分析模型可帮助研究人员微调电池性能

一张将电池容量映射到阴极厚度和孔隙率的图表显示了基于数值模拟（黑色正方形）的艰苦搜索，而新的莱斯大学算法（红点）返回的结果几乎相同。赖斯研究人员说，他们的计算速度至少快了100,000倍。

赖斯大学的工程师说，一种更简单，更有效的预测性能的方法将导致电池质量更好。

他们的方法比当前的建模技术快100,000倍，这是一个不错的收获。

由材料科学家Ming Tang和莱斯大学布朗工程学院的研究生Fan Wang开发的分析模型不需要复杂的数值模拟来指导电池组件的选择和设计以及它们如何相互作用。

在Rice上开发的简化模型（可在线免费访问）可以完成繁重的工作，其精度仅为计算强度更高的算法的10％。唐说，这将使研究人员能够快速评估为地球供电的电池的速率能力。

结果显示在开放存取期刊Cell Reports Physical Science中。

唐说，显然需要更新的模型。

“几乎每个设计和优化电池的人都使用一种成熟的方法，称为P2D（用于伪二维）仿真，这种方法运行起来很昂贵，” Tang说。“如果要优化电池单元，这尤其成为问题，因为它们具有许多变量和参数，需要仔细调整以最大化性能。

他说：“促使这项工作的动机是，我们意识到我们需要一种更快，更透明的工具来加快设计过程，并提供简单，清晰的见解，而这些见解往往并不容易从数值模拟中获得。”

电池优化通常涉及论文所说的能量（它可以存储的量）和功率密度（它的释放速率）之间的“永久权衡” ，所有这些都取决于材料，其配置以及诸如以下的内部结构：孔隙率。

Tang说：“有很多与您需要优化的结构相关的可调参数。” “通常，您需要进行数以万计的计算，有时还需要进行更多的计算以搜索参数空间并找到最佳组合。这不是不可能，但要花很长时间。”

他说，莱斯模型可以很容易在MATLAB和Excel等通用软件中甚至在计算器上实现。

为了测试该模型，研究人员让其搜索了普通全电池和半电池中电极的最佳孔隙率和厚度。在此过程中，他们发现具有“均匀反应”行为的电极（例如镍锰钴和镍钴铝氧化铝）最适合需要厚电极以增加能量密度的应用。

他们还发现，电池半电池（只有一个电极）固有地具有更好的速率能力，这意味着它们的性能并不是可靠的指标，无法证明商用电池中的完整电池中电极的性能。

该研究与Tang实验室试图了解和优化电池电极的微观结构与性能之间的关系有关，最近几篇论文的主题是这些研究表明，阴极中的缺陷如何加速锂的吸收以及如何将锂电池推入电池中太远。追求速度。