作为新一代具有高能量和高功率密度特征的固态电池，在可充电电池领域具有很好的应用前景。而确定新兴电池能否满足实际应用，达到与传统锂离子电池相当的性能，能量密度这一性能指标至关重要。然而，现有的技术仍然无法全面的评估电池设计、电池组件与固态电池能量密度之间的内在关系。基于此，美国橡树岭国家实验室Ilias Belharouak等人介绍了一种可用于固态电池性能全面分析的交互式实验工具包（SolidPAC）。该工具包可根据用户特定的应用要求，设计出相应的固态电池，帮助研究人员对电极材料性能和组分、电极厚度和负载、成本等因素进行合理优化，并利用逆向工程概念，将电池能量密度输出与材料和电池设计输入有效地关联起来。

【详细内容】

1. SolidPAC的具体演示

SolidPAC的总体目标是实现“按需电池”设计工具包，该工具包将为特定应用的电池组、模块和电池提供设计指南。图1A总结了SolidPAC用于实现性能预测的信息范围，根据用户需求包括阴极、阳极和固态电解质（SE）化学成分、组分和负载、电极厚度和结构、电动汽车（EV）系列、电池设计和辅助电池组件等参数。SolidPAC可以根据用户输入的电池组范围/能量/功率和电池组/模块/电池组配置，估算电池的容量（图1B），并将电池容量与用户提供的阳极和阴极结构信息以及数据库中的材料信息相结合，从而估算电池所需的材料。随后，使用输入电池设计参数，对组件尺寸和电池能量密度进行计算（图1C）。

Figure 1. SolidPAC design principles.

为了探索该工具包的功能，图2A显示了电池隔膜厚度对电池重量和体积能量密度的影响。当隔膜厚度为25 mm时，电池产生的能量密度为400 Wh kg-1和1550 Wh L-1，这与电动汽车应用设计的SSB的拟定能量密度接近。大多数报告显示，当隔膜厚度在100 mm范围时，电池能量密度一般在150-250 Wh kg-1和550-950 Wh L-1范围内，与传统锂镍钴铝氧化物（NCA）石墨电池的能量密度比较相近（250 Wh kg-1和570 Wh L-1），而NCA/Gr Si电池的能量密度约400 Wh kg-1和700 Wh L-1。因此，要获得电池级能量密度，将隔膜厚度保持在100 mm以下是至关重要。

Figure 2. SolidPAC results.

2. SSB电池的双极和常规叠加效应

与传统锂电池相比，SSB的另一个重要特征是可以进行双极堆叠串联（图2C、2D和3）。电池的双极堆叠串联能够提高电池额定电压，减少电池中的非活动元件（封装、电气连接等），从而提高电池能量密度。在模块内，多个电池单元通过外部接线串联或并联。根据模块内的电池连接，电池结构通常分为单极或双极电池。单极结构由正极和常规锂离子电池组成，其中一个电池的负极片与下一个电池的正极片相连（图3B）。这种设计，需要对单个电池进行密封和包装，然后进行接线，以防止短路和电解液泄漏。

与传统堆叠相比，双极堆叠适用于SSB，因为SE可降低电解液泄漏和电池短路的风险。因此，阴极和阳极可以涂覆在同一个电池的两侧，无需对单个电池进行单独包装和密封。由于减少了外部布线和集电器接线片，降低了电池的欧姆电阻，减少了封装材料的使用，从而提高了双极堆叠SSB的功率和能量密度。针对图2C和2D所示的一系列化学反应，研究人员评估了堆叠结构对电池级能量密度的影响。

Figure 3. Conventional and bipolar stacking.

3. SolidPAC灵敏度分析

如图4所示，研究人员使用公式图片，对SolidPAC的灵敏度进行了分析，以便能够调整电池相关参数，获得能量密度的最大化，其中Si为灵敏因子，EDfinal和EDinitial为扰动组和基态组的能量密度。对于质量能量密度，活性物质的含量是最敏感的因素，阴极的面积容量和电解质厚度是重要的调整因素。相比之下，对于体积能量密度，阴极的面积容量是最敏感的因素，电解质厚度、活性物质分数、阴极电解质分数和N/P比也显示出高灵敏度。如图4B所示，研究人员对一系列不同的材料组合进行了灵敏度分析，总体趋势预期的结果一致。

Figure 4. SolidPAC sensitivity analysis.

4. 实验数据分析

如图5所示，SolidPAC可用于相关实验参数的计算与预测，如阴极厚度、过量阳极含量、重量和体积能量密度（图5）。图5A和5B所示，重量和体积能量密度随阴极面积容量的增加而增加，但与阴极化学无关。由于较大的SE厚度和低面积容量，大多数SSB的性能远远低于最新报道的锂离子电池性能。然而，应注意的是，与体积能量密度相比，重量能量密度显示出更大的度量偏差。这是因为不同形状的SSB（扣式电池、压力电池、Swagelok电池），具有不一样的电池体积，这样会导致更大的质量能量密度偏差。此外，图5C所示，活性材料的比重和面积容量之间的相关性也显示出不均匀分布，表明在给定的复合阴极配方中，阴极面积负载（mg cm-2）和厚度（mm）的数值范围通常都比较大。图5D所示，可以清楚地观察到，在较低的过量阳极和较高的阴极厚度，可以获得较高的能量密度。

Figure 5. Analysis of experimental datasets with SolidPAC.

5. SolidPAC软件的公开和更新

SolidPAC是一款应用于SSB电池设计的交互式实验工具包，随着对SSB技术的不断了解，研究人员会对SolidPAC进行不断的迭代和改进。同时，研究人员非常欢迎广大同行、SSB行业和读者，通过不同的方式与他们进行交流，为SolidPAC的完善与更新，提供宝贵的反馈信息和建议。目前，橡树岭国家实验室（ORNL）正在对SolidPAC进行积极的开发，预计每两年更新一次。有关该软件的更新将通过ORNL网站和橡树岭国家实验室的社交媒体（LinkedIn、Twitter）对外共享。

第一作者：Mar Dixit

通讯作者：Mar Dixit, Ilias Belharouak

通讯单位：美国橡树岭国家实验室

关于工具包的获取，可以点击下方链接在文章底部查找：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666386422000236?via%3Dihub

Marm Dixit*, Anand Parejiya, Rachid Essehli, Nitin Muralidharan, Shomaz UlHaq, Ruhul Amin, Ilias Belharouak*, SolidPAC is an interactive battery-on-demand energy density estimator for solid-state batteries, 2022, https://doi.org/10.1016/j.xcrp.2022.100756