从电解NiCoMn合金出发制备锂离子电池正极材料LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2

从电解N iCoM n合金出发制得锂离子电池正极材料L iN i1/3Co1/3M n1/3O2.通过XRD、SEM、循环伏安和电化学测试对合成材料的结构、形貌和电化学性能进行了研究,实验结果表明:800℃下合成的样品结构和形貌最优,电化学性能最好,首次充、放电容量达235.4 mA h/g、196.0 mA h/g.循环伏安曲线在3.6~3.8 V和4.55~4.67 V范围内分别有一对氧化还原峰,分别对应N i2 /N i4 和Co3 /Co4 的转化过程.     

高密度LiMn0.4Ni0.4Co0.2O2正极材料的合成与研究

用一种改进的氢氧化物共沉淀法制备了粒径均一、近球形的Mn_0.4Ni_0.4Co_0.2(OH)₂, 再通过高温固相合成法制备了高密度的LiMn_0.4Ni_0.4Co_0.2O₂正极材料。结果表明,在沉 淀体系中加入F^-,可以在较为宽松的条件下制备出振实密度为2.3g·cm^-3的LiMn_0.4Ni_0.4Co_0.2O₂正极材料。对产物进行了XRD、SEM和充放电测试。SEM测试结果表明,产物具有良好的形貌; XRD测试表明,产物具有良好的层状结构,无杂质相存在。在充放电电压区间为3.0~4.4V,电流密度为30mA·g^-1时,首次充电和放电容量分别为185和164mAh·g^-1,经过50次循环,放电容量仍能保持90%。     

锂离子电池用无纺布支撑聚合物复合膜的制备

采用γ射线辐射接枝的方法在无纺布纤维表面接枝苯乙烯。将接枝改性后的无纺布浸渍于丁酮/PVDF-HFP/丁醇混合液中,真空干燥后制得多孔的无纺布支撑聚合物电解质复合膜。以其为隔膜组装了聚合物锂离子电池（LiMn₂O₄/无纺布聚合物复合膜/Li）,进行充放电测试。研究结果表明,无纺布聚合物复合膜具有合适的厚度,一定的机械强度。辐射接枝提高了无纺布与聚合物混合液的结合力,在电池的充放电循环过程中不易发生短路,电池的容量和循环性能得到显著提高。     

溶胶-凝胶法制备Li1.3Al0.3Ti1.7(PO4)3薄膜及其性质

采用溶液沉积法制备Li_1.3Al_0.3Ti_1.7(PO₄)₃薄膜,用X射线衍射、扫描电子显微镜检测和分析薄膜的物相及表面形貌,采用循环伏安检测不同条件下制备的Li_1.3Al_0.3Ti_1.7(PO₄)₃薄膜的电化学窗口,采用电流检测仪测定薄膜的电子绝缘性能.研究表明该法制备的Li_1.3Al_0.3Ti_1.7(PO₄)₃薄膜结晶性良好,薄膜均匀、致密、无龟裂,薄膜的电化学窗口为2.4V,电子电导率的数量级为10^-11 S/cm,薄膜具有较宽的电化学窗口和良好的电子绝缘性.     

锂离子电池正极材料—锂锰氧化物

锂离子电池是90年代发展起来的新型二次电池,本文介绍了做为锂离子电池正极材料的锂锰氧化物的化学组成、结构和性能。     

纳米碳管作为锂离子电池负极材料的研究

将两种纳米碳管材料作为锂离子电池负极材料,对其嵌锂行为进行了初步研究。两种材料的首次不可逆容量都很大,这被认为是与电解质在电极材料表面的电化学还原生成的SEI膜有关。对于两种纳米碳管而言,nmcl的不可逆容量远远大于nmc2的不可逆容量,其主要原因是由于nmc1比nmc2的比表面积大。     

基于CNN-Transformer的锂离子电池健康状态估计

目的 健康状态是评估锂离子电池状态的关键参数,对锂离子电池的安全使用有着十分重要的意义,为了获得准确可靠的健康状态估计结果,建立基于卷积神经网络和Transformer的锂离子电池健康状态估计方法,利用不同模型的数据挖掘特性,将健康指标的深层信息和随循环周期增加的时序信息并行提取。方法 从锂离子电池放电过程中的部分电压和温度曲线中提取3个与健康状态相关性较强的健康指标作为模型输入,利用卷积神经网络强大的特征提取能力挖掘健康指标的局部特征,利用Transformer的顺序处理能力挖掘健康指标的时序特征,将健康指标的局部特征和时序特征进行特征融合,通过卷积和全局平均池化层输出健康状态估计值。结果 本研究使用MIT数据集进行实验验证,并与卷积神经网络和长短时记忆神经网络进行对比分析,所提出的方法的均方根误差和平均绝对误差是最低的,为0.11和0.08,最小相对误差为0.61%。结论 所提出的CNN-Transformer健康状态估计采用不同模型挖掘健康指标不同的特征信息,能够充分利用锂离子电池放电数据,且具有良好的估计效果。     

锂离子电池负极热解碳材料的研究

用正交试验设计和极差、方差分析的方法,研究了热解酚醛树脂碳材料,该材料第１周放电容量为３６０ｍＡｈ／ｇ,充电容量为１４５ｍＡｈ／ｇ,充放效率为４０．３％￣８０．４％,嵌入深度为０．９７,符合锂离子二次电池负极材料的应用要求。并在最优条件下对几种聚合物或有机混合物进行了热解,获得的碳材料具有较优的充放电性能,其中沥青和掺杂磷的沥青的热解碳材料具有优良的嵌锂充放电性能,非常适宜用作实际的锂离子二次电池     

一种锂离子蓄电池寿命的预测模型

在Rakhmatov[1]针对锂离子蓄电池提出的电池解析模型基础上,提出了一种简单并可精确预测电池寿命的电池模型,并分析了模型的适用性,该模型具有常数负载和变化负载两种情形.仿真结果表明,利用该模型预测的电池寿命达到了非常高的精确度.     

采用粉末微电极循环伏安法估测锂离子电池炭负极材料的循环性能

阐明了采用粉末微电极循环伏安法估测锂离子电池(LIB)炭负极材料的循环性能的原理．采用该法研究了经高温热处理后具有良好贮锂结构的石油焦试样在1mol／L LiClO4／EC DEC(1：1)电解液中的循环性能．实验结果表明,该试样是一种循环性能优越的LIB负极材料：充、放电到第500循环时,放电容量仍保持了最大放电容量的85．02％,充、放电效率为94．96％;同时也证明了粉末微电极循环伏安法用于估测LIB炭负极材料的循环性能的可行性．