[ACS Energy-2023] Lifetime prediction of Lithium Ion batteries by using the heterogeneity of graphite anodes

논문 전문 : https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsenergylett.3c00695

[출처] ACS Energy Lett. 2023, 8, 7, 2946–2953

 

※ The picture and content of this article are from the original paper.

    All picture and figures used in this article are sourced from publicily available on the internet.

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[논문 요약]
Lifetime prediction of Lithium Ion batteries by using the heterogeneity of graphite anodes

 

본 논문은 Open Access가 아니라 Figure를 구하기는 불가한 논문이였습니다.

제가 예전에 리뷰했던, 하기 NATURE의 △Q 논문에 관해, 본 논문에서도 Ref 하고 있었고 성능비교를 할때도 해당 방식과 비교검토 하고 있는것을 확인했습니다. 하기 논문은 RUL 예측에서는 되게 유명한 논문인데요, 이렇듯 본 논문도 Lifetime prediction을 하는 논문으로, 상당히 직관적이고 간단하면서도 괜찮은 성능을 확인할 수 있었습니다.

https://limitsinx.tistory.com/167

[NATURE-2019] Data-driven prediction of battery cycle life before capacity degradation

 

Contents

 

 

본 논문의 핵심은 셀 화성공정 단계에서의 RPT Cycle Test시에 DVA Peak 높이변화를 통해 유의미한 RUL을 예측할 수 있었다는 점입니다.

저도 굉장히 관심있게 보는 테크닉인데 본 논문의 Figure.1-d에 dV/dQ Curve의 Peak별 △Height을 살펴보고 있습니다.

일반적으로는 ICA든, DVA든 단일 Peak 만 보는 경우가 많지만, Peak 간 변화량을 본다는것은 저는 더욱 복합적인 전기화학 현상을 볼 수 있을거라 예상하고 있습니다. (본 논문에서는 이를 △Peak_S2라 명명)

 

본 논문에서는 Figure.2에서 XRD이미지와 dV/dQ Curve및 Cycle에 대한 Capacity Fading을 그리며, 저온과 고율 사이클을 돌린 배터리 셀일수록 Anode Graphite의 Heterogenous가 더욱 깨진다고 분석합니다. 여기서 유의미했던점은 0.1C 이정도로 하는게 아니라 1C~2C 정도의 높은 C-rate로 열화 및 실험한다는 점입니다. (셀은 1Ah 수준)

Figure.3에서는 첫 RPT 에서의 △Peak_S2와 Cycle Life간 Correlation을 구하는데 약 0.82로 높게나오는것을 확인할 수 있습니다. 

 

Results

 

Figure가 중요한 논문이라, Open Access였다면 이미지를 하나씩 정리하며 더 길게 분석할 수 있었을텐데, 글로만 적는데는 한계가 있는것 같습니다.

본 논문을 보신다면, Figure.2와 Figure.3에 유의해서 보시면 좋을것 같고, 하기 논문도 같이 보시면 이해에 도움이되실것 같습니다.

https://limitsinx.tistory.com/167

[NATURE-2019] Data-driven prediction of battery cycle life before capacity degradation

 

 

참조

[1] ACS Energy Lett. 2023, 8, 7, 2946–2953