Los investigadores han creado una nueva técnica que escanea miles de partículas en el electrodo de una batería a la vez. El objetivo es comprender cómo las grietas en estas partículas afectan el rendimiento de la batería, para que la industria pueda construir baterías más confiables con mayor capacidad de carga. Crédito:Yang Yang / ESRF
Un equipo internacional de investigadores recién publicado en Materiales energéticos avanzados el estudio más amplio sobre lo que sucede durante la falla de la batería, centrándose en las diferentes partes de una batería al mismo tiempo. El papel del ESRF, el sincrotrón europeo, en Francia, fue crucial para su éxito.
Todos lo hemos experimentado:ha cargado su teléfono móvil y después de un breve período de uso, la batería se agota inusualmente rápido. La electrónica de consumo parece perder potencia a ritmos desiguales y esto se debe a la heterogeneidad de las baterías. Cuando el teléfono se está cargando, la capa superior se carga primero y la capa inferior se carga después. El teléfono móvil puede indicar que está completo cuando el nivel de la superficie superior haya terminado de cargarse, pero el fondo se cobrará menos. Si usa la capa inferior como huella digital, la capa superior se sobrecargará y tendrá problemas de seguridad.
La verdad es, Las baterías se componen de muchas partes diferentes que se comportan de manera diferente. El polímero sólido ayuda a mantener las partículas unidas, los aditivos de carbono proporcionan conexión eléctrica, y luego están las partículas activas de la batería que almacenan y liberan la energía.
Un equipo internacional de científicos de la ESRF, SLAC, Virginia Tech y Purdue University querían comprender y definir cuantitativamente qué conduce al fallo de las baterías de iones de litio. Hasta entonces, Los estudios se habían acercado a áreas individuales o partículas en el cátodo durante la falla o se habían alejado para observar el comportamiento a nivel celular sin ofrecer suficientes detalles microscópicos. Ahora, este estudio proporciona la primera vista global con una cantidad sin precedentes de detalles estructurales microscópicos para complementar los estudios existentes en la literatura sobre baterías.
Si tiene un electrodo perfecto, cada partícula debe comportarse de la misma manera. Sin embargo, Los electrodos son muy heterogéneos y contienen millones de partículas. No hay forma de garantizar que cada partícula se comporte de la misma manera al mismo tiempo.
Para superar este desafío, el equipo de investigación se basó en gran medida en los métodos de rayos X de sincrotrón y utilizó dos instalaciones de sincrotrón para estudiar electrodos en baterías, el ESRF, el sincrotrón europeo en Grenoble, Laboratorio Nacional Acelerador SLAC de Francia y Stanford, en nosotros. "El ESRF nos permitió estudiar grandes cantidades de partículas de batería a mayor resolución, "dice Feng Lin, profesor asistente en Virginia Tech. Experimentos complementarios, en particular, espectro-microscopía de rayos X de nano resolución, tuvo lugar en SLAC.
"La nano-tomografía de contraste de fase de rayos X duros nos mostró cada partícula con una resolución notable en todo el grosor del electrodo. Esto nos permitió rastrear el nivel de daño en cada una de ellas después de usar la batería. Aproximadamente la mitad de los datos del documento provienen de la ESRF, "explica Yang Yang, científico de la ESRF y primer autor del artículo.
Tomografía de contraste de fase de rayos X duros, capaz de nanoprobar miles de partículas activas a la vez, permite un análisis estadístico sin precedentes de la transformación quimiomecánica de electrodos compuestos en condiciones de carga rápida. Crédito:P. Cloetens.
"Antes de los experimentos, no sabíamos que podíamos estudiar estas muchas partículas a la vez. La obtención de imágenes de partículas individuales de la batería activa ha sido el foco de este campo. Para hacer una mejor batería, necesita maximizar la contribución de cada partícula individual, "dice Yijin Liu, científico en SLAC.
El laboratorio de Virginia Tech fabricó los materiales y las baterías, que luego fueron probados por sus comportamientos de carga y degradación en el ESRF y SLAC. Kejie Zhao, profesor asistente en la Universidad de Purdue, lideró el esfuerzo de modelado computacional en este proyecto.
Los hallazgos de esta publicación ofrecen un método de diagnóstico para la utilización de partículas y el desvanecimiento en las baterías. "Esto podría mejorar la forma en que la industria diseña electrodos para baterías de carga rápida, "concluye Yang.