CN114626016B - 一种微凹技术涂碳铝箔清洗控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电池材料技术领域，具体涉及一种微凹技术涂碳铝箔清洗控制方法。该方法包括：根据清洗液体积和清洗力度评估每天多组铝箔的油污残留程度；将清洗后的铝箔涂碳成为涂碳铝箔，每天测量的多组涂碳铝箔组成一个导电率序列；通过将导电率序列和标准导电率序列进行对比计算涂碳铝箔的覆碳率；将多组涂碳铝箔加装进同类型电池中，记录电池内阻，获取多组电池内阻的波动情况；结合覆碳率和电阻波动情况获取电池压差一致性；根据每天获取的电池压差一致性以及对应油污残留程度评估电池极片的粘附力，利用多天的粘附力序列预测未来粘附力，判断铝箔是否有油污残留，进而控制清洗工作。本发明实施例能够通过控制清洗行为避免铝箔上的油污残留。

Description

一种微凹技术涂碳铝箔清洗控制方法

技术领域

本发明涉及电池材料技术领域，具体涉及一种微凹技术涂碳铝箔清洗控制方法。

背景技术

利用微凹技术对铝箔表面涂碳是一项突破性的技术创新，能够将分散好的纳米导电石墨和碳包覆粒，均匀、细腻地涂覆在铝箔上。涂碳铝箔能够提供极佳的静态导电性能，收集活性物质的微电流，从而可以大幅度降低正负极材料和集流之间的接触电阻，并能提高两者之间的附着能力，可减少粘结剂的使用量，进而使电池的整体性能产生显著的提升。

在涂碳铝箔的生产过程中，需要通过对铝板的表面进行清洗，除去表面的油膜，如果清理不干净，对铝箔表面覆碳时会导致覆碳不均匀，同时，带有油污的涂碳铝箔在装进电池内部后会对电极造成腐蚀，从而影响电池性能。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种微凹技术涂碳铝箔清洗控制方法，所采用的技术方案具体如下：

本发明一个实施例提供了一种微凹技术涂碳铝箔清洗控制方法，该方法包括以下步骤：

获取清洗每组铝箔时的清洗液体积，同时记录对应的清洗力度；根据所述清洗液体积和所述清洗力度评估每天多组铝箔的油污残留程度；

将清洗后的铝箔涂碳成为涂碳铝箔，测量每组涂碳铝箔的导电率，每天测量的多组涂碳铝箔组成一个导电率序列；通过将导电率序列和标准导电率序列进行对比计算所述涂碳铝箔的覆碳率；

将多组所述涂碳铝箔加装进同类型电池中，记录电池内阻，获取多组电池内阻的波动情况；结合所述覆碳率和电阻波动情况获取电池压差一致性；

根据每天获取的电池压差一致性以及对应铝箔的油污残留程度评估电池极片的粘附力，利用多天的粘附力序列预测未来粘附力，通过将所述未来粘附力与标准阈值相比，判断铝箔是否有油污残留，进而控制清洗工作。

优选的，所述油污残留程度的评估方法为：

获取一天内多组清洗液体积的平均体积，以及多组清洗力度的平均清洗力度，根据所述平均体积和所述平均清洗力度获取所述油污残留程度。

优选的，所述清洗力度的获取方法为：

以微凹清洗机的实时参数作为实时清洗力度，在清洗过程中获取所有实时清洗力度的平均值作为对应铝箔的所述清洗力度。

优选的，所述标准导电率序列的获取方法为：

获取表面清洁的同种铝箔并均匀涂碳得到标准涂碳铝箔，测量所述标准涂碳铝箔的标准导电率，获取所述导电率序列的元素数量，以同样数量的所述标准导电率组成所述标准导电率。

优选的，所述覆碳率的获取方法为：

通过计算所述导电率序列和所述标准导电率序列之间的动态时间规整，获取两者之间的相似度，作为所述覆碳率。

优选的，所述电阻波动情况的获取方法为：

获取多组电池内阻的平均内阻，根据每个电池内阻与所述平均内阻的差异得到内阻偏差，计算所有所述内阻偏差的平均值得到所述电阻波动情况。

优选的，所述电池压差一致性的获取方法为：

以所述覆碳率作为自然对数的指数，结合所述电阻波动情况获取所述电池压差一致性；所述电阻波动情况与所述电池压差一致性呈负相关关系。

优选的，所述粘附力的评估方法为：

将所述电池压差一致性进行归一化，利用归一化后的所述电池压差一致性结合所述油污残留程度获取所述粘附力，所述油污残留程度与所述粘附力呈负相关关系。

优选的，所述未来粘附力的预测方法为：

对于所述粘附力序列中的每个元素，根据该元素在所述粘附力序列中的归属度计算其置信度，以所述置信度作为预测网络的样本权重对所述粘附力序列进行预测，得到所述未来粘附力。

