一种通过调控锂空位含量制备石榴石型固态电解质的方法

    公开(公告)号:CN112573574A

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN202011461697.4

    申请日:2020-12-08

    Abstract: 一种通过调控锂空位含量制备石榴石型固态电解质的方法,属于固态离子材料领域。石榴石型固态电解质其结构表达式为Li7‑zLa3‑yAyZr2‑xBxO12,利用元素A对La位进行部分取代,利用元素B对Zr位进行部分取代,通过改变x和y的数值,将锂空位含量z调控在0‑1之间。本发明能够显著降低立方相石榴石型固态电解质的成相温度和陶瓷片体的致密化温度,获得的石榴石型固态电解质具有较高的致密度和离子电导率,同时对金属锂负极有良好的电化学稳定性。本发明中的制备方法简单,成本较低,易于工业化生产,获得的石榴石型固态电解质可应用于全固态锂离子电池、锂‑空气电池,和其它储能器件等。

    一种硅酸钛钠材料制备及其在锂/钠离子电池的应用

    公开(公告)号:CN109678166B

    公开(公告)日:2021-01-05

    申请号:CN201811583578.9

    申请日:2018-12-24

    Abstract: 一种硅酸钛钠材料制备及其在锂/钠离子电池的应用,属于锂/钠离子电池技术领域。其主体化学式为(Na2‑xAx)(Ti1‑yBy)(Si1‑zCz)(O5‑mDm),本文缩写为NTSO,该材料具有三种晶体结构,四方晶系,空间群:P4/nmm(129),正交晶系,空间群:Pmc21,四方晶系,空间群:P42/m。并将其应用于锂/钠离子电池电极材料。该材料具有良好的循环稳定性、较低的电压平台及较高容量。本专利主要采用了水热法、固相烧结法、熔盐法制备了此种材料,并对其进行了改性(掺杂和包覆)。该法具有合成温度低、时间短,原料易得、环境友好等特点,本发明公开了其制备方法及应用范围。

    基于深度学习融合模型的锂离子电池剩余使用寿命预测方法

    公开(公告)号:CN120064993A

    公开(公告)日:2025-05-30

    申请号:CN202510133988.7

    申请日:2025-02-07

    Inventor: 尉海军 李想 赵姝

    Abstract: 本发明公开了基于深度学习融合模型的锂离子电池剩余使用寿命预测方法,针对现有方法中对特征提取依赖复杂工程设计、预测精度不足及适应性较差的问题。该方法通过采集电池充放电过程中充放电次数、充放电电压、充放电时间以及电池容量数据,构建卷积神经网络‑双向长短期记忆网络‑注意力机制(CNN‑BiLSTM‑Attention)融合模型,用于预测电池的RUL。具体步骤包括:数据采集与预处理、构建模型、模型训练与测试、以及利用历史数据预测电池的RUL。卷积神经网络用于提取局部特征,双向长短期记忆网络捕捉时间序列中的时间依赖性,注意力机制为特征赋予不同权重。本方法显著提高锂离子电池RUL预测的准确性和适应性。

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