Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2015.08a
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pp.84.2-84.2
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2015
Growing market of electric vehicles such as hybrid, plug-in hybrid, and bare electric vehicles in the world is accelerating the significance of Li-ion batteries as a renewable green energy. According to such market flow, the developing components such as cathode, anode, electrolyte, and separator, composing the Li-ion batteries, is significantly important tasks for the commercialization. In particular, development of the cathode material having high capacity and stable thermal stability is essential for long-distance electric vehicle in the near future. Herein we introduce various applications of Li-ion batteries such as portable electronics, electric vehicles, and energy storage system, and also its research trend, in particular on the cathode materials.
The fundamental small-signal modeling of lithium-ion (Li-ion) batteries and a parameter evaluation approach are investigated in this study to describe the dynamic behaviors of small signals accurately. The main contributions of the study are as follows. 1) The operational principle of the small signals of Li-ion batteries is revealed to prove that the sinusoidal voltage response of a Li-ion battery is a result of a sinusoidal current stimulation of an AC small signals. 2) Three small-signal measurement conditions, namely stability, causality, and linearity, are proved mathematically proven to ensure the validity of the frequency response of the experimental data. 3) Based on the internal structure and electrochemical operational mechanism of the battery, an AC small-signal model is established to depict its dynamic behaviors. 4) A classical least-squares curve fitting for experimental data, referred as Levy's method, are introduced and developed to identify small-signal model parameters. Experimental and simulation results show that the measured frequency response data fit well within reading accuracy of the simulated results; moreover, the small-signal parameters identified by Levy's method are remarkably close to the measured parameters. Although the fundamental and parameter evaluation approaches are discussed for Li-ion batteries, they are expected to be applicable for other batteries.
Li metal is accepted as a good counter electrode for electrochemical impedance spectroscopy (EIS) as the active material in Li-ion and Li-ion polymer batteries. We examined the existence of signal noise from a Li-metal counter quantitatively as a preliminary study. We suggest an electrochemical cell with one switchable electrode to obtain the exact impedance signal of active materials. To verify the effectiveness of the switchable electrode, EIS measurements of the solid electrolyte interphase (SEI) before severe $Li^+$ intercalation to SFG6 graphite (at > ca. 0.25 V vs. Li/$Li^+$) were taken. As a result, the EIS spectra without the signal of Li metal were obtained and analyzed successfully for the following parameters i) $Li^+$ conduction in the electrolyte, ii) the geometric resistance and constant phase element of the electrode (insensitive to the voltage), iii) the interfacial behavior of the SEI related to the $Li^+$ transfer and residence throughout the near-surface (sensitive to voltage), and iv) the term reflecting the differential limiting capacitance of $Li^+$ in the graphite lattice.
The pollution-free secondary Li ion battery has been developed recently. However due to short history of Li ion battery, the standards for characterized assessments and standardized testing methods have not been prepared and established yet. Also, the researches have not been done systematically regarding the operating methods of these new type of batteries. Such limited knowledge of new batteries emphasizes the importance of development of characterized assessment and the operating methods.
The estimation of the remaining useful life (RUL) of lithium-ion (Li-ion) batteries is important for intelligent battery management system (BMS). Data mining technology is becoming increasingly mature, and the RUL estimation of Li-ion batteries based on data-driven prognostics is more accurate with the arrival of the era of big data. However, the support vector machine (SVM), which is applied to predict the RUL of Li-ion batteries, uses the traditional single-radial basis kernel function. This type of classifier has weak generalization ability, and it easily shows the problem of data migration, which results in inaccurate prediction of the RUL of Li-ion batteries. In this study, a novel multi-kernel SVM (MSVM) based on polynomial kernel and radial basis kernel function is proposed. Moreover, the particle swarm optimization algorithm is used to search the kernel parameters, penalty factor, and weight coefficient of the MSVM model. Finally, this paper utilizes the NASA battery dataset to form the observed data sequence for regression prediction. Results show that the improved algorithm not only has better prediction accuracy and stronger generalization ability but also decreases training time and computational complexity.
