CN114200329A - 一种基于化成曲线特征的异常电池筛选方法 - Google Patents

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卢琼
王利
徐庆庆
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Abstract

本发明的一种基于化成曲线特征的异常电池筛选方法，涉及锂离子电池领域，包括：S1、对注液完搁置后电芯进行电压和交流内阻(ACR)检测，记录检测数据，判断并筛选出异常电芯；S2、化成充电阶段，对电芯电压和极化特征(压差)进行检测并记录，判断并筛选出异常电芯；S3、化成结束后对电芯的电压、内阻、容量进行检测，判断并筛选出异常电芯。本发明贯穿化成整个工序，及时发现和剔除过程异常电芯，确保正常可靠的电芯半成品流转到后续工序。本发明不仅在过程中高效将异常电芯筛选，避免由异常电芯在后工序造成的资源浪费；同时也避免异常电芯流入市场端，增加售后成本和故障率。

Description

一种基于化成曲线特征的异常电池筛选方法
技术领域
本发明涉及锂电池测试技术领域，具体涉及一种基于化成曲线特征的异常电池筛选方法。
背景技术
化成是锂离子电池生产过程中必不可少一个工序，且在锂离子电池制作中起着至关重要的作用。化成过程中不可避免地要在碳负极与电解液的相界面上形成覆盖在碳电极表面的钝化薄层(SEI膜)，SEI膜的好坏直接影响电池性能。由于电流的大小直接影响着SEI的好坏，所以企业设置化成工步的过程中往往只注重电流大小，往往忽略其他一些细节设置。
其实化成并不仅仅是为了形成SEI膜，通过设置合理和有效的筛选条件，可以节约生产成本、提高化成效率、减少事故发生率、提高产品一致性等。
在锂离子电池生产过程中一般都要经过化成老化、分容老化等工序进行异常电芯的筛选，而采用这些工序不仅用时长，而且消耗成本高，这就需要找到一种在化成这个工序就能判断电芯是否异常的方法。这样可以节约生产成本、提高化成效率、减少事故发生率、提高产品一致性等。
发明内容
本发明提出的一种基于化成曲线特征的异常电池筛选方法，可至少解决上述问题之一。
为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：
一种基于化成曲线特征的异常电池筛选方法，包括以下步骤：
S1、注液后电芯电压和内阻检测：对注液完搁置后电芯进行电压和交流内阻(ACR)检测，记录检测数据，判断并筛选出异常电芯；
S2、化成阶段电芯电压和极化特征(压差)检测：化成充电阶段，对电芯电压和极化特征(压差)进行检测并记录，判断并筛选出异常电芯；
S3、化成结束后电芯的电压、内阻、容量检测：化成结束后对电芯的电压、内阻、容量进行检测，判断并筛选出异常电芯。
进一步的，步骤S1的具体步骤包括：
S11、选取注液完且搁置后电芯，将电芯装载至化成柜，通过化成柜点对电芯进行电压和交流内阻(ACR)检测，记录检测数据；
S12、将S11中获取的测量数据自动录入计算机中，通过数据分析来判断并筛选出异常电芯。
进一步的，在步骤S12中对电芯电压的筛选标准为±(5～10)mV，在步骤S12中对电芯ACR的筛选标准为±(0.02～0.1)mΩ。
进一步的，在步骤S2中保证电芯SOC一致的情况下，进行大倍率(>2C)对电芯进行脉冲(10s或30s)测试，得出该SOC下电芯的极化情况(脉冲前后的压差)，判断电芯极化异常的标准为脉冲测试前后压差值大于或者小于平均值的5％。
进一步的，在步骤S3中，若电芯的电压、内阻、容量同时满足以下标准，则判断为异常常电芯：a.电压在平均值的±5毫伏以外；b.内阻在平均值的±0.05毫欧以外；c.容量在平均值的±0.2％以外。
由上述技术方案可知，本发明的基于化成曲线特征的异常电池筛选方法，贯穿化成整个工序，及时发现和剔除过程异常电芯，确保正常可靠的电芯半成品流转到后续工序。本发明引入了化成阶段电芯的交流内阻和压差特征，制定相应的标准对化成整个工序进行异常电池进行筛选，确保正常可靠的电芯半成品流转到后续工序。本发明不仅在过程中高效将异常电芯筛选，避免由异常电芯在后工序造成的资源浪费；同时也避免异常电芯流入市场端，增加售后成本和故障率。
附图说明
图1是本发明实施例的方法流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
如图1所示，本实施例所述的基于化成曲线特征的异常电池筛选方法，包括以下步骤：
S1、注液后电芯电压和内阻检测：对注液完搁置后电芯进行电压和交流内阻(ACR)检测，记录检测数据，判断并筛选出异常电芯；
具体的，步骤S1的具体步骤包括：
S11、选取注液完且搁置后电芯，将电芯装载至化成柜，通过化成柜点对电芯进行电压和交流内阻(ACR)检测，记录检测数据；
S12、将S11中获取的测量数据自动录入计算机中，通过数据分析来判断并筛选出异常电芯，对电芯电压的筛选标准为±(5～10)mV，对电芯ACR的筛选标准为±(0.02～0.1)mΩ；简单的说判断过程就是给一个范围，超出范围就标记为异常电芯，不同款电芯的范围也不一样，所以就没有给出具体标准。
S2、化成阶段电芯电压和极化特征(压差)检测：化成充电阶段，对电芯电压和极化特征(压差)进行检测并记录，判断并筛选出异常电芯；
在步骤S2中保证电芯SOC一致的情况下，进行大倍率(>2C)对电芯进行脉冲(10s或30s)测试，得出该SOC下电芯的极化情况(脉冲前后的压差)，判断电芯极化异常的标准为脉冲测试前后压差值大于或者小于平均值的5％。
S3、化成结束后电芯的电压、内阻、容量检测：化成结束后对电芯的电压、内阻、容量进行检测，判断并筛选出异常电芯。
在步骤S3中，若电芯的电压、内阻、容量同时满足以下标准，则判断为异常常电芯：a.电压在平均值的±5毫伏以外；b.内阻在平均值的±0.05毫欧以外；c.容量在平均值的±0.2％以外。
由上可知，本发明采用以上方法，实现了对电芯在注液后至化成结束整个过程的异常检查和筛选，本发明的基于化成曲线特征的异常电池筛选方法，贯穿化成整个工序，及时发现和剔除过程异常电芯，确保正常可靠的电芯半成品流转到后续工序。本发明不仅在过程中高效将异常电芯筛选，避免由异常电芯在后工序造成的资源浪费；同时也避免异常电芯流入市场端，增加售后成本和故障率。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (5)

