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利用电池循环等温微量热仪解决方案分析锂电池中副反应和电压及rSOC的关系

来源:瑞科和利(北京)科技有限公司   2025年05月21日 10:45  


前言



锂电池中发生的副反应,如电解液氧化,会减少电池的寿命,并最终可能导致电池失效。因此有必要对电池的副反应进行分析和量化,并通过如配方的设计来减少副反应,以延长电池的使用寿命。


常见的方式是使用电解液添加剂。尽管对电解液添加剂的益处和可能机制科学家进行了广泛研究,但其作用机制尚不清楚。例如,常见的添加剂碳酸乙烯酯(VC)的作用机制存在广泛争议,一些研究认为,是VC在石墨表面被还原,形成了稳定SEI,而另一些研究则认为,是因为VC能够大大减少电解液的氧化从而延长了电池寿命。通过分析电池副反应对电压的变化,有助于理解这些添加剂是如何延长电池循环寿命的。


沃特世-TA仪器的电池循环等温微量热仪解决方案(Battery Cycler Microcalorimeter Solution,以下简称BCMS)可以通过以下热流公式轻松测得电池在循环过程中的总热Qtotal、极化热Qpolarization、熵热Qentropic和副反应热Qparasitic。借助下方公式[1],我们将利用BCMS分析电池副反应和电压的关系。


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总热流Qtotal=极化热Qpolarization+熵热 Qentropic+副反应热Qparasitic


项|Iη|是电池极化产生的热流Qpolarization,其中I是电流,η是过电位。极化热Qpolarization与I2成正(过电位η与I成正比)。第二项是熵变热Qentropic,其中S+和S-分别是正负电极材料的熵密度,N是位点数量,T是温度,dx/dt是位点填充的变化率,熵变热Qentropic与电流I成正比,是一种可逆热流。一项Qparasitic是与诸如Li+脱嵌等反应无关的其他反应,即副反应。往前文章证明Qparasitic与电流无关,不过正负电极上逐渐形成 SEI 层,会让副反应随着时间的推移而减小。


如公式(1)所示,三项热流的对电流的依赖程度不同,在较小的电压范围内,各个因素对热流的贡献可以用简单的相对充电状态函数rSOC来表示。如果在同一电压范围内改变电流,并通过拟合计算,可以整理三项热流公式,可表示为公式[2]:


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其中z是相对充电状态(rSOC),I是电流。对于每个电压范围,rSOC的范围在0到1之间。



实验




以下分析了两种电池(详细电池制备可至文末获取参考文献):设计工作电压为4.4V的软包电池A(LiCoO2/graphite)和软包电池B(Li[Ni1/3Mn1/3Co1/3]O2(NMC)/graphite),其中电池A的某一组添加了VC添加剂,标记为A2%,以及另一组不添加VC的电池标记为A0%,同理制备了B2%和B0%,我们通过BCMS设备分析以上电池副反应随电压和rSOC的变化,以及添加了VC的电池和未添加VC电池的对比。

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图1:10mA电流下B2%和B0%

在3.8~4.2V电压充放电热流对比




我们首先分析电池B副反应热总产热和电压的关系:图1a显示电池总产热随电压的增加而增加,同时也可知电池B2%(蓝色曲线,实线为充电热流曲线,虚线为放电热流曲线),相对未添加VC的B0%(黑色曲线),不管是充电还是放电,产生的热流Qtotal均有明显的降低。图1b为以上两个电池的热流差值随电压的变化(实心符号为两个电池充电的热流差值,空心符号为两个电池放电的热流差值),显示不管是充电的热流差值还是放电的热流差值,添加了添加剂VC的B2%和B0%热流差值几乎相同。


小结可知,VC添加剂可以降低电池充放电的总产热,并随着电压的增加效果增加。


因为在相同电压和电流下熵热Qentropic大小取决于材料,以上两个电池仅在电解液添加剂方面有所不同,且在这种小电流下,两个电池的极化热Qpolarization贡献几乎相同,也就是图1a两个电池的热流区别,是因为电解液添加剂VC降低了电池B2%的副反应热流Qparasitic,从而降低了总热流Qtotal。然而,因为极化热Qpolarization和熵热Qentropic占总热流的大部分,仅通过比较总热流Qtotal的差异无法分析单个电池中的副反应和电压的相关性,也无法分析电解液添加剂VC在电池副反应的电化学反应机理。因此,非常有必要知道电池副反应热流在不同电压下的大小。

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图2:4.2~4.3V窄电压范围 A2%电池

在不同电流充放电rSOC总热流对比

虚线数据为实测总热流、虚线为拟合计算总热流




我们采用BCMS分析A2%电池以获得不同充放电电流,总热流Qtotal和电压和rSOC的关系。如图2显示了在窄电压范围4.2~4.3 V内, A2%在不同电流下相对充电状态rSOC的总热流Qtotal,可见充放电电流越小,总热流Qtotal(图2虚线)也越小。通过公式[2]计算得到的总热流Qtotal由实线表示,可见公式[2]模型计算的电池充放电期间产生总热流Qtotal与实际测量到的总热流Qtotal非常接近,可见我们可通过公式[2]准确地预估三项热流。


