Preguntas y Respuestas: Avanzando el Diseño de Baterías de Ión-Litio para Carga Rápida de 10 Minutos

El Dr. Tanvir Tanim y su equipo en el Laboratorio Nacional de Idaho diseñaron baterías de iones de litio que pueden cargarse en 10 a 15 minutos en una estación de carga en carretera. Desarrollaron un algoritmo de aprendizaje automático que detecta el recubrimiento de litio indeseable que podría ocurrir bajo estas condiciones.

Tech Briefs: ¿Cómo comenzó el proyecto?

Dr. Tanvir Tanim: Nos involucramos con el programa de carga ultra-rápida, que fue patrocinado por la Oficina de Tecnología de Vehículos del Departamento de Energía en 2017. El objetivo era permitir la carga ultra-rápida (XFC) en baterías de iones de litio —10 a 15 minutos de carga más o menos— básicamente para hacer la experiencia de recarga de VE comparable a la experiencia de recarga de vehículos de gasolina. Esa es una de las consideraciones principales para los consumidores de vehículos eléctricos.

Para ese programa, estábamos probando muchas baterías de iones de litio a tasas de carga extremadamente rápidas. Cuando cargas estas baterías a altas tasas encuentras muchos problemas —el recubrimiento de litio es uno de los principales. Las baterías contienen una cantidad finita de litio, así que no quieres que se pierda durante la carga y descarga, quieres que circule de ida y vuelta del ánodo al cátodo. Durante la carga rápida, sin embargo, el litio ciclable puede recubrirse en la superficie del ánodo, que es una reacción parásita indeseable —el litio recubierto no puede recuperarse— durante la descarga no puede regresar al cátodo.

Hay otros problemas con el recubrimiento. Si no lo detectas temprano, seguirá ocurriendo y podría resultar en un evento catastrófico. Por ejemplo, el Li recubierto podría tomar forma dendrítica y crecer como una aguja desde el ánodo y podría perforar el separador, creando un cortocircuito interno.

Así que estábamos probando muchas baterías de iones de litio, haciendo modificaciones de diseño, luego re-probando para ver si ocurría recubrimiento de litio. En ese momento, sin embargo, no teníamos una buena forma de detectar el recubrimiento. Después de las pruebas, abríamos la celda para ver si había recubrimiento, o haríamos pruebas adicionales post-test. Realmente no teníamos ningún método sólido de detección de recubrimiento de litio basado en firmas electroquímicas, pero estábamos aprendiendo mucho.

Luego nos involucramos en un programa diferente, llamado aprendizaje automático basado en física, también financiado por DOE. El objetivo de ese programa era desarrollar algoritmos basados en inteligencia artificial/aprendizaje automático para obtener una proyección confiable de la vida de la batería junto con identificar las causas raíz subyacentes de la degradación. Para ese momento, habíamos recopilado muchos datos y generado una comprensión integral de diferentes modos y mecanismos de degradación. Pensamos, ya que tenemos todos esos datos, y sabemos firmas electroquímicas que se relacionan con el recubrimiento de litio, ¿por qué no formular eso en un problema de aprendizaje automático? Podríamos usar las firmas electroquímicas, incorporar aprendizaje automático y ver si eso podría ayudarnos a idear una estrategia para detectar el recubrimiento de litio.

Una cosa llevó a otra, y llegamos a la conclusión de que esto podría ser un método muy bueno para detectar el recubrimiento de litio temprano, sin abrir la celda. Abrir la celda y hacer post-pruebas toma tiempo, es costoso y retrasa el desarrollo del ciclo de vida de la batería.

Tech Briefs: Entonces, ¿su método era detectar ciertas firmas electroquímicas?

Tanim: Para ese momento, teníamos toneladas de datos electroquímicos, y habíamos adquirido una buena comprensión de la física detrás de ello. Identificamos las firmas electroquímicas clave que podrían relacionarse con el recubrimiento de litio. Luego corrimos con esos datos, incorporamos aprendizaje automático y resolvimos el problema que habíamos formulado en ese momento.

Tech Briefs: ¿Podría contarme algo sobre qué tipos particulares de datos usó?

Tanim: Estábamos enfocados principalmente en datos electroquímicos porque puedes recolectarlos fácilmente —de hecho, durante las pruebas siempre buscamos firmas electroquímicas para describir problemas de vida y rendimiento en baterías de iones de litio. Firmas típicas son voltaje, corriente, temperatura, etc. Puedes convertir esas firmas en diferentes variables secundarias. Por ejemplo, observamos la capacidad de descarga y tendencias de desvanecimiento de capacidad, su linealidad o no linealidad. También, el voltaje de reposo al final de la carga, voltaje de fin de descarga y cómo cambian a lo largo del ciclado, y además, la eficiencia culómbica.

Tech Briefs: ¿Qué significa capacidad de descarga?

Tanim: Si estás usando la batería, estás sacando energía de ella, eso es lo que llamamos descarga. Una de las medidas de capacidad es amperios-hora.

Tech Briefs: ¿Qué tal el desvanecimiento de capacidad?

