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占据 加拿大的电池研究团队日前提交了一项新的专利申请,这是一种分析锂离子电池中电解质的法律法律依据,这将有有助于于处置电池跳出故障。

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。自从锂离子电池被发明权权以来,达恩就一个劲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,这有有助于于其商业化。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法律法律依据法律法律依据。通过这项协议,特斯拉在新斯科舍省哈利法克斯互近的达恩集团互近投资了一两个多新的研究实验室。

在过去的几年里,达恩那末越多消息流露出来,但已经 曾有报道称,他的团队一个劲在研究电解液换成剂,以提高锂离子电池的化学性能。今年早些已经 ,该团队开始英文英文为特斯拉申请电池技术专利,今天又发表声明 了一项新的专利,也就说 所谓的“锂离子电池电解质成分浓度测定法律法律依据与系统”。

达恩等人在专利申请摘要中描述了这项发明权权:

一点人的技术提供了一种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法律法律依据。该法律法律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。该法律法律依据包括对信号进行分析,以选用光谱的一两个多或多个频谱型态。

所述法律法律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型态的光谱数据库。该法律法律依据还包括使用光谱数据库选用机器学习(ML)模型,同时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问题以及要怎样分析它们的情况汇报:

锂离子电池(特别是在高压电池中)失效的一两个多主要原应是电解质的降解,尤其是在充电电极的外皮。现有的处置电池失效和电解质降解的法律法律依据主要集中在建立在电极外皮的电解质分解产物膜上。那些薄膜所含来自电解质溶剂和电解质盐的化学成分,如六氟磷酸锂(LiPF6)。

类似,LiPF6分解为LiF和PF5,后者很容易水解成HF和PF3O。什儿 种水解产物在电极上时需很高的活性,它们不可处置地占据 于LiPF6溶液中,机会会对电极的性能产生不利影响。固然锂离子电池中电解质溶剂和电解质盐LiPF6的消耗机理机会选用,但并不占据 一种廉价而准确的法律法律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),就说 时需一定量的时间来进行分析。此外,一点分析工具甚至能不可以 直接测量电解质成分的浓度。类似,色谱法律法律依据中使用的柱或检测器能不可以 暴露在LiPF6的高温分解产物中,就说 那些法律法律依据只关注电解质的有机次要。(腾讯科技审校/金鹿)