GIST的科学家提出了一种非侵入性方法来估计锂离子电池退化

电动汽车的出现造成了锂离子电池使用量的飙升。因此，需要可靠地诊断电池健康状况，以防止意外操作问题导致事故。为此，韩国光州科学技术研究所的科学家现在已经开发出一种快速无损分析技术，使用在高和低C速率(充电和放电期间的电流)下循环来精确检测电池退化模式。

锂离子电池是所有现代电子产品的核心，现在越来越多地在电动汽车中实施。因此，它的使用量迅速增加，随之而来的是，对可靠地测试这些电池的“健康状况”(SOH)的工具的需求也在不断增长。这一点尤其重要，因为了解电池中的退化症状对于改善维护和预防故障事故至关重要。

锂离子电池通过三种不同的模式降解：活性材料损失(LAM)，电导率损失(CL)和锂库存损失(LLI)。在过去的几年中，科学家们已经开发出几种技术来非侵入性地分析这些模式。其中应用最广泛的是增量容量差分电压(IC-DV)分析，因为它与退化模式具有良好的相关性。然而，IC-DV分析非常耗时，无法推断出与电池劣化相关的复杂机制。

在光州科学技术研究所(GIST)的Jaeyoung Lee教授最近领导的一项研究中，研究人员现在已经设计了一种替代繁琐的IC-DV技术的方法，并通过循环石墨/ LiNi来表征降解模式。0.5锰0.3公司0.2O2(NMC532) 在低 C 速率和高 C 速率(电池的充电和放电速率)下具有两种不同容量的袋式电池。李教授详细描述了这项研究背后的动机，他说：“虽然已经进行了许多研究，以充放电循环数据来研究疲劳锂离子电池的降解症状，但快速诊断技术仍未得到充分发展。我们相信，使用高C率的快速退化诊断技术可以实时检测降解模式及其用于有效监测单个细胞健康状况的利用率。本文于2021年11月17日在线提供，并将于2022年4月发表在《能源化学杂志》第67卷上。

该团队首先每100个周期收集一次低C速率数据，然后使用微分方程将数据转换为IC-DV曲线，以评估电池退化的LAM和LLI模式。前者由于其与C速率的非线性关系而被计算为IC峰值强度的总和，而后者由于其与C速率的良好线性性而通过外推估计。这反过来又允许快速检测LLI降解。

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