KR20230164317A - 리튬이온전지의 덴드라이트 생성 예측방법 - Google Patents
리튬이온전지의 덴드라이트 생성 예측방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20230164317A KR20230164317A KR1020220063908A KR20220063908A KR20230164317A KR 20230164317 A KR20230164317 A KR 20230164317A KR 1020220063908 A KR1020220063908 A KR 1020220063908A KR 20220063908 A KR20220063908 A KR 20220063908A KR 20230164317 A KR20230164317 A KR 20230164317A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- atoms
- electrode
- electrolyte
- predicting
- dendrite
- Prior art date
Links
- 210000001787 dendrite Anatomy 0.000 title claims abstract description 82
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N Lithium ion Chemical compound [Li+] HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N 0.000 title abstract description 3
- 229910001416 lithium ion Inorganic materials 0.000 title abstract description 3
- 239000003792 electrolyte Substances 0.000 claims abstract description 92
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims abstract description 39
- 239000000654 additive Substances 0.000 claims abstract description 25
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 claims abstract description 23
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims abstract description 17
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 29
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 25
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 18
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 abstract description 28
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 abstract description 21
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 10
- 230000008901 benefit Effects 0.000 abstract description 8
- 230000001629 suppression Effects 0.000 abstract description 4
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 abstract description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 7
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 2
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 1
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 239000007772 electrode material Substances 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000011067 equilibration Methods 0.000 description 1
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 1
- 150000002641 lithium Chemical group 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000033116 oxidation-reduction process Effects 0.000 description 1
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 1
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
- H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
- H01M10/4235—Safety or regulating additives or arrangements in electrodes, separators or electrolyte
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
- H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
- H01M10/48—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
- G01N27/26—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating electrochemical variables; by using electrolysis or electrophoresis
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/3644—Constructional arrangements
- G01R31/3648—Constructional arrangements comprising digital calculation means, e.g. for performing an algorithm
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
- H01M10/05—Accumulators with non-aqueous electrolyte
- H01M10/052—Li-accumulators
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
- H01M10/05—Accumulators with non-aqueous electrolyte
- H01M10/056—Accumulators with non-aqueous electrolyte characterised by the materials used as electrolytes, e.g. mixed inorganic/organic electrolytes
- H01M10/0564—Accumulators with non-aqueous electrolyte characterised by the materials used as electrolytes, e.g. mixed inorganic/organic electrolytes the electrolyte being constituted of organic materials only
- H01M10/0566—Liquid materials
- H01M10/0567—Liquid materials characterised by the additives
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
- H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
- H01M10/4285—Testing apparatus
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
- H01M10/05—Accumulators with non-aqueous electrolyte
- H01M10/052—Li-accumulators
- H01M10/0525—Rocking-chair batteries, i.e. batteries with lithium insertion or intercalation in both electrodes; Lithium-ion batteries
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Electrochemistry (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- General Chemical & Material Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- Inorganic Chemistry (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Secondary Cells (AREA)
Abstract
리튬이온전지의 덴드라이트 생성 예측방법 및 덴드라이트 생성 예측하는 컴퓨터 프로그램에 관한 것으로써, 리튬이차전지 시뮬레이터를 이용하여 실제 전지와 같이 덴드라이트의 성장을 실시간으로 모사할 수 있으므로, 충반전 주기에 따른 덴드라이트 성장을 분자 수준으로 예측할 수 있을 뿐만 아니라, 전극 구간 별로 계산방법을 달리하여 예측시간을 단축시킬 수 있으므로, 신속하게 덴드라이트 성장을 예측할 수 있는 장점이 있다. 또한, 특정 첨가제를 전해질이 추가로 첨가시켜 덴트라이트 생성이 억제되는지 실시간으로 확인할 수 있어 실제 리튬이차전지를 통해 실험하지 않고도 간편하게 특정 첨가제의 덴드라이트 억제 효과 여부를 간편하게 확인할 수 있는 장점이 있다.
Description
본 발명은 리튬이온전지의 덴드라이트 생성 예측방법 및 첨가제 첨가에 따른 덴드라이트 생성억제를 확인하는 방법에 관한 것이다.
최근 전자제품, 전자기기, 통신기기 등의 소형 경량화가 급속히 진행되고 있으며, 환경 문제와 관련하여 전기 자동차의 필요성이 크게 대두됨에 따라 이들 제품의 동력원으로 사용되는 이차전지의 성능 개선에 대한 요구도 증가하는 실정이다. 그 중 리튬이차전지는 고 에너지밀도 및 높은 표준전극 전위 때문에 고성능 전지로서 상당한 각광을 받고 있다.