Efficient and durable electrical energy storage is one of the major factors limiting the wide-spread adoption of renewable energy. Since lithium-ion batteries (LIBs) were first commercialized in the early 1990s, LIBs have emerged as an important energy storage device for portable electronics. LIBs are very desirable because of their high energy storage per volume and per mass. However, LIBs with high energy and power as well as higher stability are needed for their use in a variety of energy storage applications such as MEMS devices, PDA, plug-in hybrids, all-electric vehicles and large scale utility systems. In this talk, I will discuss present energy perspective, especially energy storage and its role in renewable energy. After that I will discuss the recent advances in nanostructured materials and interface engineering that have led to the achievement of improved Li-ion batteries. Finally I will talk aboutcritical issues that need to be addressed to obtain further improvements in Li-ion batteries.
Yu, Seungho;Kim, Soo;Kim, Tae Young;Nam, Jin Hyun;Cho, Won Il
Bulletin of the Korean Chemical Society
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v.34
no.1
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pp.79-88
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2013
$LiFePO_4$ is a promising active material (AM) suitable for use in high performance lithium-ion batteries used in automotive applications that require high current capabilities and a high degree of safety and reliability. In this study, an optimization of the electrode design parameters was performed to produce high capacity lithium-ion batteries based on $LiFePO_4$/graphite electrodes. The electrode thickness and porosity (AM density) are the two most important design parameters influencing the cell capacity. We quantified the effects of cathode thickness and porosity ($LiFePO_4$ electrode) on cell performance using a detailed one-dimensional electrochemical model. In addition, the effects of those parameters were experimentally studied through various coin cell tests. Based on the numerical and experimental results, the optimal ranges for the electrode thickness and porosity were determined to maximize the cell capacity of the $LiFePO_4$/graphite lithium-ion batteries.
$Li_4Ti_5O_{12}$ is prepared through a solid-state reaction between $Li_2CO_3$ and anatase $TiO_2$ for applications in lithium-ion batteries. The rate capability is measured and the electrode polarization is analyzed through the galvanostatic intermittent titration technique (GITT). The rate characteristics and electrode polarization are highly sensitive to the amount of carbon loading. Polarization of the $Li_4Ti_5O_{12}$ electrode continuously increases as the reaction proceeds in both the charge and discharge processes. This relation indicates that both electron conduction and lithium diffusion are significant factors in the polarization of the electrode. The transition metal (Cu, Ni, Fe) ion added during the synthesis of $Li_4Ti_5O_{12}$ for improving the electrical conductivity also greatly enhances the rate capability.
The energy crisis involving depletion of fossil fuel resource is not the sole driving force for developing renewable energy technologies. Another driving force is the ever increasing concerns on the air quality of our planet, associated with the continuous and dramatic increase of the concentration of greenhouse gas (mainly carbon dioxide) emissions. The internal combustion engine is a major source of distributed $CO_2$ emissions caused by combustion of gasoline derived largely from fossil fuel. Another major source of $CO_2$ is the combustion of fossil fuels to produce electricity. New technologies for generating electricity from sources that do not emit $CO_2$, such as water, solar, wind, and nuclear, together with the advent of plug-in hybrid electric vehicles (PHEV) and even all-electric vehicles (EVs), offer the potential of alleviating our present problem. Therefore, the relevant technologies in $LiFePO_4$ as cathode material for Li-ion batteries suitable to the friendly environment are reviewed aim to provide the vital information about the growing field for energies to minimize the potential environmental risks.
To improve the performance of Si anodes in advanced Li-ion batteries, the design of the electrode plays a critical role, especially due to the large volumetric expansion in the Si anode during Li insertion. In our study, we used a simple fabrication method to prepare Si-based electrodes by grafting polyacrylic acid (PAA) to a carboxymethyl cellulose (CMC) binder (CMC-g-PAA). The procedure consists of first mixing nano-sized Si and the binders (CMC and PAA), and then coating the slurry on a Cu foil. The carbon network was formed via carbonization of the binders i.e., by a simple heat treatment of the electrode. The carbon network in the electrode is mechanically and electrically robust, which leads to higher electrical conductivity and better mechanical property. This explains its long cycle performance without the addition of a conducting agent (for example, carbon). Therefore, the partially carbonized CMC-g-PAA binder presented in this study represents a new feasible approach to produce Si anodes for use in advanced Li-ion batteries.
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