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生产过程中电池颗粒检测

改进锂离子电池的检验和清洁度分析,以实现更好的性能和可靠性

[Translate to chinese:] Particles observed on the surface of a particle trap which could be used for technical cleanliness during battery production. Particles_on_the_surface_of_a_particle_trap.jpg

本文介绍了如何利用光学显微镜快速、可靠且经济有效地进行电池颗粒检测与分析。电池制造可能需要进行清洁度分析,分析颗粒污染情况。不同类型和大小的颗粒具有潜在的破坏性。它们的存在可能导致电池性能不佳和可靠性降低,以及存在安全风险。为了有效地进行根本原因分析,无需使用电子显微镜,可以采用结合光学显微镜和激光光谱学的2合1解决方案。

生产过程中的电池颗粒检测

锂离子电池(Li-ion)的生产包括多个步骤:电极制造、电池组装、电池加工和电池激活(参见图1)。颗粒污染主要来源于电极生产过程,由于材料的切割和冲压。在电池生产的每个步骤中,都需要控制颗粒污染,这需要使用检测、识别和分析方法。因此,通常将清洁度分析作为质量控制(QC)和故障分析(FA)的一部分。在生产线上,颗粒捕集器用于收集特定生产步骤中产生的颗粒,并有助于监测整体颗粒污染的数量。

锂离子电池中不同类型的颗粒,其尺寸从微米到毫米不等,可能通过短路、过热和热失控等方式对电池的性能、寿命、可靠性和安全性产生负面影响(参见图2)[1]

目前,电池生产过程中有效颗粒检测和分析的主要挑战在于以实用、高效的方式识别和计算通过捕集器或印模获取的颗粒。分析应在生产线中进行、在生产线附近进行,或至少非常接近生产线。有时作为单独的QC验证步骤,直接在电极材料上检测颗粒,以验证对比测量并检查总体颗粒负荷,但这种测量对电极具有破坏性。

为什么电池颗粒检测很重要?

在电池生产过程中消除或最小化颗粒,可以提高锂离子电池的性能和可靠性。颗粒可能损坏电池单体结构、电极和隔膜,从而导致短路(金属和导电颗粒)、过热和热失控 [1]。有时,即使电极材料上只有少量颗粒,由于锂枝晶生长或快速充电造成的机械应力,也可能导致电池出现问题或故障 [2-4]

因此,在电池的制造和组装过程中,颗粒和缺陷检测至关重要。有效的检测和分析对于识别有害颗粒和缺陷,确保生产过程中可靠的质量控制至关重要 [4-6]。随着电池需求的增长,导致大规模生产不断增加,需要更加迫切地采用高效、可靠的颗粒污染检测方法,以消除或至少最小化污染。

颗粒检测与分析方法

可以采用多种方法进行颗粒检测和分析,例如光学显微镜、电子显微镜和光谱学。特别地,光学显微镜是一种快速且通用的技术,在颗粒检测方面具有许多优势。它提供了颗粒的定性和定量信息。通过使用各种照明和对比度方法,可以快速识别、计数、测量和根据颗粒的大小和反射率(通常是金属与非金属)对颗粒进行分类,以帮助确定其潜在的损害性 [6,7]。然而,颗粒成分分析只能通过激光光谱学等先进技术来确定 [5-7]

在电池生产过程中,为了对颗粒进行视觉和成分表征,经常采用扫描电子显微镜(SEM)和能量色散X射线光谱(EDS)[5,6]。虽然SEM和EDS具有更高的分辨率,可以准确测量颗粒的横向尺寸,并进行化学分析和定量组成信息,但这些方法昂贵且耗时。

有一种强大的替代技术:一种将光学显微镜和激光诱导击穿光谱(LIBS)相结合的“二合一”解决方案。这种解决方案可以更容易地用于电池生产线上的颗粒检测和分析,从而实现快速、可靠且经济高效的质量控制。