리튬이차전지의 전극 활물질 중 리튬 금속은 가장 높은 에너지 밀도를 얻을 수 있는 장점이 있다. 그러나 리튬 금속 전극은 충방전 과정에서 리튬 덴드라이트가 형성되는 문제, 리튬 표면과 전해질의 반응으로 리튬이 부식되는 문제 등을 가지고 있어 아직까지 상용화되지 못하고 있다.
다만, 리튬 덴드라이트의 경우 기존의 실험상의 분석 기술은 충방전 후의 이미지만을 도출할 수밖에 없는 문제점이 있었는 바, 실시간에 따른 덴드라이트의 변화를 실시간으로 모사하는 기술에 대한 개발이 필요한 실정이었다.
상기 문제를 해결하기 위한 목적은 다음과 같다.
리튬이차전지 시뮬레이터를 이용하여 실제 전지와 같이 덴드라이트의 성장을 실시간으로 모사할 수 있는 덴드라이트 생성 예측방법 및 첨가제 첨가에 따른 덴드라이트 생성 억제를 확인하는 방법에 관한 것이다.
일 측면에 따른 덴드라이트 생성 예측방법은 전극원자 및 전해질원자의 전기음성도를 계산하는 단계; 상기 전기음성도로부터 전극원자 및 전해질원자의 부분전하를 계산하는 단계; 상기 부분전하를 기초로 전극원자와 전해질원자 간의 상호관계(interaction)을 도출하는 단계; 상기 상호관계를 기초로 전극원자와 전해질원자 간의 화학반응 여부를 판단하는 단계; 상기 화학반응 여부를 기초로 전극원자의 부분전하 변화를 도출하는 단계; 및 상기 부분전하의 변화를 기초로 전극원자의 덴드라이트 생성을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
다른 일 측면에 따른 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 하나 이상의 프로세서로 하여 덴드라이트 생성을 예측하기 위한 명령들을 포함하고, 상기 명령들은 전극원자 및 전해질원자의 전기음성도를 계산하는 단계; 상기 전기음성도로부터 전극원자 및 전해질원자의 부분전하를 계산하는 단계; 상기 부분전하를 기초로 전극원자와 전해질원자 간의 상호관계(interaction)을 도출하는 단계; 상기 상호관계를 기초로 전극원자와 전해질원자 간의 화학반응 여부를 판단하는 단계; 상기 화학반응 여부를 기초로 전극원자의 부분전하 변화를 도출하는 단계; 및 상기 부분전하의 변화를 기초로 전극원자의 덴드라이트 생성을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 부분전하의 변화를 기초로 전극원자의 덴드라이트 생성을 예측하는 단계는 상기 전극원자의 부분전하값이 기 설정된 값 이하이면 덴드라이트 생성을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 상호관계를 기초로 전극원자와 전해질원자 간의 화학반응 여부를 판단하는 단계는 상기 상호관계로부터 도출된 전극원자와 전해질원자 간의 거리(r) 값이 기 설정된 값 이하이면 전극원자와 전해질원자가 결합하여 화학반응을 한 것으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 부분전하를 기초로 전극원자와 전해질원자 간의 상호관계(interaction)을 도출하는 단계는 상기 부분전하로부터 도출된 전극원자와 전해질원자 간 상호관계 에너지(Esystem)를 기초로 상호관계를 도출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 전기음성도로부터 전극원자 및 전해질원자의 부분전하를 계산하는 단계는 전극원자 및 전해질원자에 가해진 전압에 대한 전기 음성도 변화를 통해 부분전하를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 전극원자는 애노드 전극원자일 수 있다.
상기 덴드라이트 생성 예측방법은 특정 첨가제를 전해질에 추가로 첨가시켜 덴드라이트 생성이 억제되는지 확인하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램은 특정 첨가제를 전해질에 추가로 첨가시켜 덴드라이트 생성이 억제되는지 확인하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 덴드라이트 생성 예측방법은 리튬이차전지 시뮬레이터를 이용하여 실제 전지와 같이 덴드라이트의 성장을 실시간으로 모사할 수 있으므로, 충반전 주기에 따른 덴드라이트 성장을 분자 수준으로 예측할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 따른 덴드라이트 생성 예측 방법은 전극 구간 별로 계산방법을 달리하여 예측시간을 단축시킬 수 있으므로, 신속하게 덴드라이트 성장을 실시간으로 예측할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 따른 덴드라이트 생성 예측 방법은 특정 첨가제 첨가에 따라 덴드라이트 생성이 억제되는지 실시간으로 확인할 수 있으므로, 실제 리튬이차전지를 통해 실험하지 않고도 특정 첨가제의 덴드라이트 억제 효과 여부를 간편하게 확인할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명에 따른 덴드라이트 생성 예측방법을 간략하게 나타낸 흐름도이다.
