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。

这项研究和开发旨在开发大规模的电力存储技术，从而有助于将可再生能源与电力系统的连接，以实现可持续的社会，并使用氧化物固相的氧化还原氧化还原实施钠离子电池阳性电极材料的高能密度。尽管使用氧化物离子固相氧化还原的阳性电极材料产生了较大的容量，但问题在于副反应降低了能源效率和循环特性。先前的研究定性地揭示了导致能源效率下降的因素，但尚未确定定量设计指南。因此，今年，我们使用机器学习进行了定量分析，以全面阐明各种条件对氧氧化还原阴极材料的电荷和排放特性的影响。根据层压模式选择锂氧化锂氧化物作为模型化合物，而不是具有多态性的氧化物。具体而言，对于去年合成的锂分层化合物组，我们使用各种电流值和截止电压进行了长期循环恒定电流电荷/放电测试，在构建了预测电荷/放电特性的机器学习模型后，我们分析了解释变量的重要性及其对预测值的影响。在预测初始周期能量密度的模型中，测试数据的确定系数为0.975，显示出很高的预测准确性。此外，对预测值的重要性和影响的分析表明，控制锂含量是最重要的。在预测长期循环中的能量密度时，与初始周期相比，过渡金属比的重要性尤其增加，这表明CO比率的增加对于实现良好的循环特征很重要。从以上结果得出结论，对锂含量和高CO比率的精细控制对于在长期周期中稳定利用氧氧化还原阴极材料很重要。使用机器学习预测模型的材料搜索预计将扩展到其他材料系统。上述研究结果是在学术期刊上作为原始论文报告的。

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

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

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

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