배터리 셀은 어떻게 노화되며 그 이유는 무엇일까요?
바테모로 이해해 보세요!
문제
배터리 노화를 방지하고 배터리 수명을 보장하는 것은 배터리 셀 및 시스템 개발의 주요 과제입니다. 배터리 노화를 마스터하는 것은 복잡한 일입니다. 밀리초 단위의 비선형적으로 결합된 셀 반응에서부터 수개월이 걸리는 노화 메커니즘까지에 대처해야 합니다. 따라서 배터리 노화 테스트가 길어집니다. 이는 특히 배터리처럼 기술이 빠르게 발전하는 분야에서는 중요한 과제입니다.
배터리 노화
배터리가 공급할 수 있는 에너지의 총량은 얼마인가?
배터리가 순간적으로 얼마나 많은 에너지를 내는가?
이는 배터리 노화 및 배터리 수명의 여러 측면에 해당됩니다. 몇 가지 예를 들어 보겠습니다:
- 어떤 배터리 구성 요소가 어떤 조건에서 왜 노후화되는가?
- 노화 방지와 수명 연장을 위해 취할 수 있는 조치는 무엇인가?
- 수명 연장을 위해 셀 디자인을 어떻게 최적화할 수 있는가?
- 사이클 노화에서 캘린더 노화로 넘어갈 때 배터리 노화는 어떻게 변화하는가?
- 배터리 노화 예측에 올바른 접근 방식은 무엇인가?
주어진 개발 시간 내에 이러한 질문에 안정적으로 답하는 것은 매우 어려운 일입니다.
솔루션
빠르다
노화 테스트는 짧으면 몇 달에서 길면 몇 년까지 소요됩니다. 바테모 셀 모델은 클러스터에서 빠르게 병렬화되어 실행됩니다. 애플리케이션에 대한 수백 가지의 노화 시나리오를 하룻밤 사이에 시뮬레이션합니다.
물리적이다
배터리 노화를 올바르게 파악하려면 셀 내의 모든 관련 전기적, 화학적, 열적, 물리적 프로세스를 정확하게 설명해야 합니다. 이것이 바로 바테모 셀 모델이 하는 일입니다. 새 배터리와 노후 배터리에 모두 적용됩니다.
정확하다
바테모 셀 모델은 가장 정확한 배터리 셀 모델입니다. 보장드립니다! 바테모는 정확성을 정량화하기 위해 새 배터리 셀과 노후 배터리 셀 모두에 대해 항상 유효성을 입증합니다.
바테모의 배터리 노화에 대한 방법론은 매우 꼼꼼하며 배터리 노화를 유발하는 개별적 물리적 프로세스를 이해하려는 아이디어를 기반으로 합니다.
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바테모 셀 모델을 만들어 최적의 노화 테스트를 기획하기 위한 심층적인 물리적 인사이트를 활용해 보세요.
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노화 실험을 수행하고 물리적 노화 식별이 가능하도록 중간 특성화를 설계해 보세요.
이것은 적절한 근거입니다!
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노화 및 물리적 식별 데이터를 통해 셀의 노화 과정과 그 이유를 알아보세요.
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노화 실험을 트리거된 노화 메커니즘과 상호 연관시키고 물리적 노화 예측 모델을 구축해 보세요.
이 방법의 1단계부터 3단계는 어렵지만 바테모에서는 이를 잘 이해하고 있습니다. 노화 예측의 네 번째 단계는 배터리 모델링에서 가장 어려운 문제이자 배터리 시장에서 해결되지 않은 문제입니다. 이는 학계, 기업, 그리고 저희에게 모두 마찬가지입니다. 바테모와 함께라면 오늘날 가능한 최첨단 기술의 우위에 서게 됩니다.
장점
더 빠르다
더 낫다
바테모 셀 모델을 사용하면 배터리 노화를 이해하여 노화가 잘 일어나지 않는 배터리 셀을 설계할 수 있습니다. 배터리 시스템은 물리적 노화 시뮬레이션을 통해 관련 노화 시나리오에 견고한 대응이 가능하도록 합니다. 이렇게 배터리 수명을 연장할 수 있습니다.
더 저렴하다
바테모를 사용하면 배터리 노화를 물리적으로 이해할 수 있습니다. 그런 다음 배터리를 손상 없이 완전히 활용할 수 있습니다. 이렇게 하면 오버사이징과 생산 비용을 줄일 수 있습니다. 연간 셀 조달 비용을 살펴보고 10%를 빼면 됩니다.