ion batteries are widely used in portable electronic devices and are considered as promising candidates for higher-energy applications such as electric ...

Non-aqueous Electrode Processing and Construction of Lithium-ion Coin Cells

Research into new and improved materials to be utilized in lithium-ion batteries (LIB) necessitates an experimental counterpart to any computational analysis. Testing of lithium-ion batteries in an academic setting has taken on several forms, but at the most basic level lies the coin cell construction. In traditional LIB electrode preparation, a multi-phase slurry composed of active material, binder, and conductive additive is cast out onto a substrate. An electrode disc can then be punched from the dried sheet and used in the construction of a coin cell for electrochemical evaluation. Utilization of the potential of the active material in a battery is critically dependent on the microstructure of the electrode, as an appropriate distribution of the primary components are crucial to ensuring optimal electrical conductivity, porosity, and tortuosity, such that electrochemical and transport interaction is optimized. Processing steps ranging from the combination of dry powder, wet mixing, and drying can all critically affect multi-phase interactions that influence the microstructure formation. Electrochemical probing necessitates the construction of electrodes and coin cells with the utmost care and precision. This paper aims at providing a step-by-step guide of non-aqueous electrode processing and coin cell construction for lithium-ion batteries within an academic setting and with emphasis on deciphering the influence of drying and calendaring.

Non-aqueous electrode processing is central to the construction of coin cells and the evaluation of new electrode chemistries for lithium-ion batteries. A step-by-step guide to the basic practices needed as an electrochemical engineer working with batteries in an academic experimental setting is furnished.

リチウムイオンコイン電池の非水系電極加工および建設

Research into new and improved materials to be utilized in lithium-ion batteries (LIB) necessitates an experimental counterpart to any computational ...

Synthesis of Ionic Liquid Based Electrolytes, Assembly of Li-ion Batteries, and Measurements of Performance at High Temperature

The chemical instability of the traditional electrolyte remains a safety issue in widely used energy storage devices such as Li-ion batteries. Li-ion batteries for use in devices operating at elevated temperatures require thermally stable and non-flammable electrolytes. Ionic liquids (ILs), which are non-flammable, non-volatile, thermally stable molten salts, are an ideal replacement for flammable and low boiling point organic solvent electrolytes currently used today. We herein describe the procedures to: 1) synthesize mono- and di-phosphonium ionic liquids paired with chloride or bis(trifluoromethane)sulfonimide (TFSI) anions; 2) measure the thermal properties and stability of these ionic liquids by differential scanning calorimetry (DSC) and thermal gravimetric analysis (TGA); 3) measure the electrochemical properties of the ionic liquids by cyclic voltammetry (CV); 4) prepare electrolytes containing lithium bis(trifluoromethane)sulfonamide; 5) measure the conductivity of the electrolytes as a function of temperature; 6) assemble a coin cell battery with two of the electrolytes along with a Li metal anode and LiCoO2 cathode; and 7) evaluate battery performance at 100 &#176;C. We additionally describe the challenges in execution as well as the insights gained from performing these experiments.

Here, we describe protocols to prepare phosphonium-based ionic liquid and lithium bis(trifluoromethane)sulfonimide salt electrolytes, and assemble a non-flammable and high temperature functioning lithium-ion coin cell battery.

イオン液体系電解質、リチウムイオン電池の組立、および高温でのパフォーマンスの測定の合成

The chemical instability of the traditional electrolyte remains a safety issue in widely used energy storage devices such as Li-ion batteries. Li-ion ...

In Situ Monitoring of the Accelerated Performance Degradation of Solar Cells and Modules: A Case Study for Cu(In,Ga)Se2 Solar Cells

The levelized cost of electricity (LCOE) of photovoltaic (PV) systems is determined by, among other factors, the PV module reliability. Better prediction of degradation mechanisms and prevention of module field failure can consequently decrease investment risks as well as increase the electricity yield. An improved knowledge level can for these reasons significantly decrease the total costs of PV electricity. 
In order to better understand and minimize the degradation of PV modules, the occurring degradation mechanisms and conditions should be identified. This should preferably happen under combined stresses, since modules in the field are also simultaneously exposed to multiple stress factors. Therefore, two 'Combined Stress test with in situ measurement' setups have been designed and constructed. These setups allow the simultaneous use of humidity, temperature, illumination, and electrical biases as independently controlled stress factors on solar cells and minimodules. The setups also allow real-time monitoring of the electrical properties of these samples. This protocol presents these setups and describes the experimental possibilities. Moreover, results obtained with these setups are also presented: various examples about the influence of both deposition and degradation conditions on the stability of thin film Cu(In,Ga)Se2 (CIGS) as well as Cu2ZnSnSe4 (CZTS) solar cells are described. Results on the temperature dependency of CIGS solar cells are also presented.

In Situ Monitoring of the Accelerated Performance Degradation of Solar Cells and Modules: A Case Study for CuIn,GaSe2 Solar Cells

Two &#39;Combined Stress test with in situ measurement&#39; setups, which allow real-time monitoring of accelerated degradation of solar cells and modules, were designed and constructed. These setups allow the simultaneous use of humidity, temperature, electrical biases, and illumination as independently controlled stress factors. The setups and various experiments executed are presented.

その場で太陽電池とモジュールの加速劣化のモニタリング: Cu (In, Ga) Se2太陽電池に関するケーススタディ

The levelized cost of electricity (LCOE) of photovoltaic (PV) systems is determined by, among other factors, the PV module reliability. Better prediction ...

