关键词： 废旧锂离子电池   正极材料   磁分离   磷酸铁锂   三元材料  

摘要： 伴随动力锂离子电池的广泛应用,废旧锂离子电池数量与日俱增,如何实现高效、清洁、资源化回收利用是锂离子电池行业可持续发展亟待解决的关键问题。磁分离技术利用电池正极材料的磁性差异来简化回收流程,是一种绿色、低能耗的电池回收预处理手段。探讨了磁分离机理及设备,总结磁分离技术在两种主流废旧锂离子电池中的应用,旨在实现磁分离技术与废旧锂离子电池回收的结合,促进废旧锂离子电池正极材料回收产业高速发展。

关键词： 锂离子电池   磷酸铁锂   制备技术   产品改性   发展现状  

摘要： 锂离子电池凭借其高能量密度、轻量化设计以及高输出功率等显著优势,在众多领域得到了广泛应用。但目前,其在实际应用中仍存在一些亟待突破的技术瓶颈,主要表现在能量密度相对过低、低温性能较差等方面。为攻克这些难题,诸多研究学者围绕电池原料组分开展系列研究工作。正极材料作为锂离子电池的核心组成部分,对电池整体性能有着至关重要的影响。在众多正极材料中,磷酸铁锂凭借其独特的性能以及成本优势,被认为是最具发展潜力的材料之一。概述了制备磷酸铁锂材料的多种前驱体原料,根据原料特性介绍了一些主流生产工艺流程;梳理了现阶段主要的磷酸铁锂制备技术,对比分析了不同技术之间的优缺点以及各自的适用场景,为实际生产中的技术方案选择提供了依据;总结了磷酸铁锂产品性能优化的多种改性策略;剖析了磷酸铁锂制备过程中存在的技术难题,明确了磷酸铁锂制备工艺的重点研究方向。研究成果对于改善磷酸铁锂产品质量、提升锂离子电池性能具有一定的借鉴意义。

关键词： 磷酸铁锂电池   超声检测   热失控   状态监测   早期预警  

摘要： 磷酸铁锂电池热失控是当前大规模电化学储能系统安全运行面临的主要挑战之一。该文提出了一种用于热失控过程中方形铝壳磷酸铁锂电池内部状态监测的原位超声透射方法,并结合温度、电压、电流、表面形变等多参数检测技术,构建了电池热失控内-外参量综合测试系统。研究了电池在不同工况下内外参量变化特性,讨论了超声信号对电池内部演变的响应机制,实现了不同工况下电池内部状态的精确监测。结果表明,超声信号强度(U_(rms))和超声飞行时间(time of flight,TOF)能够有效表征电池内部状态的变化,其中U_(rms)对电池温度和荷电状态(state-of-charge,SOC)的变化更为敏感。电池过充会显著增强超声信号衰减效果,且信号被噪声淹没的时间节点远早于防爆阀开启时间,表明超声信号可作为电池过充热失控的早期预警指标。在此基础上,提出了基于改进马田系统的电池过充热失控预警算法,提前30 min预测电池防爆阀的开启。该研究工作对于深入认识储能电池热失控的时空发展特性,提升热失控的早期预警技术具有重要意义。

关键词： 锂离子电池   热失控   气体扩散   仿真  

摘要： 随着储能锂离子电池的大规模应用,电池热失控(thermal runaway,TR)过程中的气体扩散行为及其早期检测受到广泛关注。对280 Ah磷酸铁锂电池进行外部加热触发的热失控实验,系统分析了热失控过程中释放的气体成分,并探讨了不同荷电状态(state of charge,SOC)下的热失控特征。实验结果表明,高SOC条件下,电池热失控触发时间短,表面温升速率更高,100%SOC电池热失控释放气体中的H_(2)占比高达44.84%。相较之下,低SOC电池的热失控过程较缓和,主要释放CO_(2)(0%SOC电池热失控释放气体中CO_(2)占比78.41%)。此外,利用ANSYS Fluent软件对储能系统中磷酸铁锂电池热失控过程中气体的扩散行为进行了模拟。仿真结果表明,不同SOC条件下,气体扩散路径存在显著差异:在高SOC下,气体主要沿垂直方向迅速上升并在顶部区域扩散,而在低SOC下,气体首先在底部积聚,随后逐步扩散至整个空间。揭示了SOC对磷酸铁锂电池热失控特征及气体扩散行为的影响,为锂离子储能系统的安全优化设计提供了重要的理论参考。

