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公开(公告)号：CN109071230A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201780027708.8
申请日：2017-05-08
Applicant: 株式会社LG化学
IPC: C01B32/182 , B01J3/00 , B01J19/00
Abstract: 本发明提供一种高压均化器以及利用该高压均化器制造石墨烯的方法。根据本发明的一个方面，提供一种高压均化器，其包括：通道模块，该通道模块包括微通道，用于均化的对象通过该微通道，其中，所述通道模块包括至少一个挡板，以便将所述微通道分隔成多个空间，以及提供所述挡板，以便沿宽度方向或高度方向将所述微通道分成两个空间。
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公开(公告)号：CN106415898A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201580026916.7
申请日：2015-05-08
Applicant: 株式会社LG化学
IPC: H01M4/38 , H01M4/587 , H01M4/62 , H01M4/134 , H01M4/1395 , H01M10/052 , C01B33/00 , C01B32/182
Abstract: 本发明提供了一种多孔硅-碳复合材料、其制造方法、包含该多孔硅-碳复合材料的负极和锂二次电池，所述复合材料包含：核，所述核包含多个活性粒子、在活性粒子表面的至少一部分上形成的导电材料、第一孔隙和第二孔隙；和涂覆在核上并包含石墨烯的第一壳层，其中活性粒子包括多个硅粒子、氧化硅粒子或其组合，第一孔隙存在于核中，并通过多个活性粒子的团聚而形成，并且第二孔隙不规则地分散并存在于核中，平均粒径小于活性粒子的平均粒径，并且为球形。
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公开(公告)号：CN118355263A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202280047838.9
申请日：2022-11-16
Applicant: 株式会社LG化学
Abstract: 公开了一种用于通过机器学习生成浓度预测模型的方法，该浓度预测模型用于预测目标物质的浓度。所述方法包括：训练数据生成步骤，生成优化转换光谱作为训练数据，优化转换光谱是通过根据预定转换条件对已知浓度的物质的基础光谱进行转换而获得；以及浓度预测模型生成步骤，通过机器学习所述优化转换光谱以及与所述优化转换光谱相对应的物质的实际测量浓度，来生成浓度预测模型，所述优化转换光谱是在所述训练数据生成步骤中生成并根据所述预定转换条件转换的，并且该方法可以通过抑制由除待预测分析物之外的化合物引起的光谱变化并且使跟随分析物浓度的光谱变化最大化，来提高物质浓度预测的精度。
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公开(公告)号：CN106415898B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201580026916.7
申请日：2015-05-08
Applicant: 株式会社LG化学
IPC: H01M4/38 , H01M4/587 , H01M4/62 , H01M4/134 , H01M4/1395 , H01M10/052 , C01B33/00 , C01B32/182
Abstract: 本发明提供了一种多孔硅‑碳复合材料、其制造方法、包含该多孔硅‑碳复合材料的负极和锂二次电池，所述复合材料包含：核，所述核包含多个活性粒子、在活性粒子表面的至少一部分上形成的导电材料、第一孔隙和第二孔隙；和涂覆在核上并包含石墨烯的第一壳层，其中活性粒子包括多个硅粒子、氧化硅粒子或其组合，第一孔隙存在于核中，并通过多个活性粒子的团聚而形成，并且第二孔隙不规则地分散并存在于核中，平均粒径小于活性粒子的平均粒径，并且为球形。
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