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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 study aims to develop a large-scale power storage technology that can sustain the development of a society and generate renewable energy. It also aims to develop a high-density battery electrode material that can be used as a solid-phase power storage device. The electrode material used in the solid phase of the acid compound has a large capacity, and the secondary reaction has a low efficiency and low performance. This research is aimed at establishing qualitative and quantitative design guidelines for the key causes of low efficiency. This year, the electrode material conditions include the analysis of mechanical properties and quantitative analysis. The formation of multi-layered acid compounds The specific structure of the layered compound group is related to the current value, the voltage value, the long-term current charge test, the charge characteristic prediction, the mechanical learning structure, the importance of the prediction value, and the analysis. The coefficient of determination for the initial phase of the study was 0.975 and the prediction accuracy was high. The analysis of the influence of the importance and the prediction value shows that the control of the content is the most important. The prediction of the density of the long-term solution increases the importance of the initial solution and the comparison increases the importance of the migration metal ratio and the increase of the Co ratio increases the importance of the realization of good solution characteristics. The above results show that the long-term stability of the electrode material is important for the control of the fine amount of Co The application of mechanical learning in the prediction of materials and the development of other material systems are expected. The above research results are reported in the original papers of academic journals.

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