Accelerating Rate Calorimetry and Complementary Techniques to Characterize Battery Safety Hazards

The hazards associated with lithium-based battery chemistries are well-documented due to their catastrophic nature. Risk is typically qualitatively assessed through an engineering risk matrix. Within the matrix, potentially hazardous events are categorized and ranked in terms of severity and probability to provide situational awareness to decision makers and stakeholders. The stochastic nature of battery failures, particularly the lithium-ion chemistry, makes the probability axis of a matrix difficult to properly assess. Fortunately, characterization tools exist, such as accelerated rate calorimetry (ARC), that characterize degrees of battery failure severity. ARC has been used extensively to characterize reactive chemicals but can provide a new application to induce battery failures under safe, controlled experimental conditions and quantify critical safety parameters. Due to the robust nature of the extended volume calorimeter, cells may be safely taken to failure due to a variety of abuses: thermal (simple heating of cell), electrochemical (overcharge), electrical (external short circuit), or physical (crush or nail penetration). This article describes the procedures to prepare and instrument a commercial lithium-ion battery cell for failure in an ARC to collect valuable safety data: onset of thermal runaway, endotherm associated with polymer separator melting, pressure release during thermal runaway, gaseous collection for analytical characterization, maximum temperature of complete reaction, and visual observation of decomposition processes using a high temperature borescope (venting and cell can breach). A thermal &#8220;heat-wait-seek&#8221; method is used to induce cell failure, in which the battery is heated incrementally to a set point, then the instrument identifies heat generation from the battery. As heat generates a temperature rise in the battery, the calorimeter temperature follows this temperature rise, maintaining an adiabatic condition. Therefore, the cell does not exchange heat with the external environment, so all heat generation from the battery under failure is captured.

A method to characterize the potential failure hazards of lithium batteries is achieved with accelerating rate calorimetry. Heat and pressure release, visual observation of the failure event, and the capture of evolved gases are collected in this experiment to identify the worst credible threats of batteries taken to failure.

The hazards associated with lithium-based battery chemistries are well-documented due to their catastrophic nature. Risk is typically qualitatively ...

Identification and Quantification of Decomposition Mechanisms in Lithium-Ion Batteries; Input to Heat Flow Simulation for Modeling Thermal Runaway

The risks and possible accidents related to the normal use of lithium-ion batteries remain a serious concern. In order to get a better understanding of thermal runaway (TR), the exothermic decomposition reactions in anode and cathode were studied, using a Simultaneous Thermal Analysis (STA)/Gas Chromatography-Mass Spectrometry (GC-MS)/Fourier Transform Infrared (FTIR) spectrometer system. These techniques allowed the identification of the reaction mechanisms in each electrode, owing to the analysis of evolved gaseous species, the amount of heat released and mass loss. These results provided insight into the thermal events happening within a broader temperature range than covered in previously published models. This allowed the formulation of an improved thermal model to depict TR. The heat of reaction, activation energy, and frequency factor (thermal triplets) for each major exothermic process at material level were investigated in a Lithium Nickel-Manganese-Cobalt-Oxide (NMC (111))-Graphite battery cell. The results were analyzed, and their kinetics were derived. These data can be used to successfully simulate the experimental heat flow.

This work aims at determining the reaction kinetics of Li-ion battery cathode and anode materials undergoing thermal runaway (TR). Simultaneous Thermal Analysis (STA)/Fourier Transform Infrared (FTIR) spectrometer/Gas Chromatography Mass Spectrometry (GC-MS) were used to reveal thermal events and to detect evolved gases.

リチウムイオン電池の分解メカニズムの同定と定量化。熱暴走モデリングのための熱流シミュレーションへの入力

The risks and possible accidents related to the normal use of lithium-ion batteries remain a serious concern. In order to get a better understanding of ...

粉塵の多い環境でのバッテリー熱管理の最適化

Optimization of An Air-Based Heat Management System for Dusty Particulate Matter-Covered Lithium-Ion Battery Packs

This study aims to solve the problem of the cell temperature rise and performance decline caused by dusty particulate matter covering the surface of the cell through the allocation of airflow velocities at the inlets of the battery cooling box under the goal of low energy consumption. We take the maximum temperature of the battery pack at a specified airflow velocity and dust-free environment as the expected temperature in a dusty environment. The maximum temperature of the battery pack in a dusty environment is solved at different inlet airflow velocities, which are the boundary conditions of the analysis model constructed in the simulation software. The arrays representing the different airflow velocity combinations of inlets are generated randomly through the optimal Latin hypercube algorithm (OLHA), where the lower and upper limits of velocities corresponding to the temperatures above the desired temperature are set in the optimization software. We establish an approximate QRSM between the velocity combination and the maximum temperature using the fitting module of the optimization software. The QRSM is optimized based on the ASAM, and the optimal result is in good agreement with the analysis result obtained by the simulation software. After optimization, the flow rate of the middle inlet is changed from 5.5 m/s to 5 m/s, and the total airflow velocity is decreased by 3%. The protocol here presents an optimization method simultaneously considering energy consumption and thermal performance of the battery management system that has been established, and it can be widely used to improve the life cycle of the battery pack with minimum operating cost.

著者スポットライト:熱性能の向上とエネルギー消費の削減のためのバッテリー冷却システムの気流速度の最適化 

Here, we present the adaptive simulated annealing method (ASAM) to optimize an approximate quadratic response surface model (QRSM) corresponding to a dusty particulate matter-covered battery heat management system and fulfill the temperature drops back by adjusting the airflow velocities combination of system inlets.

粉塵粒子状物質に覆われたリチウムイオン電池パックの空気熱管理システムの最適化

This study aims to solve the problem of the cell temperature rise and performance decline caused by dusty particulate matter covering the surface of the ...