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LIBIAS | 锂离子电池异物分析系统

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近年来, 随着电动车的快速发展, 新能源研究重新被人们重视。锂离子电池因其清洁、充放电快、高能量密度等优点广泛应用于电动汽车。

如今,锂离子电池与人们的生活息息相关,然而由于不可避免地使用易挥发、易燃成分,以及异物颗粒的存在,含有锂离子电池的设备发生燃烧爆炸等危险事故的现象也时有发生。因此,国内外电池厂家对锂离子电池正极材料中金属及磁性异物含量要求也愈发严格,锂离子电池材料的质量特别是磁性和金属异物的控制水平已成为锂离子电池安全问题的关键之一。

 

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图一 锂离子电池中的异物颗粒

 

 

目前行业对锂电正极材料中金属及磁性异物的分类识别主要有以下三个方面:金属及非金属大颗粒、磁性异物、Cu/Zn单质。产生的方式大致可分为原材料带入和制造过程中产生;此外,在实际生产过程中,金属异物还有可能通过空气、物料和人员等在车间内的流通而传播,比如,在极耳焊接和切割类工序中,容易引入金属异物Al和Cu。锂离子电池金属异物,通常指的是锂离子电池正负极材料中带有的微量的铁,铜,锌,铬等金属杂质。尺寸较大的金属颗粒会直接刺穿隔膜,尺寸较小残留在单体内的金属异物在电池化成阶段会先在正极氧化再到负极还原,当负极处的金属单质累积到一定程度会形成枝晶,导致隔膜穿孔,造成电池内部短路、扩大电池的自放电率,严重时甚至会电池起火、爆炸。

 

 

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图二 锂离子电池产生的金属异物刺穿隔膜


除此之外,在电池正极材料合成过程中产生的磁性异物也会引起电池内短路而出现自放电现象,从而导致电池安全性降低。因此,磁性异物含量也是衡量锂离子电池正极材料安全性能的一个重要指标。当前,国内外锂离子电池厂家对正极材料中磁性异物的含量要求一般为小于100ppb,而锂离子电池正极材料厂家对正极材料前驱体中的磁性异物含量要求更为严格,一般为小于50ppb。

 

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图三 锂离子电池充放电过程中产生的磁性异物刺穿隔膜

 

清洁度最早是用于航空工具,特别是发动机上的颗粒物及数量测试。由于企业在生产过程中,或者受到工艺要求的限制,产生了一种不是产品需要的,而且可能会对产品质量、可靠性和寿命产生严重影响的有害物质,通常被称为污染物。清洁度检测在智能制造和工业制造几乎所有的零部件质检中都难以缺席,对锂离子电池材料,金属异物/磁性异物的清洁度分析同样重要。然而目前尚无关于正极材料中磁性/金属异物筛选的相关国家标准,但有汽车清洁度以及负极材料相关标准参照。

 

 

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图四 锂离子电池石墨类负极材料国家标准



为了有效控制锂离子电池正负极材料中非金属/金属/磁性异物的含量,一般会使用专业的设备与软件对初筛后的原材料中异物颗粒进行形貌与成分统计。以往行业内通常采用光镜或手动测量的方法,然而这些传统检测方式往往在数据结果的准确性、全面性、一致性上有或多或少的不足,给精确检测带来比较大的挑战。

目前,锂电池材料中异物颗粒的检测主要面临的问题有:

 

01
异物来源广、溯源难

 

 

锂电池正极或负极材料中金属异物来源广泛,比如不锈钢成分的异物(如Fe、Cr)主要来源于原料和生产工艺(混浆、激光切割等),Cu、Ni多来源于焊接。使用光学显微镜只能识别金属或非金属颗粒,并不能给出当前颗粒的成分,从而给异物溯源带来很大困难。

 

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图一 同一颗粒分别在光学显微镜、电子显微镜下的图像及EDS能谱识别颗粒主要成分为Fe

 

 

02
数据量大、费时费力

 

通常用滤膜来收集锂电池原料中的异物颗粒,而一般磁选或筛分法收集的颗粒往往多达数千甚至几万颗,在清洁度测试中我们需要多方位覆盖滤膜所有区域并测试所有颗粒的形态及成分信息。人为测量尺寸并逐一测定成分将耗费大量时间,随机误差也比较大,使用专业软件全自动、多方位的检测将是今后锂电池正负极材料清洁度检测的趋势。

 

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图二 电镜图像下滤膜上所有颗粒分布情况


03

颗粒易团聚、识别难度高


锂电池原料粉末颗粒通常在微米级别,小尺度的颗粒往往容易在制样过程中发生团聚,又或者异物颗粒混杂在原料粉末中团聚成大颗粒,给软件自动识别带来极大挑战。

 

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图三 滤膜上的颗粒团聚现象

 

 

传统软件的不足,汇鸿科技公司开发了“锂离子电池异物分析系统”(LIBIAS)。集准确、高效和易操作功能为一体的汇鸿全自动清洁度分析系统,可以实现高清BSE图像采集拍摄和图像处理、元素定量测试等功能。

 

01
简易上手的测试程序
LIBIAS可快速设定颗粒测试参数,对接相应硬件,控制能谱仪实现高清高效BSE图像采集、元素的定量测量,并可同时在界面显示实时测量状态及测量数据。

 

02
开放的标准库编辑系统
LIBIAS提供了颗粒标准库的管理功能,可以新增和更改为符合分析需求的分类方式,使分析更具适应性和准确性。

 

03
一键生成对应报告图表
LIBIAS对“测试程序”所生成的结果文件进行后处理及报告生成。可实现元素、颗粒面积,颗粒长度等参数的定量分析,图像的展示和处理,数据表格的不同方式展现和综合柱状图的绘制,极大程度提高了后期数据分析的效率。


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图四 颗粒类型占比饼状图(左);三元统计相图(右)

 

 

参考文献

1.https://www.webofscience.com/wos/alldb/full-record/CSCD:6991904.

2.左管军,赵会强.清洁度分析与控制研究[J].汽车实用技术,2016(05):170-172.DOI:10.16638/j.cnki.1671-7988.2016.05.056.

3.https://kns.cnki.net/kcms/detail/43.1129.TM.20211217.1505.004.html.

 

 

 

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