도 2는 실시예에 따라 전극원자 및 전해질원자에 외부전압을 부여했을 때의 전압 전파 과정을 나타낸 도이다.
도 3은 실시예에 따라 외부전압을 부여한 후 전기음성도의 변화를 나타낸 도이다.
도 4는 실시예에 따라 변경된 전기음성도 값을 반영한 부분 전하 분포를 나타낸 도이다.
도 5는 실시예에 따라 모든 전극에 대한 덴드라이트 생성 예측방법을 간략하게 나타낸 도면이다.
도 6은 실시예에 따라 모든 전극에 대한 덴드라이트 생성 예측방법으로 계산한 계산 시간과, Pseudo-cathode와 전해질 부분도 Reactive force field(ReaxFF)를 사용하여 덴드라이트 생성 예측방법으로 계산한 계산 시간을 비교한 그래프이다.
도 7a 및 도 7b은 일 실시예에 따른 리튬이차전지 시뮬레이터에 주기적으로 충방전 시 첨가제(HF)를 첨가하지 않았을 때(도 7a), 또는 첨가제(HF)를 첨가했을 때(도 7b) 애노드 전극인 리튬금속의 부피변화를 나타낸 그래프이다.
도 8a 및 도 8b은 일 실시예에 따른 리튬이차전지 시뮬레이터에 주기적으로 충방전 시 첨가제(HF)를 첨가하지 않았을 때(도 8a), 또는 첨가제(HF)를 첨가했을 때(도 8b), 덴드라이트 생성 예측방법에 따라 예측한 덴드라이트(Li cluster) 생성에 따른 부피비율 변화를 나타낸 그래프이다.
도 2는 실시예에 따라 전극원자 및 전해질원자에 외부전압을 부여했을 때의 전압 전파 과정을 나타낸 도이다.
도 3은 실시예에 따라 외부전압을 부여한 후 전기음성도의 변화를 나타낸 도이다.
도 4는 실시예에 따라 변경된 전기음성도 값을 반영한 부분 전하 분포를 나타낸 도이다.
도 5는 실시예에 따라 모든 전극에 대한 덴드라이트 생성 예측방법을 간략하게 나타낸 도면이다.
도 6은 실시예에 따라 모든 전극에 대한 덴드라이트 생성 예측방법으로 계산한 계산 시간과, Pseudo-cathode와 전해질 부분도 Reactive force field(ReaxFF)를 사용하여 덴드라이트 생성 예측방법으로 계산한 계산 시간을 비교한 그래프이다.
도 7a 및 도 7b은 일 실시예에 따른 리튬이차전지 시뮬레이터에 주기적으로 충방전 시 첨가제(HF)를 첨가하지 않았을 때(도 7a), 또는 첨가제(HF)를 첨가했을 때(도 7b) 애노드 전극인 리튬금속의 부피변화를 나타낸 그래프이다.
도 8a 및 도 8b은 일 실시예에 따른 리튬이차전지 시뮬레이터에 주기적으로 충방전 시 첨가제(HF)를 첨가하지 않았을 때(도 8a), 또는 첨가제(HF)를 첨가했을 때(도 8b), 덴드라이트 생성 예측방법에 따라 예측한 덴드라이트(Li cluster) 생성에 따른 부피비율 변화를 나타낸 그래프이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 '모듈' 및 '부'는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '연결되어' 있다거나 '접속되어' 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '직접 연결되어' 있다거나 '직접 접속되어' 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 개시에 나타난 각 구성부들은 서로 다른 특징적인 기능들을 나타내기 위해 독립적으로 도시한 것으로, 각 구성부들이 분리된 하드웨어나 하나의 소프트웨어 구성단위로 이루어짐을 의미하지 않는다. 즉, 각 구성부는 설명의 편의상 각각의 구성부로 나열하여 포함한 것으로 각 구성부 중 적어도 두 개의 구성부가 합쳐져 하나의 구성부로 이루어지거나, 하나의 구성부가 복수개의 구성부로 나뉘어져 기능을 수행할 수 있고 이러한 각 구성부의 통합된 실시예 및 분리된 실시예도 본 발명의 본질에서 벗어나지 않는 한 본 발명의 권리범위에 포함된다.
또한, 일부의 구성 요소는 본 발명에서 본질적인 기능을 수행하는 필수적인 구성 요소는 아니고 단지 성능을 향상시키기 위한 선택적 구성 요소일 수 있다. 본 발명은 단지 성능 향상을 위해 사용되는 구성 요소를 제외한 본 발명의 본질을 구현하는데 필수적인 구성부만을 포함하여 구현될 수 있고, 단지 성능 향상을 위해 사용되는 선택적 구성 요소를 제외한 필수 구성 요소만을 포함한 구조도 본 발명의 권리범위에 포함된다.
