来自连续循环实验的金属电池降解数据集
Maitri Uppaluri1,2, Wenting Ma1, Le Xu1,2
1Energy Sciences and Engineering, Stanford University, Stanford, CA, USA.
Data in brief
|July 21, 2025
概括
本研究提出了金属电池性能数据集,详细介绍了循环中的电流,电压和容量. 这些数据有助于开发电池寿命和耐用性的预测模型.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 电化学 电化学 电化学
- 储能 储能 储能 储能 储能 储能
背景情况:
- 金属电池提供高能量密度,但在寿命和安全性方面面临挑战.
- 降解机制,如涂层和电解质耗尽限制周期寿命.
研究的目的:
- 为了呈现一个全面的数据集的金属电池循环性能.
- 为开发电池寿命和耐用性的预测模型提供数据.
主要方法:
- 从23个不同配置的金属电池单元收集了电流和电压数据.
- 使用常流 (CC) 放电和常流-常压 (CC-CV) 充电协议执行连续循环.
- 从收集的电化学数据计算电池容量.
主要成果:
- 数据集包括电压,电流和23个电池每个周期的计算容量.
- 数据捕捉了归因于已知的降解机制的容量损失.
- 电池在室温下在各种C级和电压切断下进行了测试.
结论:
- 这一数据集对于研究金属电池退化有价值.
- 能够开发模型来预测电池寿命并优化电池设计.
- 促进加速设计改进,以提高电池性能和耐用性.
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