The high theoretical energy density ($2600Wh\;kg^{-1}$) of Lithium-sulfur batteries and the high theoretical capacity of elemental sulfur ($1672mAh\;g^{-1}$) attract significant research attention. However, the poor electrical conductivity of sulfur and the polysulfide shuttle effect are chronic problems resulting in low sulfur utilization and poor cycling stability. In this study, we address these problems by coating a polyethylene separator with a layer of activated carbon powder. A lithium-sulfur cell containing the activated carbon powder-coated separator exhibits an initial specific discharge capacity of $1400mAh\;g^{-1}$ at 0.1 C, and retains 63% of the initial capacity after 100 cycles at 0.2 C, whereas the equivalent cell with a bare separator exhibits a $1200mAh\;g^{-1}$ initial specific discharge capacity, and 50% capacity retention under the same conditions. The activated carbon powder-coated separator also enhances the rate capability. These results indicate that the microstructure of the activated carbon powder layer provides space for the sulfur redox reaction and facilitates fast electron transport. Concurrently, the activated carbon powder layer traps and reutilizes any polysulfides dissolved in the electrolyte. The approach presented here provides insights for overcoming the problems associated with lithium-sulfur batteries and promoting their practical use.
Owing to the rising concern of global warming, lithium-ion batteries have gained immense attention over the past few years for the development of highly efficient electrochemical energy conversion and storage systems. In this study, alpha-phase VOPO4·2H2O with nanosheet morphology was prepared via a facile hydrothermal method for application in high-performance lithium-ion batteries. The X-ray diffraction and scanning electron microscopy (SEM) analyses indicated that the obtained sample had an alpha-2 (αII) phase, and the nanosheet morphology of the sample was confirmed using SEM. The lithium-ion battery with VOPO4·2H2O as the anode exhibited excellent long-term cycle life and a high capacity of 256.7 mAh g-1 at room temperature. Prelithiation effectively improved the specific capacity of pristine VOPO4·2H2O. The underlying electrochemical mechanisms were investigated by carrying out AC impedance, rate capability, and other instrumental analyses.
There is ongoing research to develop lithium ion batteries as sustainable energy sources. Because of safety problems, solid state batteries, where electrolytes are replaced with solids, are attracting attention. Sulfide electrolytes, with a high ion conductivity of 10-3 S/cm or more, have the highest potential performance, but the price of the main materials is high. This study investigated lithium hydride materials, which offer economic advantages and low density. To analyze the change in ion conductivity in polymer electrolyte composites, PVDF, a representative polymer substance was used at a certain mass ratio. XRD, SEM, and BET were performed for metallurgical analyses of the materials, and ion conductivity was calculated through the EIS method. In addition, thermal conductivity was measured to analyze thermal stability, which is a major parameter of lithium ion batteries. As a result, the ion conductivity of LiH was found to be 10-6 S/cm, and the ion conductivity further decreased as the PVDF ratio increased when the composite was formed.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권3호
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pp.310-314
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2023
The purpose of this study is to predict the remaining capacity of lithium-ion batteries and evaluate their performance using five artificial intelligence models, including linear regression analysis, decision tree, random forest, neural network, and ensemble model. We is in the study, measured Excel data from the CS2 lithium-ion battery was used, and the prediction accuracy of the model was measured using evaluation indicators such as mean square error, mean absolute error, coefficient of determination, and root mean square error. As a result of this study, the Root Mean Square Error(RMSE) of the linear regression model was 0.045, the decision tree model was 0.038, the random forest model was 0.034, the neural network model was 0.032, and the ensemble model was 0.030. The ensemble model had the best prediction performance, with the neural network model taking second place. The decision tree model and random forest model also performed quite well, and the linear regression model showed poor prediction performance compared to other models. Therefore, through this study, ensemble models and neural network models are most suitable for predicting the remaining capacity of lithium-ion batteries, and decision tree and random forest models also showed good performance. Linear regression models showed relatively poor predictive performance. Therefore, it was concluded that it is appropriate to prioritize ensemble models and neural network models in order to improve the efficiency of battery management and energy systems.
Nickel-cobalt-manganese (NCM) lithium-ion batteries(LIBs) are increasingly prominent in the energy storage system due to their high energy density and cost-effectiveness. However, they face significant challenges, such as rapid capacity fading and structural instability during high-voltage operation cycles. Addressing these issues, numerous researchers have studied the enhancement of electrochemical performance through the coating of NCM cathode materials with substances like metal oxides, lithium composites, and polymers. Coating these cathode materials serves several critical functions: it acts as a protection barrier against electrolyte decomposition, mitigates the dissolution of transition metals, enhances the structural integrity of the electrode, and can even improve the ionic conductivity of the cathode. Ultimately, these improvements lead to better cycle stability, increased efficiency, and enhanced overall battery life, which are crucial for the advancement of NCM-based lithium-ion batteries in high-demand applications. So, this paper will review various cathode coating materials and examine the roles each plays in improving battery performance.
