IF 67 | GM Technical Center,US | 锂金属电池的工业化以及安全研究

文摘   2024-11-11 08:31   新加坡  
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 1. 原文链接

DOI Link:

https://doi.org/10.1038/s41560-024-01624-5

 2.通讯作
  • Googleshcolar

https://scholar.google.com/citations?user=RG2hb1gAAAAJ&hl=en&oi=sra
  • ScienceDirect: 
https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=7202863495
  • UniversityWeb:

https://www.linkedin.com/in/mei-cai-96518310/

 3. 收录日期

Received: 02 March 2024

Accepted: 01 August 2024
Published: 27 September 2024
 4. 研究内容

1. 科学问题

  • LMB开发中的科学问题主要集中在优化能量密度、成本效益、电解液配方、氧气释放机制和压力控制,以提高性能、稳定性和可扩展性,满足电动汽车应用需求。

2. 锂金属电池(LMB)的背景

  • 1. LMB 的高能量密度优势

    • LMB 被认为是“终极目标”,具有更高的能量密度。

    • LMB 的能量密度:~450 Wh/kg(重量)、~1,200 Wh/l(体积)。

    • 相比之下,现有 LIB 的能量密度:~250–300 Wh/kg(重量)、~600–700 Wh/l(体积)。
  • 2. LMB 替代 LIB 的潜在客户优势

    • 电池组尺寸减小,包装成本更低,改善车辆外观和重量。

    • 行驶里程更长,消除里程焦虑。

    • 无热失控。

    • 电池成本降低,尤其是在“无负极” LMB 技术实现的情况下。

    • 更高的安全性。
  • 3. LMB 商业化现状

    • 尽管有长达六十年的研发投入和丰富的研究文献,目前尚无满足行业需求的商业化 LMB。

    • 需要替代 LIB 的高能量密度技术变得更加迫切。
  • 4. LIB 的发展及挑战

    • 虽然 LIB 取得了近期的发展,但面临更高能量密度、快速充电及安全性的挑战。

    • 全球 EV 市场预计到 2030 年增长至约 1,579.10 亿美元(2024 年至 2030 年增长显著)

3. 研究结果

3.1 电极厚度与能量密度

  • 1. 质量能量密度 Fig. 1a

    • 不同电极负载下,重力能量密度随阳极厚度变化。

    • 减薄锂负极提高能量密度,但需权衡性能与制造成本的增加。

    • 阳极厚度设计需平衡能量密度与电池性能。
  • 2. 体积能量密度Fig. 1b

    • 体积能量密度受阳极厚度和阴极负载影响。

    • 加厚锂负极降低能量密度并增加体积。

    • 提高阴极负载增加能量密度,但循环寿命衰减更快,原因包括电解质分解、离子扩散缓慢、锰溶解和阻抗增长。
  • 3. 设计权衡
  • 阳极厚度与阴极负载间的平衡需优化,以满足高能量密度 LMB 的设计需求。

  • 高阴极负载提高能量密度,但牺牲循环稳定性,导致性能加速衰退。
Fig. 1. Plot of energy density against different cell designs.
3.2 成本与能量密度
  • 1. 原材料和制造成本