本发明实施例至少具有如下有益效果：

根据清洗液体积和清洗力度评估每天多组铝箔的油污残留程度；结合覆碳率和电阻波动情况获取电池压差一致性；根据每天获取的电池压差一致性以及对应铝箔的油污残留程度评估电池极片的粘附力，利用多天的粘附力序列预测未来粘附力，通过判断铝箔是否有油污残留，控制清洗工作。本发明实施例能够评估铝箔的清洗进度，并通过控制清洗行为避免铝箔上的油污残留，提高涂碳铝箔的覆碳均匀程度，进而提高电池性能。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1为本发明一个实施例提供的一种微凹技术涂碳铝箔清洗控制方法的步骤流程图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种微凹技术涂碳铝箔清洗控制方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种微凹技术涂碳铝箔清洗控制方法的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种微凹技术涂碳铝箔清洗控制方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S001，获取清洗每组铝箔时的清洗液体积，同时记录对应的清洗力度；根据清洗液体积和清洗力度评估每天多组铝箔的油污残留程度。

具体的步骤包括：

1.获取清洗每组铝箔时的清洗液体积。

记录每次加入清洗液前和加入清洗液后储液瓶中的体积情况，以体积情况的差异作为每次加入清洗液的具体量。

本发明实施例以清洗一组铝箔的一个清洗过程为单位，一天清洗20组铝箔，得到一天加入的清洗液体积的序列X＝{X₁,…,X₂₀}。

2.获取清洗每组铝箔时的清洗力度。

以微凹清洗机的实时参数作为实时清洗力度，在清洗过程中获取所有实时清洗力度的平均值作为对应铝箔的清洗力度。

通过微凹辊超声波清洗机参数，对一个清洗过程的微凹辊超声波清洗机清洗力度进行记录，每隔1min记录一次实时的微凹辊超声波清洗机参数作为实时清洗力度，得到一个清洗过程的清洗力度序列Y＝{y₁,…,y_n}。因为在一个清洗过程中清洗机的清洗力度变化波动不会太大，所以采用一个过程中的清洗机清洗力度的均值表示当前过程的清洗机清洗力度，令

得到一天里每次清洗过程的微凹辊超声波清洗机清洗力度序列Y＝{Y₁,…,Y₂₀}。。

3.根据清洗液体积和清洗力度评估油污残留程度。

获取一天内多组清洗液体积的平均体积

以及多组清洗力度的平均清洗力度

根据平均体积和平均清洗力度获取油污残留程度。

油污残留程度U的计算方法为：

在一定范围内，加入的清洗液平均体积

越多，清洗越干净，油污残留程度越低，当加入的体积超过一定值时，再加入清洗液，清洗的干净程度也不会再增加；同时平均清洗力度

越大，清洗工作完成度越高，油污残留程度越低，受限于机器功率，清洗力度增加到一定程度时不会再继续增加，因此上述计算油污残留程度的公式只在清洗体积和清洗力度在一定范围内时成立。

并对得到的铝箔清洗后油污残留程度进行归一化，使其值域范围为(0,1)。

步骤S002，将清洗后的铝箔涂碳成为涂碳铝箔，测量每组涂碳铝箔的导电率，每天测量的多组涂碳铝箔组成一个导电率序列；通过将导电率序列和标准导电率序列进行对比计算涂碳铝箔的覆碳率。

具体的步骤包括：

1.测量每组涂碳铝箔的导电率。

涂碳铝箔是将分散好的纳米导电石墨和碳包覆粒，均匀、细腻地涂覆在铝箔上。它能提供极佳的静态导电性能。铝箔清洗的越干净，在表面涂碳时越均匀，涂碳效果越好，导电率越高，涂碳铝箔的导电率的大小可以反映表面覆碳情况。基于数字便携式涡流导电仪可以测量每个经历清洗覆碳后涂碳铝箔的导电率。得到一天里每次清洗过程结束后并涂碳后的涂碳铝箔的导电率序列P＝{P₁,…,P₂₀}。

2.获取标准导电率序列。

获取表面清洁的同种铝箔并均匀涂碳得到标准涂碳铝箔，测量标准涂碳铝箔的标准导电率，获取导电率序列的元素数量，以同样数量的标准导电率组成标准导电率P′＝{P₁′,…,P₂₀′}，且P₁ ^′＝P₂ ^′＝…＝P₂₀′。