도 1은 본 발명에 따른 덴드라이트 생성 예측방법을 간략하게 나타낸 흐름도이다. 도 1을 참고하면, 전극원자 및 전해질원자의 전기음성도를 계산하는 단계(S100); 상기 전기음성도로부터 전극원자 및 전해질원자의 부분전하를 계산하는 단계(S200); 상기 부분전하를 기초로 전극원자와 전해질원자 간의 상호관계(interaction)을 도출하는 단계(S300); 상기 상호관계를 기초로 전극원자와 전해질원자 간의 화학반응 여부를 판단하는 단계(S400); 상기 화학반응 여부를 기초로 전극원자의 부분전하 변화를 도출하는 단계(S500); 및 상기 부분전하의 변화를 기초로 전극원자의 덴드라이트 생성을 예측하는 단계(S600);를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따라, 전극원자 및 전해질원자의 전기음성도를 계산하는 단계(S100)는 리튬이차전지 시뮬레이터에 포함된 전극원자 및 전해질원자에 외부전압을 부여한 뒤 변화된 전기음성도를 측정하여 최종 전기음성도를 계산하는 단계를 포함한다.
실시예에 따라, Electrochemical Dynamics with implicit degrees of freedom(EChemDID) 방법을 활용하여 전극원자 및 전해질원자의 최종 전기음성도를 계산할 수 있다.
도 2는 실시예에 따라 전극원자 및 전해질원자에 외부전압을 부여했을 때의 전압 전파 과정을 나타낸 도이다.
도 2를 참고하면, 외부전압 부여 후 시간이 0ps에서 62.5ps로 증가함에 따라, 리튬이차전지 시뮬레이터에 전압이 성공적으로 전파되는 것을 확인할 수 있다.
전극원자에 부여되는 외부 전압으로 인한 전기음성도는 하기 수학식 1로부터 계산할 수 있다.
Xi * = 최종 전기음성도; Xi 0 = 외부전압 부여 전 전기 음성도; Φi= 외부전압이 부여된 전기화학적 포텐셜
이때, 전압 전파에 따른 전기음성도의 변화는 하기 수학식 2와 같이 계산할 수 있다.
Φi(t)= 전기음성도 변화값; k = 유효확산율(effective diffusivity); η = 이완률(Relaxation rate); Rij = 원자i와 원자 j간의 거리(Distance between atom i and j atom); w(Rij) = 로컬 가중치 함수(Local weighting function); F(Wi) = 스위칭 함수(Switching function); Wi = 전체 금속 좌표(Total metallic coordinates)
도 3은 실시예에 따라 외부전압을 부여한 후 전기음성도의 변화를 나타낸 도이다.
도 3을 참고하면, 상기 수학식 2에 따라 계산된 전기음성도 변화값이 반영된 것을 확인할 수 있다.
최종적으로, 최종 전기 음성도 값은 상기 수학식 2에 따라 계산된 전기음성도 변화값을 하기 수학식 3에 적용하여 계산할 수 있다.
Xi * = 최종 전기음성도; Xi 0 = 외부전압 부여 전 전기 음성도; Φi(t)= 전기음성도 변화값
본 발명에 따라, 전기음성도로부터 전극원자 및 전해질원자의 부분전하를 계산하는 단계(S200)는 가해진 전압에 대한 전기 음성도 변화를 통해 전극원자 및 전해질 원자의 부분전하를 계산하는 단계이다.
일 실시예에 따라, 전하 평형 방법(Charge equilibration)(ACKS2)을 활용하여 전극원자 및 전해질원자의 부분전하를 계산할 수 있다.
구체적으로, S100 단계를 통해 도출된 최종 전기음성도 값을 하기 수학식 4에 적용하여 전극원자 및 전해질원자의 부분전하값을 계산할 수 있다.
e = 분자 전기 회로(Molecular electrical circuits); Xi = 최종 전기음성도; qi = 원자i의 부분전하; qj = 원자j의 부분전하; Jij = 원자i와 원자j 사이 스크린된 쿨롱 상호작용(screened Coulomb interaction)
도 4는 실시예에 따라 변경된 전기음성도 값을 반영한 부분 전하 분포를 나타낸 도이다.
도 4를 참고하면, 상기 수학식 4를 통해 도출한 전극원자 및 전해질원자의 부분전하 분포값이 반영된 것을 확인할 수 있다.
본 발명에 따라, 부분전하를 기초로 전극원자와 전해질원자 간의 상호관계(interaction)을 도출하는 단계(S300)는 전극원자와 전해질원자 간의 상호관계(interaction) 에너지(Esystem)를 통해 도출하는 단계이다.
일 실시예에 따라, Reactive force field(ReaxFF)를 활용하여 전극원자와 전해질원자 간 쿨롱 에너지(Ecoulomb)를 포함한 전극원자와 전해질원자 간의 상호관계(interaction) 에너지(Esystem)을 도출할 수 있다.
