16、固态电解质电池:特性、类型与性能分析

固态电解质电池:特性、类型与性能分析

1. 固态电解质电池概述

电池通常由通过离子传输介质(即电解质)分隔的电化学反应对组成。常见电池多使用液态电解质,但随着能制成具有较低整体离子电阻的电子绝缘元件的固体材料出现,固态电解质电池得以发展。部分固态电解质电池已实现商业化,在常温(约25°C)下,是心脏起搏器、保存易失性计算机内存及其他需要长储存和使用寿命的低功率应用的重要电源。

自1950年以来,固态电解质电池发展呈现两个趋势:一是低能量的银基系统大多被高能量的锂阳极电池取代;二是电池从具有相对较厚电解质层(约毫米级)的颗粒型设备发展为电解质厚度约为微米级的薄膜设备,以克服锂离子传导电解质电阻较高导致的欧姆损耗。

目前商用固态电解质电池多采用锂阳极,原因如下:
- 锂在重量和体积方面都具有高比容量。
- 锂具有强正电性,与典型阴极材料结合时可产生高电压。
- 有合适的锂离子导体可用作固体电解质。

表1展示部分金属在形成金属碘化物作为放电产物时,电池系统的理论等效重量、等效体积、电压、容量密度和能量密度。在碱金属中,锂的小等效体积在确定理论能量密度时,足以弥补该组中较重成员获得的稍高电压。而锂的高电压又弥补了多价金属的容量优势。只有钙、锶和钡的金属 - I₂电池的理论比能量接近锂。此外,表中多价金属尚无合适的导电固体电解质,因此目前锂是首选的阳极材料。

阳极金属 阳极等效重量 (g/eq) 阳极等效体积 (cm³/eq) E⁰ (V) 电池容量密度
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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