3.获取涂碳铝箔的覆碳率。

通过计算导电率序列和标准导电率序列之间的动态时间规整，获取两者之间的相似度，作为覆碳率。

覆碳率V的计算方法为：

覆碳率V越大，该导电率序列与标准导电率序列越相似，该导电率序列对应的涂碳铝箔表面的涂碳效果越好，即铝箔表面清洗得越干净。

步骤S003，将多组涂碳铝箔加装进同类型电池中，记录电池内阻，获取多组电池内阻的波动情况；结合覆碳率和电阻波动情况获取电池压差一致性。

具体的步骤包括：

1.获取多组电池内阻的波动情况。

涂碳铝箔能够降低电池内阻，所以电池内阻的变化能够反映铝箔表面覆碳情况，进而反映铝箔表面清洗情况。基于数字万用表实时测量加装清洗并涂碳完成的涂碳铝箔电池组的电池内阻。得到一天里每次清洗过程结束后对应的电池内阻序列Q＝{Q₁,…,Q₂₀}。

获取多组电池内阻的平均内阻

根据每个电池内阻与平均内阻的差异得到内阻偏差，计算所有内阻偏差的平均值得到电阻波动情况。

即计算电池内阻序列中所有元素的方差：

其中，D表示电阻波动情况。方差越小，内阻序列波动越小，内阻变化越稳定。反之，方差越大，内阻序列波动越大，内阻变化差异越大。

2.结合覆碳率和电阻波动情况获取电池压差一致性。

以覆碳率作为自然对数的指数，结合电阻波动情况获取电池压差一致性；电阻波动情况与电池压差一致性呈负相关关系。

电池压差一致性Z的计算方法为：

涂碳铝箔会提高电池组压差一致性，大幅降低电池组成本。因此，电池组压差越一致，涂碳铝箔表面覆碳效果越好，铝箔表面清洗越干净；反之，电池组压差越高，涂碳铝箔表面覆碳效果越差，铝箔表面清洗越不干净。

作为覆碳率V的修正系数，反映与涂碳铝箔相连电池组的状态，使Z的可靠性更高。

步骤S004，根据每天获取的电池压差一致性以及对应铝箔的油污残留程度评估电池极片的粘附力，利用多天的粘附力序列预测未来粘附力，通过将未来粘附力与标准阈值相比，判断铝箔是否有油污残留，进而控制清洗工作。

具体的步骤包括：

1.评估电池极片的粘附力。

将电池压差一致性进行归一化，利用归一化后的电池压差一致性结合油污残留程度获取粘附力，油污残留程度与粘附力呈负相关关系。

具体的计算方法为：

其中，W表示粘附力，

表示将电池组压差一致性评价归一化，使其值域落在(0,1)之间。

在其他实施例中，还可以采用其他能够使电池压差一致性归一化的方法。

电池组压差一致性越好，说明铝箔表面油污残留越少，覆碳情况越好，电池的活性材料和集流体的粘接附着力就越高。反之，电池组压差一致性越差，说明铝箔清洗不成功，表面油污残留大，进而使铝箔表面覆碳程度差，电池的活性材料和集流体的粘接附着力越低。

2.利用多天的粘附力序列预测未来粘附力。

对于粘附力序列中的每个元素，根据该元素在粘附力序列中的归属度计算其置信度，以置信度作为预测网络的样本权重对粘附力序列进行预测，得到未来粘附力。

具体的，获取多天的粘附力序列W＝{W₁,…,W_j…,W_N}，其中，W_j表示第j天的粘附力，N表示粘附力序列的总天数。对于粘附力序列中的每个元素，即每个粘附力，计算其置信度：

其中，C_j表示第j天的粘附力的置信度，∑D(W_j,W)表示第j天的粘附力W_j的归属度，含义为W_j与粘附力序列中每个元素的距离之和。

C_j越大，第j天的粘附力W_j与粘附力序列的整体相似度越大，即W_j在粘附力序列中的归属度越大，其置信度越大。

将粘附力序列输入到预测网络中，将置信度作为对应元素的样本权重，将样本权重归一化作为损失权重用于损失函数中，输出为预测的未来粘附力。

3.判断铝箔是否有油污残留，控制清洗工作。

加装涂碳铝箔的电池的粘附力越好，说明铝箔涂碳时越均匀，意味着铝箔清洗得越干净，油污残留量越少。

以粘附力序列中的众数作为标准阈值，将预测的未来粘附力与标准阈值对比，如果加装涂碳铝箔的电池极片的粘附力高于标准阈值，说明清洗完成度高。反之，加装涂碳铝箔的电池极片的粘附力低于标准阈值，说明清洗进行的不够彻底，还有油污残留，此时需要控制加入清洗液的体积和微凹辊超声波清洗机的清洗力度，使后续电池极片的附着力合格。

