英國薩裏大學研究團隊開發 28 種鈉離子電池材料以提升充電速度及續航力

·作者 Henderson·Engineering
英國薩裏大學研究團隊開發 28 種鈉離子電池材料以提升充電速度及續航力
重點
  • 薩裏大學開發了包含 28 種材料的鈉離子電池資料庫。
  • 鈉的豐富性使鈉離子電池成為重要技術發展。
  • 研究團隊利用機器學習加速鈉離子電池材料的開發。
  • 含鈦材料在經過 100 次循環後仍保留超過 90% 的容量。

薩裏大學的研究人員已開發出一個包含 28 種材料的資料庫,以協助識別更佳的鈉離子電池建材候選者。該資料庫有助於尋找替代材料,以取代傳統的鋰離子電池,因為鋰資源相對稀缺且分佈不均。薩裏大學化學與化學工程學院的講師及該研究的通訊作者丹尼爾·科曼杜爾表示:「我們高度依賴鋰離子電池,但鋰資源相對稀缺且在全球分佈不均。」他指出,鈉離子電池正逐漸成為一種可靠的替代技術;然而,仍需進一步分析以改善其在重複充電循環中的表現及儲能能力。

他補充道:「鈉的豐富性使得鈉離子電池成為一項重要的技術發展。」

鈉離子電池的潛力

團隊探討瞭如何通過改變鈉錳氧化物的化學成分來改善其作為陰極的性能。這一關鍵電池組件決定了電池可以儲存多少能量以及其運作的效率。在調查過程中,他們創建了一個由 28 種不同金屬成分組成的資料庫,並比較其在鈉離子電池中的性能。這一系列材料是通過用不同金屬的變化量替代錳而製成的,包括鐵、鈦和釩。研究發現,鐵可提升儲能能力,釩可改善循環穩定性,而少量的鈦則可增強高倍率性能。

一些含鈦材料在經過 100 次充放電循環後仍保留超過 90% 的容量。

機器學習加速材料探索

團隊一致認為,找到能提供最佳性能的材料是一大挑戰。為了探索合適的替代材料,研究人員開發了一種自動化方法,以分析實驗產生的數據。他們利用實驗中生成的數據集訓練機器學習模型。科曼杜爾表示:「這項工作是建立更大數據集的第一步,這對於機器學習指導材料的搜尋至關重要,幫助我們更快速地識別有前景的材料,加快更佳鈉離子電池的開發。」

研究人員表示,擴大數據集最終將使人工智能在材料生產和實驗之前預測有前景的電池組成。但目前的資料庫仍然太小,無法進行可靠的預測。擴展方法至更廣泛的陰極材料,可能生成所需的大型高質量數據集,以加速新電池材料的發現。隨著時間的推移,這將幫助科學家設計針對特定需求的鈉離子陰極,例如更高的儲能、更快的充電或更長的使用壽命。該研究的共同首席作者、太空工程博士生伊登·馬克斯表示:「最引人注目的是相對較小的成分變化如何影響材料的儲能能力、高速性能及耐用性之間的平衡。

繪製這些關係讓我們對下一步的探索有了更清晰的方向。」

這些研究結果已發表在《材料化學期刊》的新研究中。

項目規格
資料庫材料數量28 種
鈉離子電池特點相對豐富的鈉資源、潛在的高儲能能力
實驗中含鈦材料的容量保留率超過 90%(經過 100 次循環)

鈉離子電池的未來發展方向

隨著鋰資源的稀缺,鈉離子電池的研究愈發重要。薩裏大學的研究團隊通過建立包含 28 種材料的資料庫,探索鈉離子電池的潛力,並利用機器學習技術加速材料的發現過程。這不僅能提升鈉離子電池的性能,還有助於滿足市場對高效能電池的需求。隨著數據集的擴大,未來有望設計出更具針對性的鈉離子陰極材料,推動可持續能源技術的發展。

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