Esystem = 전극원자와 전해질원자 간 상호관계 에너지; EvdW = 전극원자와 전해질원자 간 반데르발스 에너지; Ecoulomb = 전극원자와 전해질원자 간 쿨롱에너지; Eintramolecular = 분자 내 원자 간 에너지
이때, S200 단계에서 도출된 전극원자 및 전해질원자의 부분전하값을 하기 수학식 6에 적용하여 전극원자와 전해질원자 간의 쿨롱 에너지(Ecoulomb)를 도출할 수 있다.
C : Coulomb's constant, qi , qj : atomic charge, rij : interatomic distances, : shielding parameter
한편, 전극원자와 전해질원자 간 반데르발스 에너지(EvdW)는 하기 수학식 7 통해 도출할 수 있고, 분자 내 원자 간 에너지(Eintramolecular)는 하기 수학식 8을 통해 도출할 수 있다.
: energy well depth (defined relative to the dissociated atoms), : control parameter of the potential 'width', : distance between the atoms, : equilibrium bond distance
: shielding parameter
: empirical parameter, : bond order
: empirical parameter, : the degree of deviation of the sum of the uncorrected bond orders around an atomic center
, : empirical parameter, : bond order a, : bond order b, : angle, : equilibrium angle
본 발명에 따라, 상호관계를 기초로 전극원자와 전해질원자 간의 화학반응 여부를 판단하는 단계(S400)는 상호관계(S300)로부터 도출된 전극원자와 전해질원자 간의 거리(r) 값이 기 설정된 값 이하이면 전극원자와 전해질원자가 결합하여 화학반응을 한 것으로 판단하는 단계이다.
일 실시예에 따라, S300 단계를 통해 계산된 전극원자와 전해질원자 간 상호관계 에너지(Esystem)로부터 하기 수학식 9을 적용하여 전극원자와 전해질원자 간의 거리(r) 값을 도출할 수 있다.
force, :mass, : acceleration, : velocity, : position, : atomic distance
실시예에 따라, 수학식 9을 통해 계산된 전극 원자와 전해질원자 간의 거리(r)값으로부터 하기 수학식 10을 적용하여 전극원자와 전해질원자 간의 결합 차수를 도출할 수 있다.
: interatomic distance, : equilibrium bond length, : empirical parameter
이를 통해 전극 원자와 전해질원자 간의 거리(r)값과 결합 차수와의 관계를 도출한 결과, 결합차수가 1 이상의 값이면 결합한 것으로 볼 수 있고, 결합차수가 0 값이면 결합하지 않을 것으로 볼 수 있다.
이를 통해, 전극원자와 전해질원자 간의 거리(r) 값이 기 설정된 제1 값 이하이면 전극원자와 전해질원자가 결합하여 화학반응을 한 것으로 판단할 수 있고, 기 설정된 제1 값을 초과하면 전극원자와 전해질원자가 결합하지 않아 화학반응을 하지 않은 것으로 파악할 수 있다.
이때, 상기 제1 값은 반복적인 실험결과에 따라 도출될 수 있으며, 0.3Å이하인 것이 바람직 할 것이다. 다만, 상기 값은 본 발명을 설명하기 위한 실시예에 해당하며, 제1값이 상기 값에 한정되는 것은 아니다.
본 발명에 따라, 화학반응 여부를 기초로 전극원자의 부분전하 변화를 도출하는 단계(S500)는 S400 단계를 통해 전극원자와 전해질원자가 결합하여 화학반응을 한 것으로 판단되면 이로 인해 변화된 전극원자의 부분전하를 도출하는 단계이다.
이때, 변화된 전극원자의 부분전하를 도출하는 방법은 전술한 상기 수학식 4를 이용하여 도출할 수 있다.
본 발명에 따라, 부분전하의 변화를 기초로 전극원자의 덴드라이트 생성을 예측하는 단계(S600)는 S500 단계로 도출한 전극원자의 부분전하 값이 기 설정된 값 이하이면 덴드라이트 생성을 예측하는 단계이다.
구체적으로, 도출한 전극원자의 부분전하 값이 기 설정된 제2 값 이하이면 완전히 환원되어 덴드라이트가 생성되는 것으로 예측할 수 있고, 기 설정된 제2 값을 초과하면 보통의 충방전 상태에서의 산화 환원상태인 것으로 예측할 수 있다.
이때, 상기 제2 값은 반복적인 실험결과에 따라 도출될 수 있으며, 0.1 이하인 것이 바람직 할 것이다. 마찬가지로, 상기 값은 본 발명을 설명하기 위한 실시예에 해당하며, 제2값이 상기 값에 한정되는 것은 아니다.
