水解法制备SnO_2纳米材料及作为锂离子电池负极的性能研究

分别使用十二烷基苯磺酸钠(SDBS)作为表面活性剂以及十二烷基苯磺酸钠(SDBS)和聚乙烯吡咯烷酮(PVP)作为双表面活性剂,采用水解法制备出SnO_2纳米材料,并研究了SnO_2纳米材料的形貌和作为锂离子电池负极时的电化学性能之间的关系.结果表明,所制备的SnO_2纳米颗粒均为球形,大小为45~75 nm,在双表面活性剂的调控下所制备的SnO_2纳米材料体积较大.所制备的SnO_2纳米颗粒均为具有金红石结构的锡石型,属于四方晶系.恒电流充放电循环测试结果表明,SnO_2纳米颗粒具有较高的放电比容量,首次放电比容量大约为1400~1600 m Ah/g,但是循环稳定性较差,循环5次以后样品的放电比容量衰减至400~700 m Ah/g.总之,双表面活性剂调控下,7h煅烧制备得到的SnO_2纳米材料相对较好,具有相对较大的比容量和相对较小的阻抗.     

镍掺杂SnO2纳米微球锂离子电池负极材料的制备及其性能

利用简单的一步水热法制备高性能的镍掺杂SnO₂ 纳米微球锂离子电池负极材料. 利用扫描电镜(scanning electron microscope, SEM)、高分辨率透射电镜(high resolution transmission electron microscope, HRTEM)、拉曼分析仪、X射线衍射(X-ray diffraction, XRD)仪以及电化学性能测试仪器(如蓝电测试系统、电化学工作站)分别研究了镍掺杂对SnO₂ 微观形貌、组成、结晶行为及电化学性能的影响, 并得到了最佳反应时间. 实验结果表明：与纯SnO₂相比, 镍掺杂SnO₂ 纳米微球表现出了更好的倍率性能和优异的循环性能. 特别地, 反应时间为12 h 的5 % 镍掺杂SnO₂ 在100 mA/g 电流密度下的首次放电比容量为1 970.3 mA·h/g,远高于SnO₂ 的理论容量782 mA·h/g. 这是因为镍掺杂可适应庞大的体积膨胀, 避免了纳米粒子的团聚, 因此其电化学性能得到了显著改善.     

Silicon-based nanomaterials for lithium-ion batteries

Silicon-based nanomaterials have been of scientific and commercial interest in lithium-ion batteries due to the low cost,low toxicity,and high specific capacity with an order of magnitude beyond that of conventional graphite.The poor capacity retention,caused by pulverization of Si during cycling,triggers researchers and engineers to explore better battery materials.This review summarizes recent work in improving Si-based anode materials via different approaches from diverse Si nanostructures,Si/metal nanocomposites,to Si/C nanocomposites,and also offers perspectives of the Si-based anode materials.     

SnO2基锂离子电池负极材料研究进展

 作为一种N型半导体,二氧化锡基负极材料由于其拥有较高的理论比容量（782 mA·h·g^-1）、高能量密度等优势受到了广泛关注。然而,由于二氧化锡负极材料在充放电过程中的体积效应和本身导电性较差等导致的其循环性能和倍率性能较差,从而制约了其作为锂离子电池负极材料的应用。本文从二氧化锡的纳米化及复合化（包括其与金属氧化物、无定型碳、碳纳米管和石墨烯等复合）2 方面综述了二氧化锡基锂离子电池负极材料的研究进展,同时对SnO₂基锂离子电池负极材料的发展方向进行了展望。     

电动车辆锂离子电池传感器故障诊断方法

为降低锂离子电池传感器故障对电动车辆安全与性能的影响,提出了一种基于观测器的电池传感器故障诊断方法。结合锂离子电池电热耦合动态模型,构建2个扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)观测器,估计电池单体的状态量,对比状态量估计值与传感器测量值以生成残差,并使用累计和(cumulative sum, CUSUM)测试方法进行残差评价,根据残差组合的不同响应情况实现锂离子电池电流传感器、电压传感器以及表面温度传感器故障的诊断与分离(fault diagnosis and isolation, FDI)。在不同的传感器故障情况下对诊断方法进行测试,结果表明,该方法能够及时准确地对锂离子电池单体3种传感器故障进行诊断与定位,性能表现优异且易于实施。     

