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酸化物イオンの固相レドックスとナトリウムイオン電池への応用

氧离子的固相氧化还原及其在钠离子电池中的应用

基本信息

批准号：
20J23089
负责人：
土本晃久
金额：
$ 1.6万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-24 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究開発は、持続可能な社会の実現に向けた再生可能エネルギーの電力系統への接続に資する大規模蓄電技術の発展を目指し、酸化物イオンの固相レドックスを用いたナトリウムイオン電池正極材料の高エネルギー密度化を行っている。酸化物イオンの固相レドックスを用いた正極材料では大きな容量が得られるものの、副反応によってエネルギー効率やサイクル特性が低下する点が課題だった。これまでの研究でエネルギー効率低下の要因を定性的に明らかにしたが、定量的な設計指針の確立には至っていない。そこで本年度は、酸素レドックス正極材料において様々な条件が充放電特性へ与える影響を包括的に解明するため、機械学習を用いた定量的な分析を行った。積層様式による多形を持つナトリウム層状酸化物に代わり、リチウム層状酸化物をモデル化合物として選択した。具体的には昨年度合成を行ったリチウム層状化合物群に関して、様々な電流値とカットオフ電圧を用いて長期サイクルの定電流充放電試験を行い、充放電特性を予測する機械学習モデルを構築した上で説明変数の重要度と予測値への影響を分析した。初期サイクルのエネルギー密度を予測するモデルにおいては、テストデータに対する決定係数が0.975となり高い予測精度を示した。また重要度と予測値への影響の分析から、リチウム含有量の制御が最も重要であることが示された。長期サイクルにおけるエネルギー密度の予測においては初期サイクルと比較して特に遷移金属比率の重要度が増加し、Co比率の増加が良好なサイクル特性の実現に重要であると示唆された。以上の結果から、長期サイクルにおいて酸素レドックス正極材料を安定的に活用するためにはリチウム量の細かな制御と高いCo比率が重要であると結論づけられた。実験データを活用した機械学習予測モデルによる材料探索は他材料系への展開も期待される。以上の研究成果を学術誌に原著論文として報告した。

This research opens up the possibility of social regeneration and the development of large-scale electricity storage technology in the electric power system.をObject refers to the acid compound イオンのsolid-phase レドックスをいたナトリウThe high density of the cathode material of the ムイオオン battery is a high-density method. Acid compound イオンのsolid phase レドックスを Used いたpositive electrode material では大きなCapacity られるものの、Sub-reflection によってエネルギーefficiency and やサイクルcharacteristics are low and the problem is するpoint. The main reason for the inefficiency of the research and development is qualitative and quantitative, and the design guidelines are established from the beginning to the end.そこでThis year's は, acid element レドックス cathode material において様々な conditions が charge and discharge characteristics へIncluding influence analysis, mechanical learning and quantitative analysis. Laminated によるpolymorphic をholding つナトリウム layered acid compound にShiroわり, リチウム layered acid compound をモデル compound としてselect 択した. Specifically, the にはsynthesised を行ったリチウムlayered compound group に关して, 様々なcurrent とカットオフ电姧を用いてlong-term サイクルの电Current charging and discharging tests are carried out, charge and discharge characteristics are predicted, and mechanical learning and construction are constructed. The importance of explaining the numerical value and the influence of the predicted values are analyzed. Initial Density Predictive Density Predictive Density Predictive Density Prediction The coefficient of determination of データに対する is 0.975, and the accuracy of prediction is high. The degree of importance and the analysis of the influence of the predicted value and the content of the content are the most important and the control is the most important. Long-term density prediction of long-term density density and comparison of initial phase density and migration metal ratio. The importance of the rate and the increase of the Co ratio are good and the characteristics are very important. The result of the above is that the long-term positive electrode material is stable and can be used effectively.るためにはリチウムquantityの fineかなcontrolと高いCo ratioがimportantであると Conclusionづけられた.実験データをutilizes the mechanical learning and predicts the material exploration and other materials system and unfolds the expectations. The above research results are the original academic papers and reports.

项目成果

期刊论文数量（5）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Origin of “non-polarizing” oxygen-redox capacity of Na2Mn3O7

Na2Mn3O7“非极化”氧氧化还原能力的起源

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
Akihisa Tsuchimoto;Xiang-Mei Shi;Kosuke Kawai; Benoit Mortemard de Boisse;Jun Kikkawa;Daisuke Asakura;Masashi Okubo;and Atsuo Yamada
通讯作者：
and Atsuo Yamada

Machine Learning-based Comprehensive Survey on Lithium-rich Cathode Materials

基于机器学习的富锂正极材料综合调查

DOI：
10.5796/electrochemistry.23-00017
发表时间：
2023
期刊：
Electrochemistry
影响因子：
2.5
作者：
TSUCHIMOTO Akihisa;OKUBO Masashi;YAMADA Atsuo
通讯作者：
YAMADA Atsuo

Origin of “non-polarizing” oxygen-redox capacity of Na2Mn3O7 cathode for sodium ion batteries

钠离子电池Na2Mn3O7正极“非极化”氧氧化还原能力的起源

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
Akihisa Tsuchimoto;Xiang-Mei Shi;Kosuke Kawai; Benoit Mortemard de Boisse;Jun Kikkawa;Daisuke Asakura;Masashi Okubo;and Atsuo Yamada
通讯作者：
and Atsuo Yamada

エネルギー損失のない高容量電池実現へ

实现无能量损失的高容量电池