본 발명에 따라, 덴드라이트 생성 예측방법에서 사용되는 전극원자는 애노드 전극원자일 수 있다. 일 실시예에 따라, 애노드 전극원자는 리튬 원자일 수 있다.
도 5는 실시예에 따라 모든 전극에 대한 덴드라이트 생성 예측방법을 간략하게 나타낸 도면이다.
도 5를 참고하면, 애노드와 전해질부분은 S300 단계에서 전극원자와 전해질원자 간의 결합 차수 계산식을 적용한 Reactive force field(ReaxFF)를 사용하여 덴드라이트 생성을 예측하였고, Pseudo-cathode와 전해질 부분은 전극원자와 전해질원자 간의 결합 차수 계산식을 적용하지 않은 L-J Potential(수학식 11)을 통해 계산한 것을 확인할 수 있다.
r : distance between two interacting particles; 
: dispersion energy; σ : size of the particle
도 6은 실시예에 따라 모든 전극에 대한 덴드라이트 생성 예측방법으로 계산한 계산 시간과, Pseudo-cathode와 전해질 부분도 Reactive force field(ReaxFF)를 사용하여 덴드라이트 생성 예측방법으로 계산한 계산 시간을 비교한 그래프이다.
도 6을 참고하면, 실시예에 따라 모든 전극에 대한 덴드라이트 생성 예측방법으로 계산한 계산 시간은, Pseudo-cathode와 전해질 부분도 Reactive force field(ReaxFF)를 사용하여 덴드라이트 생성 예측방법으로 계산한 계산 시간에 비해 25% 단축되었음을 확인할 수 있다.
즉, 본 발명에 따른 덴드라이트 생성 예측방법은 덴드라이트 형성에 관심 있는 애노드 전극부분은 전극원자와 전해질원자 간의 상호관계 에너지를 적용한 Reactive force field(ReaxFF)를 사용하여 덴드라이트 생성을 효과적으로 정확하게 예측하면서도, 덴드라이트 형성에 관심 없는 캐소드 전극부분은 결합 차수 도출 과정을 배제한 L-J Potential을 사용함으로써, 애노드 전극부분에 대한 덴드라이트 생성 예측방법을 신속하게 예측할 수 있는 장점이 있다.
본 발명에 따른 덴드라이트 생성 예측방법은 특정 첨가제를 전해질에 추가로 첨가시켜 덴드라이트 생성이 억제되는지 확인하는 단계를 더 포함할 수 있다.
도 7a 및 도 7b은 일 실시예에 따른 리튬이차전지 시뮬레이터에 주기적으로 충방전 시 첨가제(HF)를 첨가하지 않았을 때(도 7a), 또는 첨가제(HF)를 첨가했을 때(도 7b) 애노드 전극인 리튬금속의 부피변화를 나타낸 그래프이다.
도 7a 및 도 7b를 참고하면, 첨가제(HF) 첨가하지 않은 경우 리튬이차전지 시뮬레이터에 주기적으로 충방전 시 리튬금속의 부피가 전체적으로 감소한 것을 확인할 수 있으나, 첨가제(HF) 첨가한 경우 상대적으로 리튬금속 부피가 감소하지 않은 것을 확인할 수 있다.
도 8a 및 도 8b은 일 실시예에 따른 리튬이차전지 시뮬레이터에 주기적으로 충방전 시 첨가제(HF)를 첨가하지 않았을 때(도 8a), 또는 첨가제(HF)를 첨가했을 때(도 8b), 덴드라이트 생성 예측방법에 따라 예측한 덴드라이트(Li cluster) 생성에 따른 부피비율 변화를 나타낸 그래프이다.
도 8a 및 도 8b를 참고하면, 첨가제(HF) 첨가하지 않은 경우 리튬이차전지 시뮬레이터에 주기적으로 충방전 시 덴드라이트(Li cluster)의 생성률이 증가하는 것을 확인할 수 있으나, 첨가제(HF) 첨가한 경우 상대적으로 덴드라이트(Li cluster)의 생성률이 증가하지 않은 것을 확인할 수 있다.
즉, 본 발명에 따른 리튬이차전지 시뮬레이터를 사용한 덴드라이트 생성 예측방법은 특정첨가제 첨가 여부에 따른 덴드라이트 생성이 억제되는 지 여부를 실시간으로 파악할 수 있어 실제 리튬이차전지를 통해 실험하지 않고도 특정 첨가제의 덴드라이트 억제 효과 여부를 간편하게 확인할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명은 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은 하나 이상의 프로세서로 하여 덴드라이트 생성을 예측하기 위한 명령들을 포함하고, 상기 명령들은 전극원자 및 전해질원자의 전기음성도를 계산하는 단계; 상기 전기음성도로부터 전극원자 및 전해질원자의 부분전하를 계산하는 단계; 상기 부분전하를 기초로 전극원자와 전해질원자 간의 상호관계(interaction)을 도출하는 단계; 상기 상호관계를 기초로 전극원자와 전해질원자 간의 화학반응 여부를 판단하는 단계; 상기 화학반응 여부를 기초로 전극원자의 부분전하 변화를 도출하는 단계; 및 상기 부분전하의 변화를 기초로 전극원자의 덴드라이트 생성을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램일 수 있다.
