A Single Particle model with electrolyte and side reactions for degradation of lithium-ion batteries

电解质 锂(药物) 降级(电信) 电池(电) 电化学 还原(数学) 软件部署 锂离子电池 粒子(生态学) 计算机科学 相间 离子 材料科学 化学 物理 电极 热力学 数学 有机化学 物理化学 内分泌学 海洋学 操作系统 电信 功率(物理) 几何学 医学 地质学 遗传学 生物
作者
Ferran Brosa Planella,Widanalage Dhammika Widanage
出处
期刊:Applied Mathematical Modelling [Elsevier BV]
卷期号:121: 586-610 被引量:20
标识
DOI:10.1016/j.apm.2022.12.009
摘要

Battery degradation, which is the reduction of performance over time, is one of the main roadblocks to the wide deployment of lithium-ion batteries. Physics-based models, such as those based on the Doyle-Fuller-Newman model, are invaluable tools to understand and predict such phenomena. However, these models are often too complex for practical applications, so reduced models are needed. In this article we introduce the Single Particle Model with electrolyte and Side Reactions, a reduced model with electrochemical degradation which has been formally derived from the Doyle-Fuller-Newman model with Side Reactions using asymptotic methods. The reduced model has been validated against the full model for three scenarios (solid-electrolyte interphase growth, lithium plating, and both effects combined) showing similar accuracy at a much lower computational cost. The implications of the results are twofold: the reduced model is simple and accurate enough to be used in most real practical applications, and the reduction framework used is robust so it can be extended to account for further degradation effects.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
11完成签到 ,获得积分10
1秒前
海马回发布了新的文献求助10
2秒前
大杨完成签到,获得积分10
2秒前
wisteria发布了新的文献求助10
2秒前
科研通AI6.4应助文林宝贝采纳,获得10
3秒前
4秒前
wwliu199完成签到,获得积分10
5秒前
amey发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
一见喜完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
ping发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
陈进完成签到,获得积分10
8秒前
liubowen发布了新的文献求助20
8秒前
bp2018完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
10秒前
慕青应助文献多多采纳,获得10
10秒前
11秒前
明理的秀发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
12秒前
12秒前
思源应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
领导范儿应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
温温应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
张欢馨应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
英俊的铭应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
斯文败类应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
Hello应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
共享精神应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
斯文败类应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
14秒前
14秒前
脑洞疼应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
Loki应助科研通管家采纳,获得20
14秒前
14秒前
14秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
Pediatric Dermoscopy Trichoscopy & Onychoscopy 2030
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
Additive Manufacturing Design and Applications (ASM Handbook, Volume 24A) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7576776
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9156350
关于积分的说明 19588291
捐赠科研通 7160548
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3265116
关于科研通互助平台的介绍 2430202
邀请新用户注册赠送积分活动 2255726