    • 电池成本与能量密度紧密相关,原材料和制造成本是成本估算的关键。

    • 各 EV 制造商的成本策略不同,导致成本输入参数的差异。

    • 动态因素:电池材料供应、地缘政治和贸易紧张、EV 预期与实际产量的差异等。
  • 2. 原材料成本结构

    • LIB 中,约 50% 的原材料成本来自于阴极活性材料(CAM),10–20% 来自于阳极活性材料(AAM)。

    • LMB 的原材料成本结构因所用 CAM 类型而异,如使用 NCM 型 CAM 与硫基 CAM 之间的成本结构差异显著。
  • 3. 风险与不确定性

    • LMB 电池成本估算需考虑相关风险与不确定性。

    • 需注意锂金属负极等先进电池化学材料的价格波动及其他复杂因素。

3.3 电解质配方与气体生成总结

  • 1. SEI 的作用与锂金属行为

    • SEI 在石墨负极形成后起到抑制电解质还原的作用。

    • 在锂金属负极上,每次镀锂和剥锂循环都会生成新的 SEI,伴随电解质分解和气体生成。
  • 2. 主要电解质类型

    • 氟化碳酸盐基电解质

  1. 包括氟代乙烯碳酸酯(FEC),在循环中比乙烯碳酸酯产生更多的 CO2 和乙烯。

  2. 乙烯碳酸酯不能在锂金属表面形成坚固 SEI,不适合 LMB。
  • 非溶剂、共溶剂稀释的超浓电解质

  1. 高浓度 LiFSI(双(氟磺酰)亚胺锂)可形成 SEI,减少气体释放。

  2. 稀释的共溶剂的使用可能进一步提升 LMB 性能,但 LiFSI 和某些共溶剂成本较高。
  • 3. 研究重点

    • 需要进一步研究电解质配方,特别是降低成本和减少气体生成的添加剂,以推动 LMB 电池技术发展。

    3.4 电解质注入量与循环寿命

    • 1. 电解质注入量的影响

      • 电解质注入量显著影响 LMB 的循环寿命。

      • 最小注入量取决于电极和隔膜的总孔隙体积,多余的电解质用于补偿形成和循环中的损失及电极孔隙度变化。
    • 2. 注入量在商业应用中的实践

      • 商用锂离子电池中,电解质使用量通常为 1–2 g/Ah,根据设计不同而定。

      • LMB 由于锂的孔隙度在使用中增加,可能需要比 LIB 更多的电解质。

      • 实验表明,电解质不足会导致实验室规模的 LMB 快速容量衰退。
    • 3. 循环寿命与电解质量Fig. 2 

      • 电解质注入量增加(从 1.8 g/Ah 到 2.0 g/Ah)可延长 5 Ah 软包电池的循环寿命,从 300 个循环增加到 400 个循环。
    • 4. 权衡与挑战

      • 电解质注入量需在循环稳定性、能量密度和成本之间取得平衡。

      • 过量电解质注入可能引起电池内压过高,导致泄漏、破裂或爆炸。

      • 具有腐蚀性的电解质会损坏设备并带来其他风险。
    • 5. 行业需求

      • 研发能控制老化锂形态、且注入量与 LIB 相当或更低的电解质是关键。

    Fig. 2: Plot of capacity retention for different cell designs.

    3.5 阴极氧释放与电池稳定性

    • 1. 高镍含量阴极的挑战

      • 高镍含量的 NCM 阴极在循环中释放氧气,导致结构退化和容量/电压快速衰减。

      • 氧释放增加锂金属负极的反应性,导致更多副反应和潜在的热事件。
    • 2. 容量趋势

      • 容量衰减顺序:NCM(88% Ni) < NCMA(85% Ni) < NCM(60% Ni) < LMFP。

      • 趋势与密度泛函理论的建模结果一致,显示 Ni3+ 还原释放氧气的能量(约 0.5–1.5 eV)低于 Co3+ 还原(约 1.8–2.7 eV),高镍含量阴极释放更多氧气。
    • 3. 稳定性观察

      • 高氧释放导致锂金属电池稳定性降低,因锂负极与氧的反应性增加。

      • 磷酸盐阴极(如磷酸铁锂和 LMFP)释放氧气的活化能屏障最高,实验室规模下显示更好的稳定性。
    • 4. 行业需求

      • 高镍含量的 NCM 或 NCMA 阴极与锂金属负极的组合不推荐,解决氧释放问题是提高 LMB 能量密度的重要需求。

    3.6 电池压力控制

    • 1. 压力对 LMB 的影响

      • 压力显著影响 LMB 的老化锂负极形态及性能,均匀的压力分布对保持锂形态和 SEI 完整性至关重要。
    • 2. 实验室规模的压力测试

      • Fig. 3a弹簧控制的固定压力设计,压力取决于弹簧的刚度和夹具板的格式,循环中压力分布不均匀,存在压力/膨胀积累问题。

      • Fig. 3b:螺钉控制的固定间隙设计,压力分布更均匀,但循环中压力不可控。
    • 3. 改进设计

      • Fig. 3c:结合弹簧固定压力和固定间隙设计,引入具有理想刚度的缓冲垫,类似于电池组装中的垫片设置,使实验室规模 LMB 的压力积累可控,更可靠地关联性能与设计参数。
    • 4. 行业需求

      • 需要开发能更好模拟 EV 电池模块/组中 LMB 压力条件的测试方法,聚焦整个 LMB 电池,而非单一组件如锂负极。

    Fig. 3: Three types of battery testing fixture designs.

