分析モデルはバッテリーの能力を評価します
バッテリーの最適化には、一般に、エネルギー（蓄えることができる量）と電力密度（放出の速度）の間のトレードオフが含まれます。これらはすべて、材料、構成、および多孔性などの内部構造に依存します。最適化する必要のある構造に関連する調整可能なパラメータがあります。通常、パラメータ空間を検索して最適な組み合わせを見つけるには、何万もの計算を行う必要があります。これは時間のかかるプロセスです。
研究者は、バッテリーコンポーネントの選択と設計、およびそれらがどのように相互作用するかをガイドするために複雑な数値シミュレーションを必要としない、より高速で単純な方法を開発しました。簡略化されたモデルは、より計算量の多いアルゴリズムの10％以内の精度を備えており、研究者はバッテリーのレート能力をすばやく評価できます。
ほとんどすべてのバッテリーセルの設計者とオプティマイザーは、実行に費用がかかる疑似2次元（P2D）シミュレーションを使用します。これは、パフォーマンスを最大化するために注意深く調整する必要のある多くの変数とパラメーターがあるため、バッテリーセルを最適化するときに特に問題になります。
新しいツールは、設計プロセスを加速するためのより高速で透明性の高い方法を提供し、数値シミュレーションから常に簡単に取得できるとは限らない、シンプルで明確な洞察を提供します。このモデルは、MATLABやExcelなどの一般的なソフトウェア、さらには電卓にも簡単に実装できます。
モデルをテストするために、研究者は、一般的なフルセルおよびハーフセルバッテリーの電極の最適な多孔性と厚さを検索させました。その過程で、彼らは、ニッケル-マンガン-コバルトやニッケル-コバルト-アルミニウム酸化物などの「均一な反応」挙動を示す電極が、エネルギー密度を高めるために厚い電極を必要とするアプリケーションに最適であることを発見しました。彼らはまた、バッテリーの半電池（電極が1つしかない）の方が本質的に優れたレート能力を持っていることを発見しました。つまり、それらの性能は、市販の電池で使用されるフルセルで電極がどのように機能するかを示す信頼できる指標ではありません。
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