이때, 컴퓨터 프로그램 설명 내용 중 덴드라이트 생성 예측방법에서 설명한 내용과 중복되는 내용은 생략할 수 있다.
본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 여기에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 프로세서들, 수단들, 회로들 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, (편의를 위해, 여기에서 소프트웨어로 지칭되는) 다양한 형태들의 프로그램 또는 설계 코드 또는 이들 모두의 결합에 의해 구현될 수 있다는 것을 이해할 것이다.
전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다.
Claims (14)
- 전극원자 및 전해질원자의 전기음성도를 계산하는 단계;
상기 전기음성도로부터 전극원자 및 전해질원자의 부분전하를 계산하는 단계;
상기 부분전하를 기초로 전극원자와 전해질원자 간의 상호관계(interaction)을 도출하는 단계;
상기 상호관계를 기초로 전극원자와 전해질원자 간의 화학반응 여부를 판단하는 단계;
상기 화학반응 여부를 기초로 전극원자의 부분전하 변화를 도출하는 단계; 및
상기 부분전하의 변화를 기초로 전극원자의 덴드라이트 생성을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 덴드라이트 생성 예측방법. - 제1항에 있어서,
상기 부분전하의 변화를 기초로 전극원자의 덴드라이트 생성을 예측하는 단계는
상기 전극원자의 부분전하값이 기 설정된 값 이하이면 덴드라이트 생성을 예측하는 단계를 포함하는, 덴드라이트 생성 예측방법. - 제1항에 있어서,
상기 상호관계를 기초로 전극원자와 전해질원자 간의 화학반응 여부를 판단하는 단계는
상기 상호관계로부터 도출된 전극원자와 전해질원자 간의 거리(r) 값이 기 설정된 값 이하이면 전극원자와 전해질원자가 결합하여 화학반응을 한 것으로 판단하는 단계를 포함하는, 덴드라이트 생성 예측방법. - 제1항에 있어서,
상기 부분전하를 기초로 전극원자와 전해질원자 간의 상호관계(interaction)을 도출하는 단계는
상기 부분전하로부터 도출된 전극원자와 전해질원자 간 상호관계 에너지(Esystem)를 기초로 상호관계를 도출하는 단계를 포함하는, 덴드라이트 생성 예측방법. - 제1항에 있어서,
상기 전기음성도로부터 전극원자 및 전해질원자의 부분전하를 계산하는 단계는
전극원자 및 전해질원자에 가해진 전압에 대한 전기 음성도 변화를 통해 부분전하를 계산하는 단계를 포함하는, 덴드라이트 생성 예측방법. - 제1항에 있어서,
상기 전극원자는 애노드 전극원자인 것인 덴드라이트 생성 예측방법. - 제1항에 있어서,
특정 첨가제를 전해질에 추가로 첨가시켜 덴드라이트 생성이 억제되는지 확인하는 단계를 더 포함하는, 덴드라이트 생성 예측방법. - 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서,
상기 컴퓨터 프로그램은 하나 이상의 프로세서로 하여 덴드라이트 생성을 예측하기 위한 명령들을 포함하고,
상기 명령들은
전극원자 및 전해질원자의 전기음성도를 계산하는 단계;
상기 전기음성도로부터 전극원자 및 전해질원자의 부분전하를 계산하는 단계;
상기 부분전하를 기초로 전극원자와 전해질원자 간의 상호관계(interaction)을 도출하는 단계;
상기 상호관계를 기초로 전극원자와 전해질원자 간의 화학반응 여부를 판단하는 단계;
상기 화학반응 여부를 기초로 전극원자의 부분전하 변화를 도출하는 단계; 및
상기 부분전하의 변화를 기초로 전극원자의 덴드라이트 생성을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램. - 제8항에 있어서,
상기 부분전하의 변화를 기초로 전극원자의 덴드라이트 생성을 예측하는 단계는
상기 전극원자의 부분전하값이 기 설정된 값 이하이면 덴드라이트 생성을 예측하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램. - 제8항에 있어서,
상기 상호관계를 기초로 전극원자와 전해질원자 간의 화학반응 여부를 판단하는 단계는
상기 상호관계로부터 도출된 전극원자와 전해질원자 간의 거리(r) 값이 기 설정된 값 이하이면 전극원자와 전해질원자가 결합하여 화학반응을 한 것으로 판단하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램. - 제8항에 있어서,
상기 부분전하를 기초로 전극원자와 전해질원자 간의 상호관계(interaction)을 도출하는 단계는
상기 부분전하로부터 도출된 전극원자와 전해질원자 간 상호관계 에너지(Esystem)를 기초로 상호관계를 도출하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램. - 제8항에 있어서,
상기 전기음성도로부터 전극원자 및 전해질원자의 부분전하를 계산하는 단계는
전극원자 및 전해질원자에 가해진 전압에 대한 전기 음성도 변화를 통해 부분전하를 계산하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램. - 제8항에 있어서,
상기 전극원자는 애노드 전극원자인 것인, 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램. - 제8항에 있어서,
특정 첨가제를 전해질에 추가로 첨가시켜 덴드라이트 생성이 억제되는지 확인하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220063908A KR20230164317A (ko) | 2022-05-25 | 2022-05-25 | 리튬이온전지의 덴드라이트 생성 예측방법 |
| US18/323,142 US20230387478A1 (en) | 2022-05-25 | 2023-05-24 | Method of predicting dendrite generation in lithium ion battery |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220063908A KR20230164317A (ko) | 2022-05-25 | 2022-05-25 | 리튬이온전지의 덴드라이트 생성 예측방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230164317A true KR20230164317A (ko) | 2023-12-04 |