1.一种基于化成曲线特征的异常电池筛选方法，其特征在于，包括以下步骤，
S1、注液后电芯电压和内阻检测，具体为对注液完搁置后电芯进行电压和交流内阻即ACR检测，记录检测数据，判断并筛选出异常电芯；
S2、化成阶段电芯电压和极化特征即压差检测，具体为化成充电阶段，对电芯电压和极化特征即压差进行检测并记录，判断并筛选出异常电芯；
S3、化成结束后电芯的电压、内阻、容量检测即化成结束后对电芯的电压、内阻、容量进行检测，判断并筛选出异常电芯。
2.根据权利要求1所述的基于化成曲线特征的异常电池筛选方法，其特征在于：步骤S1的具体步骤包括：
S11、选取注液完且搁置后电芯，将电芯装载至化成柜，通过化成柜点对电芯进行电压和交流内阻即ACR检测，记录检测数据；
S12、将S11中获取的测量数据自动录入计算机中，通过数据分析来判断并筛选出异常电芯。
3.根据权利要求2所述的基于化成曲线特征的异常电池筛选方法，其特征在于：在步骤S12中对电芯电压的筛选标准为±(5～10)mV；
在步骤S12中对电芯ACR的筛选标准为±(0.02～0.1)mΩ。
4.根据权利要求3所述的基于化成曲线特征的异常电池筛选方法，其特征在于：在步骤S2中保证电芯SOC一致的情况下，进行大倍率即>2C对电芯进行脉冲10s或30s测试，得出该SOC下电芯的极化情况即脉冲前后的压差，判断电芯极化异常的标准为脉冲测试前后压差值大于或者小于平均值的5％。
5.根据权利要求3所述的基于化成曲线特征的异常电池筛选方法，其特征在于：在步骤S3中若电芯的电压、内阻、容量同时满足以下标准，则判断为异常常电芯：a.电压在平均值的±5毫伏以外；b.内阻在平均值的±0.05毫欧以外；c.容量在平均值的±0.2％以外。
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