Ein chemisches Forschungsteam hat eine MRI-basierte Technologie entwickelt, die schnell diagnostizieren kann, welche Art von Problemen bei bestimmten Batterietypen auftreten - und die Batterien nicht einschalten muss, um die verbleibende Ladung zu ermitteln, um einen internen Defekt zu erkennen.
Alexej Jerschow, Professor für Chemie an der New York University, der das Forschungsteam leitete, sagte: "Der Einsatz alternativer Energien und Elektrofahrzeuge wird die Nachfrage nach besseren und sichereren Batterien weiter erhöhen, aber derzeit gibt es nur sehr wenige Werkzeuge, die nicht zusammenbrechen. Der Zustand der Batterie wird verwendet, um die Gesundheit der Batterie zu diagnostizieren - unsere nicht-invasive Technologie bietet einen schnelleren und umfassenderen Ansatz für diese Bewertungen.
Die Arbeit in der Zeitschrift Nature Communications (interne und externe Kernspintomographie in situ durch wiederaufladbare Lithium-Ionen-Zelle Ladestatus und Fehlererkennung) enthält auch einen Habilitations Forscher an der Universität New York Andrew Ilott (jetzt ist Brisol-Myers Squibb Forschung Investigator); New York University Doktor Mohaddese Mohammadi und ein wissenschaftlicher Mitarbeiter am Rochester Institute of Technology Christopher Schauerman und Matthew Ganter.
Ein chemisches Forschungsteam hat eine MRT-basierte Technologie entwickelt, die schnell diagnostizieren kann, welche Art von Problemen bei bestimmten Batterietypen auftreten - von der Bestimmung der Restladung bis zur Erkennung interner Defekte muss die Batterie nicht geöffnet werden. Eine schematische Darstellung der Vorrichtung, dargestellt als Batterie und Batteriekasten mit einem Detektionsmedium (in diesem Fall Wasser), und (d) zeigt beide (Batterie und Batteriekasten), die in die Magnetbohrung des NMR-Magneten eingesetzt sind. Credit: Andrew Ilott und Alexej Jerschow
Laut Ganter, Co-Direktor des RIT Battery Prototyping Center, "ist die Sicherstellung der Batteriequalität und -sicherheit für den Herstellungsprozess entscheidend. Er kann dem Unternehmen erhebliche Kosten ersparen und katastrophale Batteriefehler verhindern."
Christopher Schauerman Co-Direktor des RIT Batterieprototypenzentrums hinzugefügt: ‚Als Ganze ist diese Arbeit nicht nur die gesamte Batterie-Industrie spielt eine wichtige Rolle, auch in New York den Anbau von Energiespeichern Ökosysteme zu fördern auch eine bedeutende Rolle spielen. '
Und Es wird darauf hingewiesen, dass nun das Herzstück der neuen Akku-Technologie, Elektrofahrzeuge, einschließlich erneuerbarer Energiespeicherung.
Doch der Ausfall von mobilen Geräten und Elektrofahrzeugen letzte weiteren Highlights, die Schwierigkeiten für diese Spitzentechnologien Batterie entwickelt. Und Ingenieure oft nicht in der Lage, die Art des Mangels zu bestimmen, sowie die bevorstehende, ohne das Gerät entfernen kann zu Zellschäden Batterieausfall führt .
Im Allgemeinen können Magnetresonanz (MR) -Verfahren kleine Änderungen im Magnetfeld messen, so dass Sie ein internes Bild der Struktur erstellen können - zum Beispiel kann MRI (Magnetresonanztomographie) Bilder von menschlichen Organen in einer nicht-invasiven Weise erhalten.
In ihrer Arbeit bei Nature Communications nutzten die Wissenschaftler ein MRT-ähnliches Verfahren, um kleine Magnetfeldänderungen um die elektrochemische Zelle der Batterie herum zu messen.
In ihren Experimenten untersuchten sie verschiedene Zustände von Lithium-Ionen-Batterien - verschiedene Ladezustände (dh Batterielebensdauer) und Zustände (dh einige beschädigt und andere unbeschädigt) .Diese Batterien werden vom RIT Battery Prototyping Center mitverwendet. Mit diesen Batterien hat das Team der New York University die Veränderungen des Magnetfelds um die Batterie herum mit unterschiedlichen internen Bedingungen abgeglichen, um den Ladestatus und bestimmte Defekte aufzuzeigen, einschließlich der Biegung von Innenteilen, fehlenden Elektroden und Batterien. Kleine Fremdkörper sind Defekte, die bei der normalen Herstellung auftreten können.
Jerschow fügte hinzu: "Mit der Weiterentwicklung dieser Methode in der Zukunft bietet es eine leistungsstarke Möglichkeit zur Vorhersage von Batteriefehlern und Batterielebensdauer sowie zur Entwicklung der nächsten Generation von Hochleistungsakkus mit hoher Kapazität, langlebigen oder schnell wiederaufladbaren Batterien."
