오보와 리튬 이온 전지 현미경 지능 분석 솔루션

리튬이온전지는 청결하고 에너지밀도가 높으며 순환성능이 좋다는 등 장점으로 우리 일상생활에 널리 응용되고있다.특히 최근 몇 년 동안 신에너지 자동차, 에너지 저장 발전소의 급속한 발전, 리튬이온 배터리의 사용량은 상상을 초월한다. 신에너지 자동차 한 대가 수천 개의 배터리를 집적하여 수백 킬로그램에 달한다. 거대한 배터리가 집중되면 안전 문제가 특히 중요하다.최근 몇 년 동안 리튬이온 배터리 전기차, 자동차와 에너지 저장 발전소에서 모두 연소 폭발 사고가 발생했기 때문에, 리튬이온 배터리의 품질, 안전 등 방면의 연구는 점점 더 사람들의 중시를 받고 있으며, 리튬이온 배터리의 품질 검사 기술에 대해서도 더 높은 요구를 제기하고 있는데, 이는 양음극 재료, 격막, 동박, 알루미늄 박, 심지어 외부 포장 재료를 포함한다.

오포와 그룹은 오랫동안 광경, 선글라스 분야의 미시적 분석 업무에 종사해 왔으며, 많은 고객과의 교류를 통해 우리는 현재 고객의 미분석에 효율이 낮고, 사람의 주관적인 요소의 영향이 크며, 비표준화 등 문제가 존재한다는 것을 발견하였고, 이를 위해 우리는 후이훙과학기술회사를 설립하여 지능화 소프트웨어를 이용하여 현미분석의 자동화, 표준화를 실현하였다.

1. 리튬이온전지 재료 현미경 지능 분석 시스템 (LIBMAS)

리튬이온전지는 리튬이온 임베디드 화합물을 전극 재료로 하는 전지의 총칭으로, 주로 리튬이온이 양극과 음극 사이를 이동하면서 작동한다.재료 가공 과정 중의 결함으로 인해, 리튬이온 전지는 사용 또는 저장 과정 중에 여전히 일정한 확률로 효력을 상실할 수 있다^[1]예를 들어, 다공성 전극은 충전과 방전 과정에서 부피가 팽창하고 수축되어 입자에 점차 균열이 생기게 되는데, 이러한 균열은 원래의 결함을 따라 싹트고 확장되어 재료에 기계적 균열과 전극 구조의 해체가 발생하여 전극 재료의 분말을 초래한다.이러한 재료의 무력화는 리튬이온 배터리의 사용 성능을 크게 저하시키고 사용의 신뢰성과 안전성에 영향을 미칩니다.

그림 1: 회홍 리튬 이온 전지 현미경 지능 분석 시스템

리튬이온 배터리 사용 과정에서 발생하는 각종 실효 문제에 대하여 후이홍 스마트 테크놀로지는 고객을 위해 전용 소프트웨어를 맞춤형으로 제작하여 고객의 모든 수요를 만족시키고, 선진 AI 기술 및 이미지 처리 기술을 채용하여 단결정 집합 식별, 파열구 식별, 이차구 입자 분포 균일성 판단, 단면 공극 통계, 격막 공극 통계 등 리튬이온 배터리 재료 분석을 신속하고 정확하게 진행할 수 있다.

1) 인식:

일반적으로 3원 양극 재료를 제조할 때, 공침전법을 채택한다.^[2]나노급 1차 입자를 뭉쳐 구형 2차 입자로 쌓게 하지만 이런 퇴적 구조는 균열을 형성하기 쉬워 배터리 성능이 감쇠된다.

그림 2: 소프트웨어 지능형 분할 파열구와 일반 구

회홍 LIBMAS를 통해 균열구 비중을 빠르게 통계하고 계산하여 균열구 균열 정보를 얻을 수 있어 그림 2와 같은 공정 조건을 개선할 수 있다.
양극 과립 내부는 보통 이차구 과립으로 형성된 다결정 구조이다. 우리는 이차구 과립을 버리고 순환 충전 방전 후의 과립 단면에 대량의 균열이 생긴 것을 발견했다. 그림 3과 같다.LIBMAS를 사용하여 단면 틈새를 식별하여 단면 틈새 결과를 빠르게 얻을 수 있습니다.