我们也可以通过图2,获得电池的副反应热Qparasitic(玫红色虚线)与电压和rSOC函数关系,在后续继续展开研究。

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图3:窄电压4.2~4.3V范围A2%

在不同电流充电下各项热流




我们通过BCMS分析电池在不同充放电电流下总热流Qtotal和电压以及rSOC的关系,也可以分析电池各项热流和电压及rSOC的关系。图3展示了软包电池A2%在10mA电流(图3a)和在1mA电流充电下(图3b)总热Qtotal、极化热Qpolarization、熵热Qentropic和副反应热Qparasitic大小和占比。可见在总热流中占比大的是熵热,极化热为放热且恒定,副反应热会随着电压和rSOC升高而增加。图3b数据显示,在1mA电流充电下(∼C/200),极化热相对10mA充电降低了100 倍,几乎为零,也即1mA电流充电下A0%总热流几乎由熵热和副反应热组成。


从图2-3还可以获知,随着充放电电流的加大(例如汽车和其他高功率应用中常用的电流),电池主要的产热来源于极化热和熵热。因为在热管理系统设计时候,需要预测电池在不同电流循环下产生的热量,因此我们可使用公式[2]数学模型的各个参数影响,指导热管理系统设计

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图4:4.2~4.3V和4.3~4.4V窄电压下A2%

在不同电流充放电下总热流对比




相对于图2的分析,图4增加了A2%电池4.3~4.4V下不同电流充放电的总热流Qtotal及副反应热Qparasitic(玫红色虚线)信息。可见在相同电流充电下,电池总热流Qtotal会随着电压及rSOC的增加而增加,在相同电压或rSOC下,电池总热流Qtotal会随着充放电电流增加而增加。

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图5:窄电压4.2~4.3V和4.3~4.4V下A2%

不同电流充电副反应热流对比




我们同样可以分析不同电压下电池的副反应,图5显示了在4.2~4.3 V(图5a)和4.3~4.4 V(图5b)电压下A2%副反应热Qparasitic。可见电池副反应热会随电压增加而增加,增加速率也随电压的增加而加快。通过计算,如果副反应热持续在100μW,那么电池会在一年内耗尽电解液。因为目前汽车电池充电需要比较长的时间,如果充电电压过大,副反应的增加会造成电池电解液的过快消耗,从而引起电池循环寿命的降低,因此我们有必要通过BCMS测得电池副反应Qparasitic在不同电压的大小,准确和快速地设定合适的充电电压

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图6:窄电压4.0~4.1V下电池B2%和B0%

在不同电流充放电下总热流对比




我们在B组电池上,验证图4的测试,如图6a 展示了B2%和B0%在窄电压范围(4.0~4.1V)内,不同电流充放电的总热流对比。图6显示的趋势和图1的结果相符,无论是B2%还是B0%总热流随电压的增加而增加,含有VC添加剂的电池B2%总热流也会随电压的增加而增加,但增加速率相对B0%大大降低,这也解释了为什么VC 添加剂可以延长电池的循环寿命。

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图7:B2%和B0%在电池

在不同电压下的副反应对比

我们可以继续分析B2%和B0%的副反应对比,图7显示了B2%和B0%在电池在三个电压范围(3.9~4.0 V、4.0~4.1 V和4.1~4.2V)下,B2%和B0%的副反应,可见B2%和B0%的副反应差值随着电压的增加而加大,这与图1的结果吻合。在4.2 V时,B2%和B0%的电池副反应差值为475μW,虽然图1可以分析出B2%和B0%的电池总产热差值为725μW,但无疑,我们可以通过图7更明确VC对两个电池总产热的降低主要来自副反应的减少;如果副反应100μW为阈值,可见B0%电池的性能不管库伦效率还是容量保持率,都无法令人满意,不过VC添加剂的加入,可以大大改善电池性能。

结论



电池循环等温微量热仪解决方案BCMS是非常强大的技术方案,能够通过快速简单的实验测量电池副反应,以及副反应和充放电电流、电压及rSOC的关系。并定性和定量分析电解液添加剂对电池的副反应的影响,有助于我们选择和设计适当的电池材料、电解液添加剂、设定合适的充电电压,以满足特定的工作场景。

电池循环等温微量热仪

解决方案简介



电池循环等温微量热仪解决方案是沃特世-TA仪器近年推出的一款全新循环微量热电池检测系统,可超高灵敏度(热流分辨率nW)原位无损进行常见电池类型——纽扣电池、软包电池和圆柱电池——用于并行充电/放电的量热测试,从而获取总热流、熵热、极化热和副反应热,通过电池环境(如电池不同充放电倍率、不同电压、不同循环圈数和不同温度等)和配方的改变,揭示电池内部副反应、锂离子穿插、电池寿命等信息,从而洞察传统方式不能揭示的信息,加速研发进程。

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