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Analytisches Modell bewertet die Batteriefähigkeit

Die Batterieoptimierung beinhaltet im Allgemeinen einen Kompromiss zwischen Energie (der Menge, die sie speichern kann) und Leistungsdichte (der Rate ihrer Freisetzung), die alle von den Materialien, ihrer Konfiguration und solchen internen Strukturen wie Porosität abhängen. Es gibt einstellbare Parameter, die mit der Struktur verbunden sind, die optimiert werden müssen. Typischerweise müssen Zehntausende von Berechnungen durchgeführt werden, um den Parameterraum zu durchsuchen und die beste Kombination zu finden. Dies ist ein zeitaufwendiger Vorgang.

Forscher haben eine schnellere und einfachere Methode entwickelt, die keine komplexe numerische Simulation erfordert, um die Auswahl und das Design von Batteriekomponenten und deren Interaktion zu steuern. Das vereinfachte Modell hat eine Genauigkeit von 10 % im Vergleich zu rechenintensiveren Algorithmen und wird es Forschern ermöglichen, die Leistungsfähigkeit von Batterien schnell zu bewerten.

Fast alle Entwickler und Optimierer von Batteriezellen verwenden pseudo-zweidimensionale (P2D) Simulationen, deren Ausführung teuer ist. Dies wird insbesondere bei der Optimierung von Batteriezellen zu einem Problem, da sie viele Variablen und Parameter aufweisen, die sorgfältig abgestimmt werden müssen, um die Leistung zu maximieren.

Das neue Tool bietet eine schnellere, transparentere Möglichkeit zur Beschleunigung des Designprozesses und bietet einfache, klare Einblicke, die aus numerischen Simulationen nicht immer leicht zu gewinnen sind. Das Modell könnte leicht in so gängiger Software wie MATLAB und Excel und sogar auf Taschenrechnern implementiert werden.

Um das Modell zu testen, ließen die Forscher in gängigen Voll- und Halbzellenbatterien nach der optimalen Porosität und Dicke einer Elektrode suchen. Dabei entdeckten sie, dass Elektroden mit „einheitlichem Reaktionsverhalten“ wie Nickel-Mangan-Kobalt und Nickel-Kobalt-Aluminiumoxid am besten für Anwendungen geeignet sind, die dicke Elektroden zur Erhöhung der Energiedichte erfordern. Sie fanden auch heraus, dass Batteriehalbzellen (mit nur einer Elektrode) von Natur aus eine bessere Leistungsfähigkeit haben, was bedeutet, dass ihre Leistung kein zuverlässiger Indikator dafür ist, wie Elektroden in den in kommerziellen Batterien verwendeten Vollzellen funktionieren.


Sensor

  1. Verlustleistung
  2. Parallelbatterien
  3. Spannungsteiler
  4. Kartoffelbatterie
  5. Batterieaufbau
  6. Akkulebensdauer mit maschinellem Lernen vorhersagen
  7. Engineering des Lichtflusses
  8. Eine immersive Lösung für thermisch sicherere EV-Batterien
  9. Eindämmung des thermischen Durchgehens
  10. Größere Präzision bei der Dichtheitsprüfung von EV-Batterien