研 究 背 景
電池體系是一定程度上的“黑箱”,鋰動(dòng)力學(xué)過程是這個(gè)“黑箱”中的關(guān)鍵信息,對電池中的鋰動(dòng)力學(xué)過程進(jìn)行全面分析有助于實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的電池診斷,并在電池機(jī)理研究角度產(chǎn)生突破。電池動(dòng)力學(xué)過程具有獨(dú)特的弛豫時(shí)間特征,因而時(shí)域分析能夠?qū)ΤR?guī)微觀尺度分析產(chǎn)生互補(bǔ)。本篇觀點(diǎn)介紹了時(shí)域分析的基礎(chǔ)理論,以及回顧了部分實(shí)際應(yīng)用實(shí)例,介紹了提取并分析時(shí)域信息的方法,包括分析具體的動(dòng)力學(xué)特征,如離子輸運(yùn)、電荷轉(zhuǎn)移、擴(kuò)散以及探索未知的動(dòng)力學(xué)過程。實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的時(shí)域分析需要以無損的電化學(xué)阻抗譜時(shí)域信息測量為基礎(chǔ),結(jié)合全新的概念弛豫時(shí)間分布(distribution of relaxation time, DRT)對電化學(xué)阻抗中呈現(xiàn)的時(shí)域信息進(jìn)行數(shù)字化的客觀分析。文章同時(shí)對弛豫時(shí)間分布技術(shù)在未來的發(fā)展方向以及潛在應(yīng)用場景進(jìn)行了展望,包括其有望實(shí)現(xiàn)電池性質(zhì)診斷、機(jī)理研究、以及結(jié)合未來的大數(shù)據(jù)背景進(jìn)行基于人工智能的電池在線監(jiān)測、分類梯次利用等方面,突出了時(shí)域分析、特別是弛豫時(shí)間分布技術(shù)的廣闊前景。
文章簡介
基于此,清華大學(xué)的張強(qiáng)教授課題組在國際知名期刊Joule上發(fā)表題為“The timescale identification decoupling complicated kinetic processes in lithium batteries”的觀點(diǎn)文章。該觀點(diǎn)文章分析了電池鋰動(dòng)力學(xué)過程中時(shí)域分析的理論基礎(chǔ),實(shí)際應(yīng)用,以及未來的發(fā)展方向。
圖1.EIS阻抗譜,弛豫時(shí)間分布圖以及電化學(xué)擬合電路模型的關(guān)系。
本文要點(diǎn)
要點(diǎn)一:弛豫時(shí)間分布(DRT)的理論基礎(chǔ)DRT分析是基于將電化學(xué)模型假定為歐姆電阻R與極化阻抗串聯(lián),而極化阻抗表現(xiàn)為連續(xù)串聯(lián)的RC并聯(lián)電路。單個(gè)的理想的極化過程一般以一個(gè)并聯(lián)電阻和電容來表達(dá),對應(yīng)特征時(shí)間常數(shù)(弛豫時(shí)間)τ=RC。而在實(shí)際的極化過程中,電容C一般以常相角元件表示,其在弛豫時(shí)間分布圖中以特征時(shí)間常數(shù)τ為中心的弛豫時(shí)間分布函數(shù)g(τ)表示,而具體的極化過程就以多個(gè)RC并聯(lián)電路相互串聯(lián)描述,對應(yīng)不同的特征時(shí)間常數(shù)。因此EIS阻抗譜,弛豫時(shí)間分布圖以及擬合電路圖的關(guān)系如圖1所示,在EIS阻抗譜中耦合的特征過程,能夠通過對弛豫時(shí)間分布函數(shù)求解獲得弛豫時(shí)間的分布狀態(tài),特征動(dòng)力學(xué)過程在弛豫時(shí)間分布圖中呈現(xiàn)為明顯的峰,其每一個(gè)時(shí)間常數(shù)代表著阻抗中存在著的不同動(dòng)力學(xué)過程,實(shí)現(xiàn)阻抗譜的直接解析。目前,弛豫時(shí)間分布的求解主要源自于Tikhonov回歸,也稱嶺回歸,但該法需要優(yōu)化正則化參數(shù),造成人為因素對DRT求解的影響。因此目前對弛豫時(shí)間分布函數(shù)的求解也在進(jìn)一步探索,實(shí)現(xiàn)了關(guān)于多種算法對弛豫時(shí)間分布函數(shù)的客觀精確求解。對弛豫時(shí)間分布函數(shù)的精確求解,是實(shí)現(xiàn)精確時(shí)域分析的基礎(chǔ)。