그림 3: 이차구 단면 공극 식별

2) 폴리머 입자 인식:

양극 3원 입자는 보통 고온의 순산소에서 소결해야 하는데, 소결하여 만든 3원 제품은 일반적으로 전형적인 클러스터 형태를 가지고 있는데, 즉 입경 약 수백 나노미터의 1차 입자로 구성된 몇 개에서 10여 개의 마이크로미터 사이의 2차 구 입자이다.이전에는 인공 통계 분석을 채택하여 SEM 이미징 후 수동으로 하나씩 측정해야 했는데, 작업량이 많고 인위적인 측정의 오차가 존재했다;회홍지능분석소프트웨어를 채용하면 원클릭으로 조작하고 절차를 간소화하여 짧은 시간내에 표준화된 통계결과를 재빨리 얻을수 있다. 례를 들면 그림4이다.

그림 4: 1차 입자가 뭉쳐 형성된 2차 구 입자 식별

전극 재료의 입자 크기는 배터리의 용량, 배율 성능 및 순환 성능에 영향을 미침^[3].작은 크기의 입자는 리튬이온 고체 확산 경로를 단축하고, 내부 다공성 입자는 더 많은 리튬이온 이동 통로를 제공할 수 있다.그러나 입경이 너무 작으면 쿨론의 효율과 충전 밀도가 낮아 전체 배터리의 용량에 영향을 줄 수 있다.회홍 LIBMAS를 통해 한 번의 입자 크기 (길이, 너비, 둘레, 면적 등) 와 분포 상황을 효율적으로 식별할 수 있다. 그림 5와 같다.

그림 5: 소프트웨어는 단합 입자 및 단합 입자 단면을 자동으로 구분한다

3) 단결정 입자 인식:

단합체 입자는 별도의 나노입자에 비해 표면적보다 작고 입자의 유동성이 좋으며 압실밀도가 높고 전극펄프의 가공성이 좋다는 장점이 있다.그러나 클러스터가 반복적으로 충전되고 방전되는 과정에서 전극은 끊임없이 팽창하고 수축되어 내부 입자가 쉽게 부서진다.입자가 쉽게 분쇄되는 다결정 양극 재료에 비해 많은 연구^[4,5]이미 결정체 구조 자체에서 출발하여 단결정 3원 양극 재료의 성능을 탐구하기 시작했는데, 그 결과 단결정 3원은 더 좋은 기계적 강도를 가지고 있어 입자의 파쇄를 억제하고 고온 순환 방면에서도 더 좋은 열 안정성을 가지고 있음을 나타냈다.이와 같은 연구는 모두 단결정 입자와 그 내부 분포 상황을 정확하게 식별해야 한다. 후이훙과학기술 LIBMAS는 단결 입자 중 윤곽이 뚜렷한 단결정 입자를 자동으로 식별하고 그 직경을 측정, 통계할 수 있다. 그림 6과 같다.

그림 6: 단결정 입자의 식별

4) 크기 이차구 인식:

이 외에도 후이훙 LIBMAS는 이미지의 모든 큰 이차구 입자와 작은 입자를 정확하게 식별할 수 있으며, 면적 판단에 따라 큰 입자와 작은 입자 분포의 균일성을 계산할 수 있다.그림7과 같다.

그림 7: 크기 이차구 입자 분포 균일성 식별 및 통계

5) 격막 공극률 통계:

리튬이온 배터리 분리막은 리튬이온 배터리의 중요한 구성 부분으로서 나노급 마이크로 구멍 구조를 가진 고분자 기능 재료로, 양극 접촉으로 인한 단락 발생을 방지하는 동시에 전해질 이온이 통과하도록 하는 것이 주요 기능이다.관련 연구 실증^[6], 분리막의 미공 공경 분포가 균일할수록 배터리의 전기 성능이 우수하다.

공경의 분포는 주로 전자현미경(SEM)을 스캔해 관측하지만, 육안 관측 사진만으로는 공극률 표상에 일정한 오차가 있고 비효율적이다.그러므로 재료의 공극률을 더욱 정확하게 형상화하려면 영상처리소프트웨어와 SEM을 결합하여 격막공극분포 및 정량분석의 수요를 실현해야 한다.

그림 8: 격막 공극 식별 및 공극률 통계

회홍 LIBMAS는 격막의 공극률 정보를 빠르게 획득하여 격막 공극률, 공극 직경 및 섬유 직경을 검측하고 통계 분석함으로써 격막 표면의 구조 세부 사항을 형상적으로 묘사하고 리튬이온 배터리 격막 공극률 평가의 정확성을 높일 수 있다. 그림 9와 같다.

