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盖世汽车 09-24

莱斯大学开发新模型 用于微调电池性能

莱斯大学开发预测电池性能的新方法,比目前的建模技术快 10 万倍。

盖世汽车讯 据外媒报道,莱斯大学(Rice University ) 的工程师们表示,一种预测电池性能的方法比目前的建模技术快 10 万倍,更加简单有效,有助于制造性能更优异的电池。

莱斯大学

莱斯大学布朗工程学院 ( Rice University's Brown School of Engineering ) 的材料科学家 Ming Tang 和研究生 Fan Wang 开发了一种分析模型,无需复杂的数值模拟,即可指导电池组件的选择和设计,以及它们如何相互作用。该简化模型可以免费在线访问,以计算密集型算法 10% 以内的精度完成繁重的工作,帮助研究人员快速评估电池的速率能力。

Tang 表示,市场对于该创新模型显然是有需求。" 提到设计和优化电池,几乎所有人都用过一种名为 P2D ( 伪二维 ) 模拟的方法。这种方法已广泛使用,但运行成本很高。如果你想优化电池,这尤其会成为一个问题,因为其中有很多变量和参数需要精心调整,以最大限度地提高性能。" 他说," 推动这项工作的原因是,我们意识到,我们需要更快、更透明的工具,以加速设计进程,并提供简单清晰的结果。而采用数值模拟往往得不到这样的结果。"

电池优化通常涉及到能源 ( 它能储存的电量 ) 和功率密度 ( 它的释放速率 ) 之间的 " 永久权衡 ",这取决于材料、配置和内部结构,如孔隙率。" 有相当多的可调结构参数需要优化,"Tang 说," 为了搜索参数空间,找到最佳组合,你通常需要进行成千上万次的计算,有时甚至更多。这不是做不到,但需要很长时间。" 他表示,采用 MATLAB 和 Excel 等常用软件,即可操作该莱斯模型,甚至使用计算器也可以操作。

为了测试这一模型,研究人员用它来寻找普通全电池和半电池的最佳孔隙率和电极厚度。在这个过程中,他们发现,具有 " 均匀反应 " 行为的电极,如镍 - 锰 - 钴和镍 - 钴 - 氧化铝,最适用于需要厚电极来增加能量密度的应用。

他们还发现,半电池 ( 只有一个电极 ) 天生具有更好的速率能力,因此,不能将其性能作为可靠指标,来评估电极在商用全电池中的性能。

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