・機械学習理論に基づく新しいモデルが、バッテリーが経年的にどのように消耗するかを明らかにしました。
・バッテリー電極内の数千の粒子を一度にスキャンします。
・この情報は、メーカーが従来よりも長い寿命で、信頼性の高いバッテリーを設計するのに役立ちます。
家電や電気自動車の市場はますます拡大しており、世界中の科学者がバッテリーについて研究し、エネルギーと電力を高め、寿命を延ばし、安全性を高め、コストを削減することを目指しています。
マイクロプロセッサとは違い、バッテリー技術向上にはかなり時間がかかっていました。現在のバッテリーは、ガソリン燃料より質量あたりのエネルギーがはるかに低く、これは電気モーターが燃焼エンジンに比べエネルギー効率が良くないことが理由の1つです。
最近、国際研究チームが、機械学習アルゴリズムを搭載したX線ツールを使用しリチウムイオンバッテリー電極の詳細な見立てを作成し、バッテリーが時とともにどのように消耗するかを解明しました。
このツールはリチウムイオン電池電極内の数千の粒子（または粒子を構成する原子）を一度にスキャンすることができ、結果画像は、バッテリーを繰り返し充電した結果に生じる損傷領域を明らかにしました。
バッテリーはどのように劣化していくのでしょうか？
実際、バッテリーの電極は数百万の小さな粒子で構成されています。新しい人工知能ツールを使用し、チームはあらゆる動作条件でこれまでよりも詳細に粒子を検査できます。
これまでのところ、ほとんどの研究は、バッテリーを分析するのに単一粒子レベルに焦点を合わせてきましたが、センチメートルスケールのバッテリー全体とマイクロスケールの単一粒子とは大きく違いがあります。
充電するごとにリチウムイオンは負極と正極の間を行き来しながら、電極粒子と相互作用し、時間の経過とともに破壊され劣化していき、電極損傷により、バッテリーの充電容量が低下します。
これが、充電すればするほどでラップトップのバッテリーが充電しにくくなっていく理由です。また、容量を増やすと確実性は低下します。
参照：高度なエネルギー材料| DOI：10.1002 / aenm.201900674 |パデュー大学
バッテリー損傷のキャプチャに成功
電極粒子を研究するのに、研究者はナノメートルの解像度で電極を画像化できる新しい技術を開発しました。前例にない量の構造情報から詳細な統計分析を促進することになりました。
割れた領域で存在する層状のものや岩塩型構造が観察され、亀裂がバッテリー性能に与える影響を分析するために、計算ツールと理論が開発されました。
研究者は、電極内のリチウム濃度と機械的応力の時間的変化を捕えるのに、有限要素モデリング（工学的問題を解く際に必要な数値的手法）を用い、電極レベルでの不均一な構造的損傷の詳細な洞察が得られたのでした。
損傷の程度を示す市販のリチウムイオン電池電極のモデル|クレジット：Kejie Zhao / パデュー大学
バッテリー内の粒子は同じ箇所でも同じようには故障するわけではないことが判明し、一部の粒子は他の粒子よりも急速に劣化することがわかりました。たとえば、セパレーター（イオンが往復する場所）の近くの粒子は、電極材料の底部の近くの粒子よりも多く使用されるため、より早く故障します。
不均一な劣化（電極粒子の損傷のばらつき）は、厚い電極上の急速充電状態ではさらに悪化します。
この研究の目標は、メーカーが電子機器用の長寿命で信頼性の高い電池を開発するの一助となることであり、チームは、損傷がどのように発生し、商業用バッテリーの性能に影響するかについてさらに研究を進める予定です。
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