    3.7 电池形式总结

    • 1. LIB电池形式

      • 包括软包、电芯和棱柱形电池;硬币电池用于初步筛选。
    • 2. LMB研究侧重

      • 主要集中在软包电池上,软包封装(通常为铝层压膜)虽能适应多种设计和尺寸,但结构完整性较低。
    • 3. 形式对比

      • 软包电池因LMB的膨胀和压力而受到不利影响。

      • 圆柱形和棱柱形电池具有较高的结构完整性,提供如气体排放设计等额外安全特性,但也面临挑战。

      • 圆柱形电池在循环中从中心到外层可能产生非均匀应力梯度,导致损坏。

      • 棱柱形电池可能因锂负极厚度变化引起的膨胀和压力变化而变形。
    • 4. 未来方向

      • 需要原位监测方法(如拉曼光谱、声学方法、同步辐射X射线衍射和电子顺磁共振)来推动非软包LMB电池形式的发展。
    3.8 制造质量检查总结
    • 1. 电池制造复杂性

      • LMB与LIB制造需求存在显著差异,尤其是在正极形态控制方面。
    • 2. 制造流程

      • 电极制造是最终模块和电池包组装的第一步,需要在每个环节进行质量检查,特别是正极,以确保均匀性。
    • 3. 正极形态对LMB性能的重要性

      • 孔隙度和均匀性正极的孔隙度对LMB性能至关重要,低孔隙度的正极可能提供更好的电池性能,而高孔隙度的正极可能加速电解液干涸,缩短LMB的循环寿命。

      • 正极均匀性正极材料分布应均匀,避免粗糙部分,这些粗糙部分可能在电池操作中变形,增加树枝晶生长、隔膜穿透和短路的风险。
    • 4. 纳米碳材料的挑战

      • 碳纳米管或石墨烯添加纳米碳材料可以增强电导性,但这些材料可能聚集,导致电极内的电流分布不均,增加不良的锂负极形态(如多孔锂)的风险。
    • 5. 电流分布对锂负极形态的影响

      • 不均匀的电流分布可能导致锂金属表面形态的改变,影响电池性能并增加风险。

    Fig. 4: Schematic for LMB manufacturing.

    3.9 电池建模
    • 1. 建模的重要性

      • 建模在加速电池单体设计和行业应用中起着关键作用,提供了一个虚拟平台,能够模拟电池单体、模块和电池包的性能。
    • 2. 电池模型类型

      • 等效电路模型:常用于预测电池电压、阻抗、功率等。

      • 电化学模型:例如多孔电极理论,通常用于预测电池的电压、循环寿命等。
    • 3. LMB建模的挑战

      • LMB的复杂退化机制(如锂金属的沉积/剥离、SEI形成、体积膨胀)要求解决复杂的二维动态边界模型。

      • 详细的电化学模型需要大量高质量的实验数据和电池材料特性,这限制了预测效果。

      • 在实际操作中,不同电池格式的机械加载需要全三维电池模型,集成电化学、热模型和塑性模型。

      • 目前的模型无法准确捕捉LMB退化的随机特性,如SEI形成、锂金属生长等。
    • 4. 混合建模方法

      • 混合模型结合了数据驱动的方法(如机器学习)与确定性方法,代表了电池建模的新前沿。

      • 这些模型有助于预测LMB退化机制,尤其是在电池操作过程中无法用确定性方法轻易预测的部分。

      • 混合模型可以模拟温度依赖性和温度对LMB关键特性(如锂金属生长)的影响。
    • 5. 物理信息神经网络(PINN)

      • PINN方法结合了LMB的原位操作数据与表示电化学行为的偏微分方程,具有巨大的潜力。

      • PINN是众多混合建模方法中的一种,需要进一步探索其在满足行业需求方面的适用性。


    4. 重要结论

    • 电池能量密度:电池的能量密度与电极厚度密切相关,厚电极提升循环稳定性,但会降低能量密度,且增加制造成本。

    • 成本问题:电池原材料成本受活性材料影响,LMB的成本结构因材料类型不同而差异较大,且需要考虑原材料价格波动。

    • 电解液配方与气体生成:LMB性能受电解液配方影响,氟化碳酸酯类电解液比乙烯碳酸酯更易分解;浓缩电解液有助于减少气体释放。

    • 电解液注入量:电解液的注入量影响LMB的循环寿命,过多的电解液可能导致膨胀和安全风险,但适量注入有助于延长寿命。

    • 正极氧气释放:高镍含量的NCM正极易释放氧气,导致电池衰退并可能引发热事件,低镍正极或磷酸铁锂具有更好的稳定性。

    • 电池压力控制:LMB在循环过程中需要均匀的压力分布来维持锂金属表面形态,现有的压力控制设计存在局限,需要改进。

    • 电池格式:LMB的电池格式通常采用袋式,但因膨胀和压力变化,可能导致袋式外壳受损,圆柱形和棱柱形格式具有更好的结构强度。

    • 制造质量控制:LMB电池的制造质量,尤其是正极的孔隙率和均匀性,对电池性能至关重要,均匀性差可能导致电池短路或锂枝晶生长。

    • 电池建模:电池建模帮助加速电池设计,尤其是在LMB退化机制复杂的情况下,混合建模方法(如PINN)结合机器学习和物理模型,有助于优化设计并预测性能

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