2. 리튬이온전지 이물분석시스템(LIBIAS)

현재 업계에서 리튬 전기 양극 재료 중의 금속 및 자성 이물질에 대한 분류는 주로 다음과 같은 세 가지 방면이 있다: 금속 및 비금속 큰 입자, 자성 이물질, Cu/Zn 단질^[7]. 이물질이 도입되는 방식은 원자재 반입과 제조 과정에서 발생한다.리튬이온전지의 양음극 재료 중 비금속/금속/자성 이물질의 함량을 효과적으로 통제하기 위해 일반적으로 전문적인 설비와 소프트웨어를 사용하여 초체 후의 원자재 중 이물질 입자의 형상과 성분을 통계한다.업계에서 이전에 선글라스나 수동 측정 방법을 사용했지만, 이러한 전통적인 측정 방식은 종종 데이터 결과의 정확성, 전면성, 일치성에 있어서 많든 적든 부족하여 정확한 측정에 비교적 큰 도전을 가져온다.현재 리튬이온 배터리 재료 중 이물질 입자의 검측이 주로 직면한 문제는 1) 이물질의 출처가 넓고 근원이 어렵으며, 2) 데이터량이 많고 시간과 노력이 많이 걸리며, 3) 입자가 쉽게 뭉치고 식별이 어렵다.

그림 1: 같은 입자가 각각 광학 현미경 (왼쪽), 전자 현미경 (오른쪽) 아래에 있는 이미지 및 EDS 스펙트럼 식별 입자의 주요 성분은 Fe

그림 2: 전경 이미지 아래 필터의 모든 입자 분포 상황

그림 3: 필터의 입자 집적 현상

전통적인 소프트웨어의 부족을 겨냥하여 오포동그룹 산하의 회홍과학기술회사는"리튬이온전지 이물분석시스템"(LIBIAS) 을 개발하였다.정확하고 효율적이며 조작하기 쉬운 기능이 일체화된 전자동 청결도 분석 시스템으로 고화질 BSE 이미지 수집 촬영과 이미지 처리, 요소 정량 테스트 등의 기능을 구현할 수 있다.1) 간단한 테스트 프로그램, 2) 개방된 표준 라이브러리 편집 시스템, 3) 클릭 한 번으로 보고서 차트를 생성합니다.

그림 4: 입자 유형 점유 떡 모양 그림 (왼쪽), 3 원 통계 사진 (오른쪽)

회홍지능과학기술은 공업분야에 전념하는 미시지능영상분석응용해결방안서비스업체이다."오리지널을 견지하고 정보기술로 공업분석을 선도하자"는 비전으로 사용자에게 전반 장면의 리튬이온 배터리 지능화 현미경 분석 솔루션을 제공할 수 있다.후이훙스마트테크놀로지가 개발한'리튬이온전지 소재 현미지능분석시스템(LIBMAS)'과'리튬이온전지 이물분석시스템(LIBIAS)'은 고해상도 성능의 스캐닝 선글라스와 지능화된 분석 소프트웨어를 결합해 리튬전기 원재료부터 양음극극편, 분리막, 리튬전기 청정도 전 계열의 리튬이온전지 관련 분석을 해결해 연구자들이 더 우수한 성능의 리튬이온전지 제품을 개발하는 데 힘을 보탰다.

참조 문서:

[1] 왕치유, 왕수오, 주게이, 장지난, 정지 [ 2] 왕치유, 왕수오, 장지 [ 3 [3]리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리리Acta Phys입니다.죄, 2018, 67(12): 128501.도이: 10.7498/aps.67.20180757.

[2] https://doi.org/10.1016/j.powtec.2009.12.002

[3] 양소빈, 양정.리튬 이온 전지 제조 공정 원리와 응용[M].

[4] https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.abc3167.

[5] 소건위, 유량빈, 부택위, 등.단결정 LiNi_x회사는_yMn은_1-x-yO는₂삼원 양극재 연구 진전[J]. 배터리 산업, 2017, 21(2):51-54.

[6] 모계용, 허한량. 리튬이온전지용 격막 공극률이 배터리 성능에 미치는 영향 [J]. 광저우화공, 2018,46(14):78-80.

[7] 혜승, 첨영리, 리강.리튬 전기 양극 재료 금속 및 자성 이물질 과정 제어에 대한 연구[J]. 세계 유색 금속, 2021(17):166-168.