海水激活电池用Mg-Hg-Ga合金阳极材料的腐蚀行为

通过Mg-3％Hg-2％Ga阳极材料在3.5％ NaCl水溶液中的析氢和浸泡实验研究其宏观腐蚀速率,通过动电位极化法和交流阻抗谱分析镁合金的电化学腐蚀行为;用扫描电镜分析镁合金的表面腐蚀形貌,讨论Mg-3％Hg-2％Ga合金的腐蚀机理.研究结果表明;Mg-3％Hg-2％Ga在3.5％ NaCl介质中的析氢速率为2.4×10-4mL/(cm2·s),浸泡128 h后,试样表面腐蚀均匀,腐蚀产物易脱落;在10 mV/s的扫描速度下,动电位极化测得腐蚀电流密度为2.41 mA/cm2;在开路电位下测得电极电荷转移阻抗为222.6 Ω/cm2,等效电容为8.48×10-4F.Mg-3％Hg-2％Ga阳极材料可开发为海水电池用镁合金阳极材料.     

特种石墨尾料用作锂离子电池负极的研究

特种石墨尾料具有低灰分、较高的石墨化度和较大的碳微晶尺寸等特点,有望用于锂离子电池的负极材料。通过XRD、SEM和比表面分析仪对特种石墨尾料石墨化处理前后样品的微观结构进行了分析对比,评价了其电化学性能,探讨了特种石墨尾料用于锂离子电池负极材料的可行性及对其进行石墨化处理的必要性。结果表明,特种石墨尾料可以直接用作低端负极材料的生产原料;经过高温石墨化处理后,负极材料的循环性能、首次库仑效率和可逆容量均得到不同程度提升,应用范围进一步扩大。     

锂离子电池LiFePO4/聚并苯复合正极材料的合成与改性研究

通过固相法合成了LiFePO4 /聚并苯(PAS)复合材料.纯的LiFePO4电导率仅为(0.1～1)×10-9 S/cm,合成LiFePO4/PAs复合材料电导率为2.0 S/cm,复合材料的电导率提高了10个数量级.LiFePO4/PAS复合材料具有优异的电化学性能,在室温1C倍率下首次放电容量为140 mA·h/g,经过200次循环后容量仍保持最初容量的97.14%.说明通过包覆PAS材料极大地提高了LiFePO4的大电流充、放电容量和循环性能.     

粒子滤波在锂离子电池剩余寿命预测中的应用

为有效预测锂离子电池剩余寿命,引入了粒子滤波算法.对粒子滤波的基本概念和算法实现步骤进行介绍,在给出锂离子电池寿命统计数据的基础上,应用粒子滤波算法计算其剩余寿命,解决了锂离子电池剩余寿命预测的问题.对相同的锂离子电池统计数据,利用扩展卡尔曼滤波方法计算进行对比实验.分析结果表明:粒子滤波算法比扩展卡尔曼滤波算法可靠,能较好地预测出锂离子电池的剩余寿命,误差小于5％.     

锂离子电池剩余寿命间接预测方法简

针对锂离子电池在线剩余寿命预测时容量难以直接测量以及预测表达的不确定性等问题,提出一种利用锂离子电池充放电监测参数构建剩余寿命预测健康因子的方法框架,实现了锂电池健康状态的表征,同时利用高斯过程回归（Gaussian process regression,GPR）方法给出剩余寿命预测的不确定性区间,从而构建了锂离子电池在线剩余寿命预测的方法体系。基于NASA锂离子电池数据集和卫星锂离子试验数据的剩余寿命预测验证和评估实验,表明本文提出的方法框架可以很好地支撑电池在线剩余寿命预测的应用,具备较好的电池剩余寿命预测精度和不确定性管理能力。     

红外干燥条件下水基锂电池正极涂层黏结剂分布

为探究迁移控制干燥动力学理论在红外辐射干燥条件下的适用性,在红外辐射条件下对水基锂电池正极涂层进行了干燥,应用迁移控制干燥动力学理论对极片内部黏结剂分布规律进行了分析,通过热重分析仪(thermogravimetric analyzer,TGA)对理论分析进行了检验,并使用透反偏光显微镜观察了极片涂层的上、下表面形态,...     

