Perguntas e respostas:Otimizando baterias de íon de lítio para carregamento extremamente rápido

O Dr. Tanvir Tanim e sua equipe do Laboratório Nacional de Idaho projetaram baterias de íons de lítio que podem ser carregadas em 10 a 15 minutos em uma estação de carregamento na estrada. Eles desenvolveram um algoritmo de aprendizado de máquina que detecta o revestimento de lítio indesejável que pode ocorrer nessas condições.

Resumos técnicos: Como o projeto começou?

Dra. Tanvir Tanim: Envolvemo-nos com o programa de carregamento extremamente rápido, que foi patrocinado pelo Departamento de Tecnologia de Veículos Energéticos em 2017. O objetivo era permitir o carregamento extremamente rápido (XFC) em baterias de íon de lítio - carregamento de 10 a 15 minutos ou mais - basicamente para tornar a experiência de recarga de veículos elétricos comparável à experiência de reabastecimento de veículos a gasolina. Essa é uma das principais considerações para os consumidores de veículos elétricos.

Para esse programa, estávamos testando muitas baterias de íons de lítio com taxas de carregamento extremamente rápidas. Quando você carrega essas baterias em altas taxas, você encontra muitos problemas - o revestimento de lítio é um dos principais. As baterias contêm uma quantidade finita de lítio, então você não quer que ela se perca durante a carga e descarga, você quer que ela vá e volte de ânodo para cátodo. Durante o carregamento rápido, no entanto, o lítio ciclável pode ser chapeado na superfície do ânodo, o que é uma reação parasitária indesejável – o lítio chapeado não pode ser recuperado – durante a descarga ele não pode retornar ao cátodo.

Existem outros problemas com o revestimento. Se você não detectá-lo desde o início, ele continuará acontecendo e poderá resultar em um evento catastrófico. Por exemplo, o Li revestido pode assumir uma forma dendrítica e crescer como uma agulha do ânodo e pode perfurar o separador, criando um curto-circuito interno.

Então, estávamos testando muitas baterias de íons de lítio, fazendo modificações no projeto e testando novamente para ver se o revestimento de lítio estava acontecendo. Naquela época, no entanto, não tínhamos uma boa maneira de detectar o revestimento. Após o teste, abrimos a célula para ver se havia revestimento ou faríamos pós-teste adicional. Na verdade, não tínhamos nenhum método de detecção de revestimento de lítio baseado em assinatura eletroquímica sólida, mas estávamos aprendendo muito.

Então nos envolvemos em um programa diferente, chamado aprendizado de máquina baseado em física, também financiado pelo DOE. O objetivo desse programa era desenvolver algoritmos baseados em inteligência artificial/aprendizado de máquina para obter uma projeção confiável da vida útil da bateria, além de identificar as causas subjacentes da degradação. Naquela época, coletamos muitos dados e geramos uma compreensão abrangente dos diferentes modos e mecanismos de degradação. Pensamos, já que temos todos esses dados e conhecemos as assinaturas eletroquímicas relacionadas ao revestimento de lítio, por que não formulamos isso em um problema de aprendizado de máquina. Poderíamos usar as assinaturas eletroquímicas, trazer aprendizado de máquina e ver se isso poderia nos ajudar a criar uma estratégia para detectar o revestimento de lítio.

Uma coisa levou à outra, e chegamos à conclusão de que esse poderia ser um método muito bom para detectar o revestimento de lítio desde o início, sem rasgar a célula. Abrir a célula e fazer o pós-teste leva tempo, é caro e atrasa o desenvolvimento do ciclo de vida da bateria.

Resumos técnicos: Então, seu método era detectar certas assinaturas eletroquímicas?

Tanim: Naquela época, tínhamos toneladas de dados eletroquímicos e adquirimos uma boa compreensão da física por trás disso. Identificamos as principais assinaturas eletroquímicas que podem estar relacionadas ao revestimento de lítio. Então corremos com esses dados, trouxemos o aprendizado de máquina para eles e resolvemos o problema que havíamos formulado na época.

Resumos técnicos: Você poderia me dizer algo sobre quais tipos específicos de dados você usou?

Tanim: Estávamos focados principalmente em dados eletroquímicos porque você pode coletá-los facilmente - na verdade, durante os testes, sempre procuramos assinaturas eletroquímicas para descrever problemas de vida e desempenho em baterias de íons de lítio. As assinaturas típicas são tensão, corrente, temperatura e assim por diante. Você pode converter essas assinaturas em diferentes variáveis ​​secundárias. Por exemplo, analisamos a capacidade de descarga e as tendências de desvanecimento da capacidade, sua linearidade ou não linearidade. Além disso, a tensão de repouso no final da carga, a tensão no final da descarga e como elas mudam ao longo do ciclo e, além disso, a eficiência coulombiana.

Resumos técnicos: O que significa capacidade de descarga?

Tanim: Se você está usando a bateria, está tirando energia dela, isso é o que chamamos de descarga. Uma das medidas de capacidade é ampere-hora.

Resumos técnicos: Que tal diminuir a capacidade?

