2024-07-24 物質・材料研究機構（NIMS）エネルギー・環境材料研究センター（GREEN）、ソフトバンク株式会社
国立研究開発法人物質・材料研究機構は、ソフトバンク株式会社と共同で、高エネルギー密度金属リチウム電池の性能評価データに対して、機械学習手法を適用し、寿命予測モデルを構築しました。
概要
- 国立研究開発法人物質・材料研究機構(以下「NIMS」)は、ソフトバンク株式会社(以下「ソフトバンク」)と共同で、高エネルギー密度金属リチウム電池の性能評価データに対して、機械学習手法を適用し、寿命予測モデルを構築しました。放電、充電、緩和プロセスから得られる情報を基に、特定の劣化機構を仮定しない、高精度な予測モデルの構築に成功しました。本成果は、金属リチウム電池を搭載したデバイス運用における安全性・信頼性の向上に寄与し、金属リチウム電池の早期実用化に貢献します。
- 金属リチウム電池は、現行のリチウムイオン電池よりも高い重量エネルギー密度を実現することができるため、ドローンや電気自動車、家庭用蓄電システムなどの幅広い分野への応用が期待されています。NIMSは、2018年にソフトバンクと共同で「NIMS-SoftBank先端技術開発センター」を設立し、携帯電話基地局やIoT、HAPS(High Altitude Platform Station)などに向けた高エネルギー密度蓄電池に関する研究を行ってきました。これまでに、300 Wh/kg以上という高いエネルギー密度で200サイクル以上の充放電が可能な金属リチウム電池を報告しています。このように高い電池性能を有する金属リチウム電池の実用化には、安全性の観点から、そのサイクル寿命を正確に見積もる技術の開発が極めて重要となります。しかしながら、金属リチウム電池の劣化機構は、従来のリチウムイオン電池よりも複雑であり、その詳細は未だ明らかになっていません。そのため、金属リチウム電池の寿命予測モデルの構築は難しい課題となっています。
- 研究チームは、これまで確立してきた高い電池作製技術を用いて、金属リチウム負極とニッケル過剰系正極で構成される高エネルギー密度な金属リチウム電池セルを多数作製し、その充放電性能を評価しました。得られた充放電データに対して、機械学習手法を適用することにより、金属リチウム電池の寿命予測モデルを構築しました。放電、充電、緩和プロセスから得られたデータを分析することで、特定の劣化機構を仮定することなく、サイクル寿命を予測することが可能なモデルの構築に成功しました。
- 今後、寿命予測モデルの予測精度をさらに向上させ、新規材料の開発にも活用することで、高エネルギー密度の金属リチウム電池の実用化を加速します。
- 本研究は、NIMS-SoftBank先端技術開発センターの研究開発の一環として、Qianli Si NIMSジュニア研究員、松田 翔一チームリーダー、館山 佳尚グループリーダーらの研究チームによって実施されました。
- 本研究成果は、日本時間2024年6月27日に、Advanced Science 誌にオンライン掲載されました。
プレスリリースの図 : 最終的に構築した寿命予測モデル
掲載論文
題目 : Data-Driven Cycle Life Prediction of Lithium Metal-Based Rechargeable Battery Based on Discharge/Charge Capacity and Relaxation Features
著者 : Qianli Si, Shoichi Matsuda, Youhei Yamaji, Toshiyuki Momma, Yoshitaka Tateyama
雑誌 : Advanced Science
掲載日時 : 2024年6月27日
DOI : 10.1002/advs.202402608