Nanostructure designing and hybridizing of high-capacity silicon-based anode for lithium-ion batteries

Lithium-ion batteries have long been used in electronic products and electric vehicles, but their energy density is slowly failing to keep up with demand. Because of its extraordinarily high theoretical specific capacity, silicon is regarded as the most potential next-generation anode material for practical lithium-ion batteries. However, its unavoidable volume expansion issue can cause electrode deformation and loss of electrical contact during cycling,resulting in significant performance reduc...     

基于红外热成像技术的锂离子电池热特性试验研究

为了深入研究锂离子电池在工作状态下的热特性,通过试验与理论分析手段,结合红外成像技术与非接触式可视化观测方法,研究了锂离子电池单体在不同放电倍率下的表面温度分布特征及不同荷电状态(State of charge,SOC)下的温度均衡性和不同测量点的温升特性。结果表明:锂离子电池极耳附近区域为主要的产热源,且放电倍率越高,产热量越大;电池温度上升越快,最高温度越高,电池温度均衡性越差; 1C放电时,电池表面的温度梯度以多个类半圆形温区呈现;并以正极区为圆心向整个电池扩展; 2C放电时,初期形成的两个半圆形温区重合为一个以圆弧为下边的类矩形温区,直至扩展到电池下边缘;不同放电倍率下,电池温升速率均呈现先减小后增大的趋势。根据以上分析及研究成果,可以合理改进电池单体结构,设计电池组或电池包散热方案,提高锂离子电池在工作过程中的高效性和安全性。     

液相法制备锂离子电池负极材料Li4Ti5O12

Li4Ti5O12负极材料因其在充放电过程中"零应变"的优势,得到了广泛关注,成为锂离子电池负极材料的研究热点.采用液相法制备了Li4Ti5O12负极材料.通过正交实验,确定了Li4Ti5O12的最佳制备工艺条件:烧结温度为750℃;烧结时间为8 h;LiOH.H2O为锂源;原料中锂钛的物质的量比为0.85.该条件下制备的材料具有较好的电化学性能,首次放电比容量可达到191.61 mAh/g.     

电纺自支撑空穴硅碳纳米纤维在高性能锂离子电池阳极材料中的应用

硅纳米颗粒（ SiNPs）加入到聚丙烯腈（ PAN）/DMF溶液中混合均匀,通过静电纺丝、预氧化及碳化过程制备得到包含SiNPs的碳纤维膜（ CNFs）,然后经过HF酸处理形成自支撑空穴状硅碳纳米纤维膜（ H-Si-CNFs）,直接用作锂离子电池的阳极材料。通过SEM、TEM和XRD等对复合材料的形貌、结构和组成进行表征分析,并运用充放电测试仪对电池循环性能以及储能机理进行研究。结果表明这种H-Si-CNFs电极具有良好的循环性能,其中含10;硅粒子的 H-Si-CNFs在100 mA·g-1充放电,首次可逆容量达到了607 mAh·g-1,经过40次循环后的容量保留率仍有92;。     

