权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

全固体電池のサイクル劣化要因のオペランド・3次元・マルチスケール解析

全固态电池循环劣化因素的操作、三维、多尺度分析

基本信息

批准号：
22K05283
负责人：
木村勇太
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Tohoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

全固体電池は、高い安全性と高容量・高出力化の両立が可能とされる次世代型蓄電池である。しかしながら、現在のところ、充放電サイクル時の顕著な容量・出力の劣化が、全固体電池の実用化を妨げる大きな課題の一つとなっている。そこで本研究では、申請者らがこれまで開発してきた、CT-XAFS法に基づく反応分布の3次元観察技術を用いて、充放電サイクル時の反応分布をオペランドで観察することで、サイクル劣化のメカニズムを明らかにすることを目的としている。当該年度においては、投影型CT-XAFS法を用いて、モデル全固体電池の充放電サイクル時の容量劣化のオペランド三次元観察を行った。さらに、CT-XAFSにより得られたデータをもとに、全固体電池合剤電極内の局所的な容量劣化が、電極内のどこで、いつ、どのように生じるかを、電極微構造や過去の充放電履歴と関連づけて解析する手法、および電極内の局所的な容量劣化と電極全体のマクロな容量劣化の関係を解析する手法を開発した。モデル全固体電池は、活物質にLi(Ni,Mn,Co)O2 (NMC)、固体電解質にLISICON(Li3.75Ge0.75P0.25O4)-Li3BO3アモルファス電解質を用いて作製した。投影型CT-XAFS測定は、SPring-8のBL37XUで行った。観察領域、空間分解能、時間分解能はそれぞれ、530 x 530 x 45 um3、3 um、20 min.であった。測定データの解析に必要なコードは、Pythonを用いて作成した。一連の研究により、既存の手法では得られなかった、サイクル劣化時の容量劣化機構を解明する上で重要な知見を得ることが可能となった。そのため、当該年度に開発した測定・解析手法は、優れたサイクル特性を有する電池の開発に貢献することが期待される。

All-solid-state batteries have high safety, high capacity, and high output. The problem of battery capacity and output degradation during charging and operation of solid-state batteries is a big one. This study is aimed at the application of CT-XAFS in the detection of 3-D fundamental inverse distribution, and the detection of inverse distribution in the detection of 3-D fundamental inverse distribution. When this year, the projection-type CT-XAFS method was used to detect the capacity degradation of all solid-state batteries. In addition, CT-XAFS has been developed to analyze the relationship between the capacity degradation of the local sites in the electrodes of all-solid-state batteries and the capacity degradation of the entire electrodes. All solid state battery, active material Li(Ni,Mn,Co)O2 (NMC), solid electrolyte LISICON(Li3.75Ge0.75P0.25O4)-Li3BO3 electrolyte used in the preparation. Projected CT-XAFS measurement, SPring-8 and BL37XU. Observation field, spatial decomposition energy, temporal decomposition energy, 530 x 530 x 45 um3, 3 um, 20 min. To determine the necessary parameters, Python is used. A series of research and existing methods have been used to understand the important knowledge of capacity degradation mechanisms during degradation. The development of the battery is expected to contribute to the development of the battery by measuring and analyzing the characteristics of the battery during the year.