Tanim: Uma bateria nova tem uma certa capacidade - digamos um amp-hora. Com o ciclismo, essa capacidade vai diminuir. Capacidade (ou energia) fade é a porcentagem de diminuição. Em casos normais, a tendência de queda será bastante linear, principalmente nos ciclos iniciais. Mas com o revestimento de lítio, a tendência é muito não linear – maior taxa de desbotamento no início e menos desbotamento depois.

O revestimento de lítio pode ocorrer em diferentes condições. Além do carregamento rápido, isso pode ocorrer se você carregar uma bateria em temperatura abaixo de zero ou se houver problemas de desequilíbrio relacionados ao envelhecimento na bateria. As assinaturas podem não ser igualmente sensíveis para todas essas condições de galvanização. Assim, identificamos as assinaturas mais sensíveis para carregamento rápido e as usamos para desenvolver nosso algoritmo de aprendizado de máquina.

Resumos técnicos : Quais são as assinaturas que você usou?

Tanim: Descobrimos que as assinaturas mais sensíveis para carregamento rápido eram tendências em como a capacidade da célula estava diminuindo, linear ou não linearmente, tensão de repouso no final da carga e eficiência coulombiana.

Também descobrimos que duas assinaturas proeminentes relatadas por outros, dQ/dV e dV/dt, não eram muito sensíveis em condições de carregamento rápido, a menos que houvesse situações de galvanização muito agressivas.

Resumos técnicos: Você pode explicar a eficiência coulombiana?

Tanim: A eficiência coulombiana é a razão percentual da capacidade de descarga dividida pela capacidade de carga.

Resumos técnicos: Como você mede o desvanecimento da capacidade?

Tanim: Você tem que fazer alguns testes. Em escala de laboratório, quando fazemos o ciclo da bateria, podemos escolher um ciclo específico para medir sua capacidade de carga ou descarga. A partir da corrente e do tempo, podemos calcular a capacidade em amperes-hora. Agora, se você repetir o mesmo processo à medida que a bateria se degrada, poderá encontrar a capacidade em um estado antigo e, a partir daí, calcular o percentual de desvanecimento (o desvanecimento da capacidade em relação ao estado fresco).

Resumos técnicos: Você já experimentou diferentes protocolos de carregamento?

Tanim: Para evitar o revestimento de lítio, você pode modificar o design da bateria de diferentes maneiras:pode alterar os materiais, pode alterar o design do eletrodo ou vários outros aspectos do design da bateria, como o eletrólito.

Você também pode alterar as condições de operação ou perfis de carregamento. Por exemplo, você pode experimentar diferentes protocolos de cobrança e compará-los com uma linha de base. Por exemplo, em vez de corrente constante/tensão constante, você pode tentar vários passos ou outros protocolos de carregamento. E você também pode alterar a temperatura.

Nosso método para detectar o revestimento de lítio será aplicável independentemente de quaisquer alterações de projeto ou protocolos de carregamento.

Resumos técnicos: Como você vê isso sendo implementado?

Tanim: Existem dois cenários pelos quais este método dará uma contribuição valiosa. O primeiro é para uso por cientistas de pesquisa em um laboratório. Esse método nos dirá mais rapidamente se sob as condições operacionais dadas, o revestimento de lítio está acontecendo ou não – não precisamos abrir uma célula ou fazer qualquer outra análise pós-teste. Apenas a assinatura eletroquímica nos dirá se o revestimento de lítio está acontecendo para esse projeto específico e condição de operação. Isso pode ser feito dentro de 10 a 25 ciclos. Ele nos permite saber se devemos modificar o design das baterias - queremos identificar isso o mais rápido possível. Podemos então voltar, reiterar o design e refazer o teste para ver se estamos indo na direção certa.

Assinaturas eletroquímicas, com algumas modificações e verificações adicionais, também podem ser implementadas em um sistema de gerenciamento de bateria a bordo de um veículo elétrico, bem como em aplicações estacionárias onde são usadas baterias de íons de lítio. OEMs ou fabricantes de baterias já coletam a maioria dessas assinaturas. Usando-os como linha de base, podemos, talvez não no início do ciclo de vida, talvez alguns anos depois, alertar o usuário de que, embora a bateria estivesse boa no início de sua vida útil, algo mudou e o revestimento de lítio começou a acontecer. “Como agora há revestimento de lítio, este é um aviso antecipado de que você deve fazer algo sobre a bateria.”

Resumos técnicos: Você poderia arriscar um palpite sobre quando isso pode ser comercializado?

Tanim: Temos uma patente provisória sobre isso e estamos trabalhando para enviar a patente completa muito em breve. Também estamos procurando oportunidades de colaboração para desenvolvê-lo ainda mais e estamos vendo muito interesse de empresas privadas. Além disso, o DOE tem um fundo de comercialização de tecnologia onde podemos colaborar com outras indústrias privadas e melhorá-lo e demonstrá-lo para aplicativos integrados, mas não quero dar nenhum palpite específico.

Uma versão editada desta entrevista foi publicada na edição de dezembro de 2021 do Tech Briefs.