仅使用光学显微镜,视觉分析可以快速提供关于颗粒的宽度、长度、高度(XYZ)和反射率的数据(参见图3) [5,6]。然而,当将其与LIBS结合使用时,化学分析可以迅速获得颗粒的定性组成数据 [5,6]。为了更好地了解颗粒对电池系统造成损害的可能性(通常称为颗粒损害潜力),了解颗粒的大小和组成都非常重要。当确定颗粒的特性(即尺寸、导电性、硬度和化学反应性)以及污染源时,尺寸和组成数据可以提供极大的帮助。

使用徕卡解决方案最大化电池性能并最小化。然而,当将其与LIBS结合使用时,化学分析可以迅速获得颗粒的定性组成数据故障风险

为了在不使用电子显微镜的情况下实现快速、可靠且具有高经济性电池颗粒检测和分析,用户可以利用徕卡清洁度分析解决方案 [5,6]

如果需要快速可靠地计数颗粒、测量其XYZ尺寸,并根据反射率对它们进行分类,那么配备有数码相机和清洁度分析软件的徕卡复合显微镜是一个很好的选择。

然而,如果用户需要上述相同的表征,但还需要高效地确定颗粒的组成,那么徕卡结合LIBS和清洁度分析软件的“二合一”解决方案是更合适的选择(参考图4)。

总结与结论

生产过程中颗粒的污染给电池制造商带来了诸多挑战。不同大小和组成的颗粒会沉积在电池内部,导致短路、过热、性能下降和电池寿命缩短。在电池生产过程中,快速准确地识别可能造成损害的颗粒对于实现快速可靠的质量控制至关重要。利用光学显微镜的清洁度分析解决方案可用于高效且具有成本效益的电池颗粒检测和分析。为了更好地了解颗粒可能造成损害的潜力,结合光学显微镜与LIBS的“二合一”解决方案,对颗粒进行同时的视觉和化学评估,将是一个优势。

参考资料

  1. J. Grabow, J. Klink, R. Benger, I. Hauer, H.-P. Beck, Particle Contamination in Commercial Lithium-Ion Cells - Risk Assessment with Focus on Internal Short Circuits and Replication by Currently Discussed Trigger Methods, Batteries (2023) vol. 9, iss. 1, art. 9, DOI: 10.3390/batteries9010009.
  2. G. McConohy, X. Xu, T. Cui, E. Barks, S. Wang, E. Kaeli, C. Melamed, X.W. Gu, W.C. Chueh, Mechanical regulation of lithium intrusion probability in garnet solid electrolytes, Nature Energy (2023) vol. 8, pp. 241–250, DOI: 10.1038/s41560-022-01186-4.
  3. S. Wang, K. Rafiz, J. Liu, Y. Jinc, J.Y.S. Lin, Effects of lithium dendrites on thermal runaway and gassing of LiFePO4 batteries, Sustainable Energy & Fuels (2020) vol. 4, iss. 5, pp. 2342-2351, DOI: 10.1039/D0SE00027B.
  4. T. Pfeifer, A. Borchers, How to Prepare and Analyse Battery Samples with Electron Microscopy: Revealing the invisible - webinar on-demand, Science Lab (2023) Leica Microsystems. 
  5. K. Scheffler, K. Kartaschew, J. DeRose, Quality Control Under the Microscope: Why battery manufacturers need to embrace laser induced breakdown spectroscopy (LIBS), Science Lab (2022) Leica Microsystems.
  6. J. DeRose, K. Scheffler, D.R. Barbero, Key Factors for Efficient Cleanliness Analysis, Science Lab (2020) Leica Microsystems.
  7. J. DeRose, D. Barbero, K. Scheffler, 3 Factors Determine the Damage Potential of Particles: For cleanliness analysis, the potential of a particle to cause damage is best assessed by measuring its reflectivity, height, and composition, Science Lab (2022) Leica Microsystems.
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