Un modèle analytique aide les chercheurs à affiner les performances de la batterie – Technoguide

Selon les ingénieurs de l’Université Rice, un moyen plus simple et plus efficace de prédire les performances conduira à de meilleures batteries.

Le fait que leur méthode soit 100 000 fois plus rapide que les techniques de modélisation actuelles est un avantage appréciable.

Le modèle analytique développé par le scientifique des matériaux Ming Tang et l’étudiant diplômé Fan Wang de la Brown School of Engineering de l’Université Rice ne nécessite pas de simulation numérique complexe pour guider la sélection et la conception des composants de batterie et leur interaction.

Le modèle simplifié développé par Rice – librement accessible en ligne – fait le gros du travail avec une précision de 10% par rapport aux algorithmes plus intensifs en calcul. Tang a déclaré que cela permettrait aux chercheurs d’évaluer rapidement la capacité de débit des batteries qui alimentent la planète.

Les résultats apparaissent dans la revue en libre accès Cell Reports Physical Science.

Il y avait un besoin clair pour le modèle mis à jour, a déclaré Tang.

“Presque tous ceux qui conçoivent et optimisent les cellules de batterie utilisent une approche bien établie appelée simulations P2D (pour pseudo-bidimensionnelle), qui sont coûteuses à exécuter”, a déclaré Tang. «Cela devient particulièrement problématique si vous souhaitez optimiser les cellules de batterie, car elles comportent de nombreuses variables et paramètres qui doivent être soigneusement réglés pour maximiser les performances.

«Ce qui a motivé ce travail, c’est notre prise de conscience que nous avons besoin d’un outil plus rapide et plus transparent pour accélérer le processus de conception et offrir des informations simples et claires qui ne sont pas toujours faciles à obtenir à partir de simulations numériques», a-t-il déclaré.

L’optimisation de la batterie implique généralement ce que le papier appelle un «compromis perpétuel» entre l’énergie (la quantité qu’il peut stocker) et la densité de puissance (le taux de sa libération), tout cela dépend des matériaux, de leurs configurations et des structures internes telles que porosité.

«Il existe de nombreux paramètres ajustables associés à la structure que vous devez optimiser», a déclaré Tang. “En règle générale, vous devez effectuer des dizaines de milliers de calculs et parfois plus pour rechercher l’espace des paramètres et trouver la meilleure combinaison. Ce n’est pas impossible, mais cela prend vraiment beaucoup de temps.”

Il a déclaré que le modèle Rice pourrait être facilement implémenté dans des logiciels courants tels que MATLAB et Excel, et même sur des calculatrices.

Pour tester le modèle, les chercheurs l’ont laissé rechercher la porosité et l’épaisseur optimales d’une électrode dans des batteries communes à pleine et demi-cellule. Dans le processus, ils ont découvert que les électrodes avec un comportement de «réaction uniforme» comme le nickel-manganèse-cobalt et le nickel-cobalt-oxyde d’aluminium sont les meilleures pour les applications qui nécessitent des électrodes épaisses pour augmenter la densité d’énergie.

Ils ont également constaté que les demi-cellules de batterie (avec une seule électrode) ont une capacité de débit intrinsèquement meilleure, ce qui signifie que leurs performances ne sont pas un indicateur fiable de la performance des électrodes dans les cellules pleines utilisées dans les batteries commerciales.

L’étude est liée aux tentatives du laboratoire Tang de comprendre et d’optimiser la relation entre la microstructure et les performances des électrodes de batterie, le sujet de plusieurs articles récents qui ont montré comment les défauts dans les cathodes peuvent accélérer l’absorption du lithium et comment les cellules au lithium peuvent être poussées trop loin dans le quête de vitesse.

Source de l’histoire:

Matériel fourni par l’Université Rice. Remarque: le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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