Sb$_{\mathbf 2}$O$_{\mathbf 3}$/Sb 锂离子电池负极材料的制备及电化学性能

以多孔锑 (Sb) 为原料利用微氧化法制备了三氧化二锑/锑 (Sb$_{2}$O$_{3}$/Sb) 复合材料. 首先通过梯度试验确定微氧化温度, 接着通过控制微氧化时长来控制产物中 Sb$_{2}$O$_{3}$ 的含量. 在制备的 Sb$_{2}$O$_{3}$/Sb 复合材料中, Sb 能改善复合物的电子传输能力从而提升倍率性能. Sb$_{2}$O$_{3}$ 提供高容量, 且基于转化反应生成的 Li$_{2}$O 能阻止锑金属的团聚, 提高复合物的循环稳定性. 由于这种协同效应, Sb$_{2}$O$_{3}$/Sb 复合材料在电流密度为 200 mA$\cdot$g$^{-1}$ 时的首次库仑效率为 78.2%, 经过 100 圈循环后容量高达 729.6 mAh$\cdot$g$^{-1}$, 而当电流密度为 10 000 mA$\cdot$g$^{-1}$ 时, 容量仍保持为 203 mAh$\cdot$g$^{-1}$. 对比多孔锑, Sb$_{2}$O$_{3}$/Sb 复合材料的循环和倍率性能均有显著提高.     

航空机载锂离子电池热失控特性研究进展

航空机载条件下锂离子电池的热安全问题是制约其在航空领域应用的关键因素,相关科学问题是国内外的研究热点.从锂离子电池及其产品在航空应用及运输过程中的热安全问题出发,综述了航空低温、低压及封闭空间下电池热失控行为及机理的研究,分析了电池在相应体系下的热失控温度、热失控时间、热释放速率、质量损失、热失控蔓延等热失控特征行为及...     

基于改进门控循环单元神经网络的锂电池组荷电状态预测

准确预测锂电池组的荷电状态(state of charge, SOC)能够有效防止电池过度充电或者放电,是储能设备安全运行的重要保障。为了解决SOC无法通过测量直接获得的问题,提出了一种基于猎人猎物优化算法(hunter prey optimization, HPO)优化门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)神经网络的预测模型。在GRU的基础上添加Dropout机制,来增强模型的泛化能力,并通过HPO算法优化GRU的超参数,使锂电池的数据特征与网络拓扑相匹配。为了验证HPO-GRU模型的有效性,以某储能公司现场采集的储能锂电池组历史数据进行仿真实验,并与反向传播神经网络(back propagation, BP)、长短期记忆网络(long short term memory, LSTM)和GRU 3种预测模型的预测结果进行对比分析。可得HPO-GRU模型预测值与真实值的误差最小,在5%以内。可见HPO-GRU模型的预测精度最高,具有良好的鲁棒性以及较强的泛化能力。     

电动汽车锂离子电池管理系统的关键技术

 锂离子电池具有能量密度高、功率密度高、寿命长、环保等特点,已经在电动汽车中获得应用。但电动汽车锂离子电池组的容量大、串并联节数多、安全工作区域有限,需要电池管理系统对其进行有效控制与管理,以充分保证电池的安全性、耐久性和动力性。电池管理系统由各种传感器、执行器、控制器等构成,其关键技术包括:传感器的精度及传感器之间的同步技术、电池单体及电池组的状态(荷电状态、健康状态、功能状态、能量状态、安全状态等)估计技术、电池组一致性辨识与均衡技术、安全充电和故障诊断技术。为了研发先进的电池管理系统,首先要对锂离子电池性能进行测试研究,确定影响其性能的主要因素及变化规律;然后采用基于机理、半经验或经验的建模方法建立电池系统模型,设计基于模型的电池系统状态估计及性能优化管理算法,并进行系统集成和应用开发,以保证在电池安全可靠运行的前提下发挥出最佳的动力性能。     

高容量型锂离子电池硅基负极材料的研究进展

硅基负极材料由于其具有高容量而被广泛研究,该材料在充/放电过程中巨大的体积变化、低的循环寿命和初始库仑效率阻碍了其商业化应用. 本文分析了硅基负极材料的工作原理,回顾了其在脱/嵌锂过程中的晶体结构、表面/界面的变化以及提高其电化学性能的方法,讨论了锂离子电池硅基负极材料的前景.