关键词： 磷酸铁锂电池   荷电状态估计   膨胀力   数据驱动   双向长短期记忆模型  

摘要： 锂电池的荷电状态(state of charge,SOC)是电池管理系统的重要参数,但其与电池内部复杂的电化学特性高度关联,无法直接测量。近年来,基于数据驱动的方法在SOC估计领域展现了极大的潜力,然而其对输入数据的精确性有较高要求。磷酸铁锂电池因存在电压平台问题,其电压波动和噪声会严重影响SOC估计的精度,本文针对这一问题,通过实验和数据驱动结合的方法,引入电池膨胀力作为新的输入维度,融合电池的电化学特性与机械特性,有效补偿了电压平台问题对SOC估计结果的影响。本研究在4种环境温度和2种动态电流测试工况下进行了实验,利用所得数据对神经网络模型进行训练和测试,以评估SOC估计精度并验证本方法的可行性和普适性。此外,本文还提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)的混合模型,兼顾序列数据的局部模式与长期依赖关系,进一步提升SOC估计的可靠性。结果表明,本文提出的方法可以显著提高磷酸铁锂电池SOC估计精度,相比未引入膨胀力信号,均方根误差(root-mean-square error,RMSE)平均下降了43.82%。同时,CNNBiLSTM模型相比其他常规神经网络模型,RMSE最多降低了53.88%。本研究为高精度SOC估计提供了新的思路,对提升电池管理系统的性能具有重要意义。

关键词： 废旧磷酸铁锂电池   预处理   正极材料   湿法回收   修复再生  

摘要： 随着新能源产业的快速发展,废旧磷酸铁锂电池的数量日益增多,大规模废旧电池退役潮即将到来,其回收问题备受关注,从电池废料对环境的污染与资源的稀缺角度来说,发展废旧磷酸铁锂电池的回收技术具有重要的经济价值与社会意义。总结了现有的关于废旧磷酸铁锂电池正极磷酸铁锂材料和负极石墨材料的回收技术现状与研究进展,对回收前的预处理技术,包括放电预处理、拆解分离、电极材料分离技术做了详细介绍,对比了正极磷酸铁锂材料生物回收技术、湿法回收技术、干法回收技术与修复再生技术的优势与不足;并介绍了负极石墨材料的回收再利用技术,提出了磷酸铁锂电池回收技术的挑战与未来前景,对废旧磷酸铁锂电池回收技术的发展趋势进行了展望,旨在对未来电池回收技术的低能耗、高效与高值化利用提供参考。

关键词： 磷酸铁锂   磷铁渣   浸出   浓缩   结晶  

摘要： 论文探索了浸出温度、碱用量、反应时间、液固比对提锂磷铁渣中磷浸出效果的影响,通过对比不同条件下的磷酸钠收率及元素指标,确定了最佳浸出工艺参数及浓缩结晶工艺条件。实验结果表明,在浸出液固比为6 m L/g,碱用量过量1.2倍,反应温度80℃的条件下浸出5 h,磷的浸出率达到95.85%,大部分铁留在渣中,铁、磷分离率达97.83%;采用重溶冷却结晶的方式能够有效控制结晶过程中的杂质夹带,产品结晶度好,满足工业级磷酸钠指标要求。

关键词： 废旧磷酸铁锂材料   提锂残渣   结晶   再生磷酸铁   再生磷酸铁锂  

摘要： 目前的废旧磷酸铁锂电池材料湿法工艺主要关注锂的回收,未对提锂残渣进行综合利用,造成了铁磷资源的浪费。选取提锂残渣的浸出液作为研究对象,通过调控溶液初始pH、反应温度、反应时间等结晶过程关键工艺参数,制备得到了电池用磷酸铁产品。在反应温度90℃,溶液初始pH为1.6,反应时间4 h的最优工艺条件下,铁、磷沉淀率分别达99%、98%。进一步用再生的磷酸铁前驱体制备磷酸铁锂正极材料,其放电比容量、首次库伦效率等电化学性能指标与市售磷酸铁合成的磷酸铁锂正极材料相当。研究结果为提锂渣中铁磷的资源化循环利用提供了新思路。

关键词： 含三元磷酸铁锂废料   氨水-碳酸铵氨洗   镍   选择性除杂  

摘要： 研究了含三元磷酸铁锂废料中杂质镍元素的去除。采用氨水-碳酸铵体系选择性浸出含三元废旧磷酸铁锂废料中的镍,考察了氨洗剂种类、浓度、液固比、氨洗温度和氨洗时间的影响,并通过ICP测试对氨洗前后原料数据进行对比。结果表明:在氨洗剂种类为氨水-碳酸铵、氨水浓度为4 mol/L、碳酸铵溶液浓度为5 mol/L、液固质量比为4∶1、氨洗温度为60℃、氨洗时间为5 h的条件下,镍的浸出率为87.12%,锂的浸出率为5.06%,铁的浸出率为1.20%,磷的浸出率为2.35%。氨水-碳酸铵体系可以实现从含三元磷酸铁锂废料中高效、选择性浸出镍。

关键词： 海洋工程辅助船   直流电力系统   电力系统设计及保护分析   磷酸铁锂电池  

摘要： 本文针对海洋工程辅助船的多用途、多功能、大推进功率和高精度定位能力等作业特点,研究一型以磷酸铁锂电池与柴油机作为动力源的直流电力系统。通过对该类型船舶的工况时间分布进行归纳分析,计算及验证锂电池容量的配比,并分析适用于该组合形式的电源装置的配电系统以及能量管理策略,最终在提高船舶运营安全性的同时实现节能减排。