MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285497205 · doi:10.1149/ma2022-012189mtgabs

Modeling Approaches for the Description of the Carbon Black Particle Size in Batch and Continuous Dispersion Processes for Lithium-Ion Battery Slurries

2022· article· en· W4285497205 sur OpenAlexaff
Julian Mayer, Arno Kwade

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon blackMaterials scienceAgglomerateDispersion (optics)Lithium-ion batterySeparator (oil production)SlurryProcess engineeringMechanical engineeringBattery (electricity)Composite materialPower (physics)ThermodynamicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy storage is a key technology for alternative power trains like electric and hybrid electric vehicles. Lithium-ion batteries (LIB) are widely used for this purpose due to their high energy density and elaborated developmental state. Also, the increasing usage of electrified transportation leads to ever-increasing demands on LIBs in terms of fast charging ability and power density. The fragmentation of carbon black (CB) aggregates and agglomerates, respectively, has high impact on the resulting microstructure and mechanical integrity as well as conductivity of electrodes and furthermore, the electrochemical performance of LIBs [1]. To achieve optimized cell performances and to reduce the process times or increase throughputs while conserving the slurry quality, a method to predict the CB particle sizes based on simulations and experiments has been developed. This work demonstrates how the dispersion process can be modelled, thus laying the foundation for an optimized microstructure of the electrode right at the beginning of the process chain. For this purpose, a high-intensity batch process in a planetary mixer is investigated and modelled for the description of the CB fragmentation, and the approach is then applied to a continuous twin-screw extruder. Through the use of computational fluid dynamics, theoretical equations and considerations, and experimentally obtained data, the models are parametrized and can be used to predict the result of the dispersion process in form of the CB particle size. The critical values here are the shear rate in the laminar flow and the viscosity of the slurry, which determine the transferred energy onto the particles during the process. By appropriately modelling these characteristic values, it is possible to transfer the models to machines of different types and designs. Furthermore, it is shown how the predicted particle size of CB affects the microstructure of the electrodes. For this purpose, an innovative structural parameter is calculated from mercury intrusion measurements of manufactured electrodes, which expresses the internal porosity of the CB particles, or of the conductive microstructure, respectively. Based on the modelled CB particle size, this parameter can already be used to estimate the developing microstructure of the electrodes depending on the selected process parameters during dispersion. Such an approach is the basis for further work in order to holistically depict and digitalize the entire process chain of the LIB production and its counteracting influences. The experimental process data (power uptake of dispersion machines, viscosities, CB particle sizes), electrode structures, electrode properties (adhesive tensile strengths, spec. resistances) and cell performance data are shown to illustrate the approaches and the value of the created models. All LIB cathodes investigated consist of industrially relevant formulations (> 95 wt% active material NMC622, < 2.5 wt% CB). Reference s : [1] Mayer, J. , Almar, L., Asylbekov, E., Haselrieder, W., Kwade, A., Weber, A. and Nirschl, H., Influence of the Carbon Black Dispersing Process on the Microstructure and Performance of Li‐ion Battery Cathodes, Energy Technol. (2019)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting AbstractsMême sujetAdvanced Battery Technologies ResearchTravaux en français237 207