综上所述，本发明实施例获取清洗每组铝箔时的清洗液体积，同时记录对应的清洗力度；根据清洗液体积和清洗力度评估每天多组铝箔的油污残留程度；将清洗后的铝箔涂碳成为涂碳铝箔，测量每组涂碳铝箔的导电率，每天测量的多组涂碳铝箔组成一个导电率序列；通过将导电率序列和标准导电率序列进行对比计算涂碳铝箔的覆碳率；将多组涂碳铝箔加装进同类型电池中，记录电池内阻，获取多组电池内阻的波动情况；结合覆碳率和电阻波动情况获取电池压差一致性；根据每天获取的电池压差一致性以及对应铝箔的油污残留程度评估电池极片的粘附力，利用多天的粘附力序列预测未来粘附力，通过将未来粘附力与标准阈值相比，判断铝箔是否有油污残留，进而控制清洗工作。本发明实施例能够评估铝箔的清洗进度，并通过控制清洗行为避免铝箔上的油污残留，提高涂碳铝箔的覆碳均匀程度，进而提高电池性能。

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种微凹技术涂碳铝箔清洗控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

获取清洗每组铝箔时的清洗液体积，同时记录对应的清洗力度；根据所述清洗液体积和所述清洗力度评估每天多组铝箔的油污残留程度；

将清洗后的铝箔涂碳成为涂碳铝箔，测量每组涂碳铝箔的导电率，每天测量的多组涂碳铝箔组成一个导电率序列；通过将导电率序列和标准导电率序列进行对比计算所述涂碳铝箔的覆碳率；

将多组所述涂碳铝箔加装进同类型电池中，记录电池内阻，获取多组电池内阻的波动情况；结合所述覆碳率和电阻波动情况获取电池压差一致性；

根据每天获取的电池压差一致性以及对应铝箔的油污残留程度评估电池极片的粘附力，利用多天的粘附力序列预测未来粘附力，通过将所述未来粘附力与标准阈值相比，判断铝箔是否有油污残留，进而控制清洗工作；

所述标准导电率序列的获取方法为：

获取表面清洁的同种铝箔并均匀涂碳得到标准涂碳铝箔，测量所述标准涂碳铝箔的标准导电率，获取所述导电率序列的元素数量，以同样数量的所述标准导电率组成所述标准导电率；

所述覆碳率的获取方法为：

通过计算所述导电率序列和所述标准导电率序列之间的动态时间规整，获取两者之间的相似度，作为所述覆碳率；

所述电池压差一致性的获取方法为：

以所述覆碳率作为自然对数的指数，结合所述电阻波动情况获取所述电池压差一致性；所述电阻波动情况与所述电池压差一致性呈负相关关系；

所述未来粘附力的预测方法为：

对于所述粘附力序列中的每个元素，根据该元素在所述粘附力序列中的归属度计算其置信度，以所述置信度作为预测网络的样本权重对所述粘附力序列进行预测，得到所述未来粘附力。

2.根据权利要求1所述的一种微凹技术涂碳铝箔清洗控制方法，其特征在于，所述油污残留程度的评估方法为：

获取一天内多组清洗液体积的平均体积，以及多组清洗力度的平均清洗力度，根据所述平均体积和所述平均清洗力度获取所述油污残留程度。

3.根据权利要求1所述的一种微凹技术涂碳铝箔清洗控制方法，其特征在于，所述清洗力度的获取方法为：

以微凹清洗机的实时参数作为实时清洗力度，在清洗过程中获取所有实时清洗力度的平均值作为对应铝箔的所述清洗力度。

4.根据权利要求1所述的一种微凹技术涂碳铝箔清洗控制方法，其特征在于，所述电阻波动情况的获取方法为：

获取多组电池内阻的平均内阻，根据每个电池内阻与所述平均内阻的差异得到内阻偏差，计算所有所述内阻偏差的平均值得到所述电阻波动情况。

5.根据权利要求1所述的一种微凹技术涂碳铝箔清洗控制方法，其特征在于，所述粘附力的评估方法为：

将所述电池压差一致性进行归一化，利用归一化后的所述电池压差一致性结合所述油污残留程度获取所述粘附力，所述油污残留程度与所述粘附力呈负相关关系。

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