具有不同降解途径的LG M50电池的合成数据集
Huang Zhang1,2, Faisal Altaf2, Torsten Wik1
1Department of Electrical Engineering, Chalmers University of Technology, Gothenburg 41296, Sweden.
Data in brief
|November 19, 2024
概括
为了研究电池降解,创建了一个由12个离子电池组成的合成数据集. 确定了四种不同的降解途径,为改善诊断和预测提供了对复杂电池衰老机制的见解.
科学领域:
- 电化学 电化学 电化学
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算机建模 计算建模
背景情况:
- 精确的电池建模对于电动汽车和电网存储至关重要.
- 了解复杂的降解机制是提高电池寿命和性能的关键.
- 基于物理学的模型为模拟电池行为提供了一个强大的框架.
研究的目的:
- 使用基于物理模型生成12个LG M50细胞的合成数据集.
- 调查参数灵敏度并确定主要的降解途径.
- 为验证电池退化诊断和预后方法提供数据集.
主要方法:
- 基于物理的NMC 811/石墨-SiOx细胞的建模.
- 通过改变五个关键降解参数进行参数灵敏度分析.
- 在25°C时对静电放电 (1C~0% SoC) 和CC-CV充电 (1C~100% SoC) 的模拟.
主要成果:
- 确定了四种不同的降解途径.
- 固体电解质间相 (SEI) 增长,颗粒裂变,涂层和活性物质损失之间的相互作用的表征.
- 为电池研究生成一个验证的合成数据集.
结论:
- 合成数据集能够对电池退化诊断和预后算法进行可靠的验证.
- 提供了对多种降解机制相互作用的见解.
- 这项研究促进了预测和缓解电池衰老的进展.
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