Family
ID=88875750
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220063908A KR20230164317A (ko) | 2022-05-25 | 2022-05-25 | 리튬이온전지의 덴드라이트 생성 예측방법 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20230387478A1 (ko) |
| KR (1) | KR20230164317A (ko) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014177113A (ja) | 2013-02-15 | 2014-09-25 | Makita Corp | 切削工具 |
-
2022
- 2022-05-25 KR KR1020220063908A patent/KR20230164317A/ko unknown
-
2023
- 2023-05-24 US US18/323,142 patent/US20230387478A1/en active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014177113A (ja) | 2013-02-15 | 2014-09-25 | Makita Corp | 切削工具 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20230387478A1 (en) | 2023-11-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Von Srbik et al. | A physically meaningful equivalent circuit network model of a lithium-ion battery accounting for local electrochemical and thermal behaviour, variable double layer capacitance and degradation | |
| Selis et al. | Dendrite formation in silicon anodes of lithium-ion batteries | |
| Millner | Modeling lithium ion battery degradation in electric vehicles | |
| Jin et al. | Applicability of available Li-ion battery degradation models for system and control algorithm design | |
| Meyn et al. | Computable bounds for geometric convergence rates of Markov chains | |
| Ramadesigan et al. | Modeling and simulation of lithium-ion batteries from a systems engineering perspective | |
| US20200363475A1 (en) | Continuous derating fast charging method based on multiple particle reduced order model | |
| Maia et al. | Expanding the lifetime of Li-ion batteries through optimization of charging profiles | |
| KR20180057266A (ko) | 배터리 상태 추정 방법 및 장치 | |
| Oyewole et al. | Optimal discretization approach to the enhanced single-particle model for Li-ion batteries | |
| Kim et al. | Numerical analysis of accelerated degradation in large lithium-ion batteries | |
| Tanim et al. | Enabling extreme fast‐charging: challenges at the cathode and mitigation strategies | |
| Suresh et al. | Modeling and control of battery systems. Part II: A model predictive controller for optimal charging | |
| Kato et al. | Lithium-ion batteries: overview, simulation, and diagnostics | |
| KR20230164317A (ko) | 리튬이온전지의 덴드라이트 생성 예측방법 | |
| Melsheimer et al. | Modeling the effects of pulse plating on dendrite growth in lithium metal batteries | |
| KR20210014000A (ko) | 전지의 수학적 모델링 및 시뮬레이션을 통한 전지 성능 예측 방법 | |
| Vasilyeva et al. | Multiscale model reduction for pore-scale simulation of Li-ion batteries using GMsFEM | |
| Michelbacher et al. | Enabling fast charging: A technology gap assessment | |
| Gao et al. | SOH estimation method for lithium-ion batteries under low temperature conditions with nonlinear correction | |
| JP7090192B2 (ja) | カソード材料の劣化依存オープンセル電圧を決定するためのシステム及び方法 | |
| Chun et al. | Electrochemical model parameter estimation of a lithium-ion battery using a metaheuristic algorithm: Cascaded improved harmony search | |
| KR20220048753A (ko) | 배터리 충전 장치 및 방법 | |
| Ferguson et al. | Atomic-level modeling of organic electrolytes in lithium-ion batteries | |
| JP7479416B2 (ja) | 出力制御装置、出力制御方法、及びプログラム |