原子間力顕微鏡

バッテリ,材料

ブルカ,afmは,高度なバッテリ研究のための最高の解像度の材料特性評価とその一時分析を提供します

原子間力顕微鏡は,電池容量,電力密度,寿命,安全性の向上という重要な課題に対処するためのリチウムイオン電池研究のツールとして特に適しています。基本的に,電池は電気化学セルであり,電気化学AFMは電極表面の直接の変化を,その中およびオペランドで,そして局所的な電気化学的活性の変動を測定するのに役立つ。例えば,大容量のリチウムイオン陽極のAFM研究は,電力密度とバッテリ寿命を制限する固体電解質間相(SEI)層の進化と劣化を理解するのに役立ちます。陰極では,相関電気的および機械的特性を使用して,成分分布を定量化し,導電率の変動を特徴付け,容量を制限する不活性金属酸化物粒子を特定することができます。最後に,引っ張りステージ上のセパレータ膜のAFMイメージングは,樹状突起の成長が壊滅的な障害につながるときに動作する破壊機構に関する洞察を提供することができます。

電解質の存在下での局所電気化学的活性および表面伝導率を測定する能力は,スーパーキャパシタ,燃料電池,太陽燃料などの他のエネルギー貯蔵および変換アプローチの特性評価にも同様に有用である。

DCUBE-TUNAは,リチウム金属酸化物,ポリマー結合剤,および導電性カーボンナノ粒子からなる電池陰極の研究:(a)表面地形;(b)異なる領域を区別する定量的な表面剛性。(c)定量的モジュラスマップ(d)ツナの現在のスライス。

主な機能

  • ec-afmを用いたアノド充電サクル中のオペランド特性
  • ピ,クフォ,スQNM®を用いて,大容量陽極に対するsei層の定量的研究
  • ピ,クフォ,スSECM®による局所電気化学的活動の直接調査
  • DataCube®モ,ドによるマルチモ,ダルカソ,ド特性評価
  • ecafm, secm,グロ,ブボックスの統合のためのタ,ンキ,ソリュ,ション

アノ,ド-

リチウムオン電池の寿命は,パッシベションsei層の形成と進化に大きく依存します。課題は,バッテリサイクル中の大きな電極体積変化にあり,特に大容量陽極の場合はSEI層の大幅な変形につながります。理想的な実験は,脆弱なSEI層を直接,オペランドで,非常に困難と考えられていた偉業を調査するだろう。ここに示す一連の画像は,ブラウン大学のシェルドングル,プとのコラボレ,ション作業から行われます。ここでパタ,ン化されたSiアノ,ドは,ピ,クフォ,スQNMを用いて観察され,電気化学セルとの寸法ア@ @コン®を統合したグロ,ブボックスで観察した。初めて,sei層における亀裂の形成は,リチウム化の間に直接観察される。機械的劣化は,初期亀裂を完全に修復しないことが示されている複数の充電サイクル中に追跡されており,以前の投機と矛盾しています。

これらの実験はまた,SEI層の破壊の重要なパラメータである破壊靭性を推定するための扉を開きます(当社の共同執筆ACSエネルギーレターの記事”シリコン電極上の固体電解質間相の故障メカニズムの原位およびオペランドの調査を参照)。SEI層のさらなる研究については,ノーベル賞受賞者ジョン・グッドイナフが共著した最近のネイチャー・コミュニケーションズの記事”デンドラトフリリチウム電池の低コスト製造のための空気中のリチウムアノド安定も参照してください。

seiの割れと脱接のその際の観察で。

陰極-マルチモダル特性

リチウムイオン陰極は,リチウムを排出状態に保存する金属酸化物粒子を含む複雑で不均一な混合であり,高い導電性を維持し,高い電力密度を実現する能力を有するカーボンブラック材料と混合された体積変化に対応するポリマー結合材に囲まれています。この画像シリ,ズは,ディメンションアesc escコンxr上のDataCube SSRMがコンポーネントの分布をマップし,パーティクルの変化に対するパーティクルの抜本的な検出にどのように役立つかを示しています。ここでDataCubeモードで利用可能なモジュラスマップは,硬質金属酸化物粒子と周囲の軟結合剤を明確に区別し,同時に取得した導電率マップはカーボンブラックの不均一分布を明らかにします。画像の上端付近の粒子はカーボンブラックで覆われず,同じデータキューブから抽出された一連の導電率画像は,この粒子を動作電圧の全範囲にわたって非アクティブと識別します。

金枪鱼電流は,選択したサンプル電圧で李金属酸化物からなる電池陰極の分光マッピングからスライスする。スキャン領域は15x15 μm²です。

詳細情報

原子間力顕微鏡(AFM)特性解析を含むリチウムイオン電池材料の特性を示す主な分析技術を紹介する当社の電池研究電子書籍をお読みください。電子書籍では,これらの技術とその様々なモードがどのように機能するかを説明し,それらがバッテリ材料を分析するためにどのように使用され,どのような情報を生成できるかを詳しく説明しています。また,実験の作業科学者によって技術がどのように適用されているかを説明するケーススタディも紹介します。

関連資料

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