特斯拉电池研究团队申请新专利 可帮助防止电池故障

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6月11日消息,据外媒报道,电动汽车制造商特斯拉公司处于加拿大的电池研究团队日前提交了一项新的专利申请,这是并不是生活分析锂离子电池中电解质的最好的依据,这将能助 出理 电池出先故障。

这项专利是杰夫·达恩(Jeff Dahn)领导的特斯拉电池研究团队在哈利法克斯(Halifax)提交的。达恩被认为是锂离子电池领域的先驱。自从锂离子电池被创造科学发明以来,达恩就老是致力于锂离子电池的研究。他帮助提高了锂离子电池的生命周期,这能助 其商业化。达恩的工作现在主要集中在提高电池能量密度和耐久性上。

2016年,根据新成立的“NSERC/特斯拉加拿大工业研究”(NSERC/Tesla Canada Industrial Research),达恩所属研究团队开始英文英文了与3M长达20年的研究协议,转而开始英文英文与特斯拉合作最好的依据者。通过这项协议,特斯拉在新斯科舍省哈利法克斯附进的达恩集团附进投资了2个多多新的研究实验室。

在过去的几年里,达恩这麼太久消息流露出来,但事先曾有报道称,他的团队老是在研究电解液去掉 剂,以提高锂离子电池的化学性能。今年早些事先,该团队开始英文英文为特斯拉申请电池技术专利,今天又宣告了一项新的专利,也有后来所谓的“锂离子电池电解质成分浓度测定最好的依据与系统”。

达恩等人在专利申请摘要中描述了这项创造科学发明:

這個 人的技术提供了并不是生活用于选用锂离子电池或锂离子电池中电解质成分浓度的计算机实现最好的依据。该最好的依据包括向光谱仪发布指令,以捕获电解质样品溶液的光谱并生成信号。该最好的依据包括对信号进行分析,以选用光谱的2个多多或多个频谱形态学 。

所述最好的依据包括制备与具有预先选用的电解质成分浓度的溶液相对应的光谱数据库,其中该数据库包括用于每个溶液多个光谱形态学 的光谱数据库。该最好的依据还包括使用光谱数据库选用机器学习(ML)模型,一起去包括使用机器学习模型测定样品溶液中电解质成分的浓度。

特斯拉描述了当前电解质的大问题以及怎样分析它们的情形:

锂离子电池(不怎样是在高压电池中)失效的2个多多主要原困是电解质的降解,尤其是在充电电极的棘层 。现有的出理 电池失效和电解质降解的最好的依据主要集中在建立在电极棘层 的电解质分解产物膜上。那此薄膜含有来自电解质溶剂和电解质盐的化学成分,如六氟磷酸锂(LiPF6)。

相似,LiPF6分解为LiF和PF5,后者很容易水解成HF和PF3O。這個 种生活水解产物在电极上都是很高的活性,它们不可出理 地处于于LiPF6溶液中,原困会对电极的性能产生不利影响。着实锂离子电池中电解质溶剂和电解质盐LiPF6的消耗机理原困选用,但无须处于并不是生活廉价而准确的最好的依据来表征未知电解质,从而选用电解质的降解程度。

通常,电解质溶液的定量分析侧重于昂贵的分析工具,如核磁共振谱仪(NMR)、气相色谱-质谱(GC-MS)、高效液相色谱仪(HPLC)和电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES),有后来这麼几瓶的时间来进行分析。此外,這個 分析工具甚至这麼直接测量电解质成分的浓度。相似,色谱最好的依据中使用的柱或检测器这麼暴露在LiPF6的高温分解产物中,有后来那此最好的依据只关注电解质的有机每种。(腾讯科技审校/金鹿)