Tanim: Una batería nueva tiene cierta capacidad —digamos un amperio-hora. Con el ciclado, esa capacidad va a disminuir. El desvanecimiento de capacidad (o energía) es el porcentaje de disminución. En casos normales, la tendencia de disminución será bastante lineal, particularmente en los ciclos iniciales. Pero con recubrimiento de litio, la tendencia es muy no lineal —tasa de desvanecimiento más alta al principio y menos desvanecimiento después.

El recubrimiento de litio puede ocurrir bajo diferentes condiciones. Además de la carga rápida, puede ocurrir si cargas una batería a temperatura bajo cero, o si hay problemas de desbalance relacionados con el envejecimiento en la batería. Las firmas podrían no ser igualmente sensibles para todas esas condiciones de recubrimiento. Así que identificamos las firmas más sensibles para carga rápida y luego las usamos para desarrollar nuestro algoritmo de aprendizaje automático.

Tech Briefs: ¿Cuáles son las firmas que usó?

Tanim: Encontramos que las firmas más sensibles para carga rápida eran las tendencias en cómo la capacidad de la celda se desvanecía, lineal o no linealmente, voltaje de reposo al final de la carga, y eficiencia culómbica.

También encontramos que dos firmas prominentes que otros han reportado, dQ/dV y dV/dt, no eran muy sensibles bajo condiciones de carga rápida, a menos que hubiera situaciones de recubrimiento muy agresivas.

Tech Briefs: ¿Puede explicar la eficiencia culómbica?

Tanim: La eficiencia culómbica es el porcentaje de la capacidad de descarga dividida por la capacidad de carga.

Tech Briefs: ¿Cómo mide el desvanecimiento de capacidad?

Tanim: Tienes que hacer algunas pruebas. A escala de laboratorio, cuando ciclamos la batería, podemos elegir un ciclo particular para medir su capacidad de carga o descarga. De la corriente y el tiempo, podemos calcular la capacidad en amperios-hora. Ahora, si repites el mismo proceso a medida que la batería se degrada, puedes encontrar la capacidad en un estado envejecido y desde allí calcular el porcentaje de desvanecimiento (el desvanecimiento de capacidad con respecto al estado fresco).

Tech Briefs: ¿Ha experimentado con diferentes protocolos de carga?

Tanim: Para evitar el recubrimiento de litio, puedes modificar el diseño de la batería de diferentes maneras: puedes cambiar materiales, puedes cambiar el diseño del electrodo o varios otros aspectos del diseño de la batería, como el electrolito.

También puedes cambiar las condiciones de operación o perfiles de carga. Por ejemplo, puedes probar diferentes protocolos de carga y compararlos con una línea base. Por ejemplo, en lugar de corriente constante/voltaje constante, puedes probar protocolos de carga de múltiples pasos u otros. Y también puedes cambiar la temperatura.

Nuestro método para detectar el recubrimiento de litio será aplicable independientemente de cualquier cambio de diseño o protocolos de carga.

Tech Briefs: ¿Cómo ve esto implementado?

Tanim: Hay dos escenarios por los cuales este método hará una contribución valiosa. El primero es para uso por científicos de investigación en un laboratorio. Este método nos dirá más rápidamente si bajo las condiciones de operación dadas, el recubrimiento de litio está ocurriendo o no— no tenemos que abrir una celda ni hacer ningún otro análisis post-test. Solo la firma electroquímica nos dirá si el recubrimiento de litio está ocurriendo para este diseño y condición de operación particular. Eso puede hacerse dentro de 10 a 25 ciclos. Nos permite saber si debemos modificar el diseño de las baterías —queremos identificar eso lo antes posible. Luego podemos volver, reiterar el diseño y volver a probar para ver si vamos en la dirección correcta.

Las firmas electroquímicas, con algunas modificaciones y verificación adicional, también pueden implementarse en un sistema de gestión de batería a bordo de un vehículo eléctrico así como en aplicaciones estacionarias donde se usan baterías de iones de litio. OEMs o fabricantes de baterías ya recopilan la mayoría de estas firmas. Usándolas como línea base, podemos, tal vez no en un ciclo de vida temprano, tal vez unos años más adelante, alertar al usuario que aunque la batería estaba bien al comienzo de su vida, algo ha cambiado, y el recubrimiento de litio ha comenzado a ocurrir. “Dado que ahora hay recubrimiento de litio, esta es una advertencia temprana de que debe hacer algo con la batería.”

Tech Briefs: ¿Podría arriesgar una suposición sobre cuán pronto esto podría comercializarse?

Tanim: Tenemos una patente provisional sobre esto y estamos trabajando en presentar la patente completa muy pronto. También estamos buscando oportunidades de colaboración para desarrollarlo más y estamos viendo mucho interés de empresas privadas. Además, DOE tiene un fondo de comercialización de tecnología donde podemos colaborar con otras industrias privadas y mejorarlo y demostrarlo para aplicaciones a bordo, pero no quiero darte ninguna suposición en particular.

Una versión editada de esta entrevista apareció en la edición de diciembre de 2021 de Tech Briefs.