Lithium-ion batteries have a small volume, light weight and high energy density, maximizing the utilization of mobile devices. It is widely used for various purposes such as electric bicycles and scooters (e-Mobility), mass energy storage (ESS), and electric and hybrid vehicles. To date, lithium-ion batteries have grown to focus on increasing energy density and reducing production costs in line with the required capacity. However, the research and development level of lithium-ion batteries seems to have reached the limit in terms of energy density. In addition, the charging time is an important factor for using lithium-ion batteries. Therefore, it was urgent to develop a high-speed charger to shorten the charging time. In this thesis, a discharger was fabricated to evaluate the capacity and characteristics of Li-ion battery pack which can be used for e-mobility. To achieve this, a smart discharger is designed with a combination of active load, current sensor, and temperature sensor. To carry out this thesis, an active load switching using sensor control circuit, signal processing circuit, and FET was designed and manufactured as hardware with the characteristics of active discharger. And as software for controlling the hardware of the active discharger, a Raspberry Pi control device and a touch screen program were designed. The developed discharger is designed to change the 600W capacity battery in the form of active load.
유기이차전지가 가지고 있는 전극 내 낮은 접합력과 높은 계면저항의 단점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 흑연 코팅 처리된 집전체를 사용하여 lithium terephthalate (LTA)전지의 전기화학적 특성 변화를 분석하였다. LTA 음극 활물질은 산의 이온 치환반응에 의하여 불순물 없이 합성되어 졌다. 막대 형태의 LTA 활물질로 제작된 전극과 흑연 코팅 처리된 집전체와의 접합특성은 SEM 단면과 EIS를 통하여 확인하였다. 흑연 코팅된 집전체를 사용한 LTA전지의 계면저항은 현저히 감소되었다. 순수한 금속 집전체 LTA 전지와 흑연 코팅 처리된 금속 기판 LTA 전지는 0.1C의 두 번째 사이클에서 107.6 mAh/g와 148.8 mAh/g의 방전 용량을 보인다. 흑연 코팅된 집전체를 사용한 LTA 전지는 순수한 LTA 전지에 비하여 우수한 수명 특성과 높은 방전 용량, 그리고 높은 고율 특성을 가진다.
본 논문은 초기 리튬이온 배터리의 충·방전 데이터를 활용하여 리튬이온 배터리의 잔존 수명을 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 제시한다. PNP(Positive and Negative Perceptron) 모델을 사용하여 DMP(Deep learning Model using PNP model)를 구축하였으며, DMP의 성능을 증명하기 위해 LSTM 모델을 사용하여 DML(Deep learning Model using LSTM model)을 구성하였다. DMP와 DML의 리튬이온 배터리의 잔존 수명 예측 성능을 비교하며, 오차 측정 방법은 RMSE(Root Mean Square Error)와 RMSPE(Root Mean Square Percentage Error)이다. 시험 데이터로 오차를 측정한 결과 DMP와 DML의 RMSE 차이는 144.62[Cycle]이며, RMSPE 차이는 3.37[%]로 DMP의 오차가 낮게 측정되었다. 이를 통해 우리는 DMP의 성능이 높은 것으로 증명하였으며, 이는 리튬이온 배터리 분야에서 PNP 모델이 LSTM 모델보다 성능이 뛰어남을 나타내었다.
차량의 내비게이션과 블랙박스의 보조배터리로 리튬배터리가 사용되고 있어 리튬배터리와 관련된 차량화재가 발생하고 있다. 발화개소 내에 리튬배터리가 있을 때, 리튬배터리에서 발화된 것인지 화재로 인해 리튬배터리가 피해를 입은 것인지를 판별하는 화재조사 기법이 정립되어 있지 않다. 이 논문에서는 리튬배터리와 관련된 차량화재 사례들을 소개하고, 리튬배터리의 화재발생 원인을 분석하며, 리튬배터리에서 발화된 것인지 외부에서 발화된 후 리튬배터리가 화재로 인한 피해를 입은 것인지를 객관적으로 판별할 수 있는 화재조사기법을 제안하고 있다.
최근 열전지는 우주 및 국방분야에서 활용하기 위하여 고출력 및 고에너지 밀도의 새로운 전극재료가 요구되는 실정이다. 본 논문에서는 성형성과 용량의 한계를 가지는 펠릿 타입의 리튬-실리콘 합금(Li(Si)) 음극을 대체하기 위하여 고밀도를 가지는 리튬음극을 제조하고, 단위전지 및 열전지의 전기화학적 성능에 미치는 영향을 고찰하였다. 리튬음극은 $500^{\circ}C$에서 안정적인 작동을 위하여 철 분말을 바인더로 사용하였고 리튬 중량별(17, 15, 13 wt%) 단위전지 성능평가를 통해 리튬 13 wt%에서 안정적인 성능을 확인하였다. 또한 리튬음극을 사용한 단위전지의 개회로전압이 2.06 V로 Li(Si) 음극 개회로전압 1.93 V에 비해 약 0.1 V 이상 높게 나타났고, first phase에서 리튬음극의 비용량은 $1,632As{\cdot}g^{-1}$로 Li(Si) 음극의 비용량 $1,181As{\cdot}g^{-1}$에 비해 약 1.4배 정도 성능이 향상됨을 확인하였다. 리튬음극을 적용한 열전지를 상온 및 고온 성능시험 결과를 통하여 Li(Si) 음극 열전지에 비해 전압 및 작동시간 등이 탁월하며, 출력특성 및 에너지밀도가 획기적으로 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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