要點(diǎn)二:DRT方法的優(yōu)勢1. 相比普通的擬合電路方法,DRT方法能夠直接實(shí)現(xiàn)阻抗譜的解析,依據(jù)時(shí)間常數(shù)分辨動(dòng)力學(xué)特征。避免手動(dòng)擬合電路的主觀性造成分析誤差。2. 相比于其他頻域/時(shí)域手段,如波特圖等,DRT分析具有10倍以上的分析精度。并且,電化學(xué)系統(tǒng)越復(fù)雜,DRT方法的優(yōu)勢越明顯。3. 利于直接觀察、對比動(dòng)力學(xué)變化過程。DRT圖譜相比波特圖,Nyquist圖,觀測與對比動(dòng)力學(xué)變化過程更為直觀。4. 能夠準(zhǔn)確分析阻抗值極低的阻抗譜。大型的應(yīng)用類電池一般具有極低的阻抗值。常規(guī)擬合方法在分析極低阻抗值的阻抗譜時(shí),誤差很大,而DRT方法能夠保持同樣的精度。5. 結(jié)合原位阻抗測試,DRT方法能夠?qū)崿F(xiàn)對動(dòng)力學(xué)過程演變的整體觀察。同時(shí)DRT方法由算法驅(qū)動(dòng),能夠?qū)崿F(xiàn)原位阻抗數(shù)據(jù)的批量處理,相比手動(dòng)擬合等分析,效率與精度大大提升。
要點(diǎn)三:DRT對電池模型進(jìn)行時(shí)域分析的實(shí)際應(yīng)用DRT方法應(yīng)用的具體工作流程包括:精確測量阻抗;對測試所得的阻抗譜進(jìn)行KK(Kramers-Kronig)驗(yàn)證;對EIS數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;DRT參數(shù)優(yōu)化;DRT數(shù)據(jù)分析,分解時(shí)間常數(shù);為時(shí)間常數(shù)賦予物理含義;電池動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)筑;電池動(dòng)力學(xué)分析研究等。尋找時(shí)間常數(shù)的物理意義是時(shí)域分析的核心,對于常規(guī)的動(dòng)力學(xué)過程,可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)以及文獻(xiàn)的時(shí)間常數(shù)值進(jìn)行匹配;對于電化學(xué)體系中的時(shí)間常數(shù)難以區(qū)分物理含義時(shí),可以根據(jù)不同動(dòng)力學(xué)過程的溫度特性差異,或者荷電狀態(tài)差異對電池中時(shí)間常數(shù)的物理意義進(jìn)行動(dòng)態(tài)區(qū)分。目前DRT方法在多種電池體系中均得到了應(yīng)用,包括鋰金屬電池、鋰硫電池、商用石墨三元電池以及固態(tài)電池體系等。所能分析的問題包括界面機(jī)理分析、電池物理模型構(gòu)筑、電池的SOH (state of health) 評(píng)估等等。
要點(diǎn)四:DRT方法的潛在發(fā)展方向1. 多維DRT分析。由于一般的阻抗數(shù)據(jù)僅僅和頻率對應(yīng),能夠攜帶的信息有限,同時(shí)測試誤差帶來的影響難以消除。而多維DRT能夠考慮到電化學(xué)體系中的其他因素,如測試溫度、荷電狀態(tài)以及其他的實(shí)驗(yàn)參數(shù)等,實(shí)現(xiàn)電化學(xué)體系的綜合監(jiān)控與分析。2. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電化學(xué)分析。DRT能夠?qū)⒆杩棺V中的數(shù)據(jù)精細(xì)拆解,結(jié)合前述的多維DRT思路,能夠建立時(shí)域特征-電池狀態(tài)的數(shù)據(jù)庫,從而能夠以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式對電池體系進(jìn)行電化學(xué)分析,建立嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治瞿P?,能夠?qū)崿F(xiàn)電池壽命預(yù)測、材料特性分析等功能。3. 電池分類與梯次利用。目前快速的退役電池分類與梯次利用是鋰電工業(yè)應(yīng)用的重點(diǎn)之一。DRT方法有望能夠?qū)㈦姵氐臍堧姞顟B(tài)與時(shí)域特征相關(guān)聯(lián),實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建立分類模型的方式實(shí)現(xiàn)退役電池的快速分類篩選。4. DRT算法的持續(xù)更新。DRT算法高精度求解分布弛豫時(shí)間分布函數(shù)仍有較大發(fā)展空間,同時(shí)目前DRT算法對于實(shí)現(xiàn)非收斂類阻抗存在一定局限性,需要結(jié)合 DDT (Distribution of diffusion time) 或 DDC (distribution function of differential capacity) 方法。
原文標(biāo)題:張強(qiáng)教授Joule:弛豫時(shí)間分布技術(shù)(DRT), 通過時(shí)域分析研究鋰電池中的復(fù)雜動(dòng)力學(xué)過程
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