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Abstract
리튬인산철 (LFP : Lithium Iron Phosphate) 입자 크기 분포 (PSD : Particle Size Distribution) 의 정확한 측정은 배터리 성능을 최적화하는 데 매우 중요합니다.
이 연구는 LFP PSD 측정과 관련된 문제를 탐구하고, 초음파 분산을 통한 맞춤형 해결책을 제안합니다.
일련의 테스트를 통해 확인된 최적의 조건은 510W 로 1분간 초음파 분산을 시행하는 것입니다.
이 방법은 D100 값이 10.27 μm 인 안정적인 PSD 를 제공하며, 뛰어난 재현성을 보이고 ISO 13320 표준을 준수하는 것입니다.
이 접근법은 연구자와 엔지니어들이 LFP 배터리 성능을 최적화하고 지속 가능한 에너지 솔루션 개발을 가속화할 수 있도록 합니다.
Introduction
급성장하는 전기차 (EV) 혁명은 고성능, 지속 가능한 에너지 솔루션의 개발에 달려 있습니다. 그러나 주행 거리의 제한은 여전히 중요한 도전 과제입니다.
리튬이온 배터리가 유망한 방안을 제시하고 있는 반면, 안전성과 경제성이 뛰어나다고 평가받는 리튬인산철 (LFP) 배터리는 중요한 단점이 있습니다.
즉, 리튬 니켈 망간 코발트 산화물 (NMC, Lithium Nickel Manganese Cobalt Oxide) 이나 리튬 니켈 코발트 알루미늄 산화물 (NCA, Lithium Nickel Cobalt Aluminum Oxides) 과
같은 다른 배터리와 비교할 때 낮은 중량 에너지 밀도 (Gravimetric Energy Density) 를 가지고 있다는 것입니다.
이는 주행 거리가 짧고 충전 시간이 길어져 LFP 배터리가 전기차에 널리 채택되는 데 장애가 되고 있습니다.
다행히도, LFP 배터리 재료의 입자 크기를 정교하게 조정하는 것이 중요한 해결책이 될 수 있습니다.
배터리 내에서 LFP 입자의 크기는 배터리 성능에 큰 영향을 미칩니다. LFP 배터리의 작동 메커니즘을 살펴보면, 입자 크기가 다음과 같은 측면에서 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있습니다.
| 1. |
더 작은 LFP 음극 입자는 부피에 비해 더 큰 표면적을 가지고 있습니다. 표면적이 클수록 더 많은 리튬 이온이 음극 입자와 반응에 참여할 수 있습니다.
따라서 더 많은 리튬 이온을 저장하고 방출할 수 있어, 배터리 크기를 늘리지 않고도 더 많은 에너지를 저장할 수 있게 됩니다. |
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| 2. |
더 작은 LFP 입자는 더 미세한 다공성 구조를 형성하여 전해질이 음극 구조 내부로 더 쉽게 침투할 수 있게 해주고, 이로 인해 이온 전달이 촉진되어 배터리가 더 빠르게 충전 및 방전할 수 있게 합니다. |
즉, 더 미세한 LFP 음극 물질을 사용하면 연구자와 개발 엔지니어는 에너지 밀도 향상, 충전 속도 가속화, 주행 거리 연장 등의 이점을 얻을 수 있으며,
동시에 LFP 배터리가 전기차 (EV) 산업에서 매력적인 이유인 안전성과 비용 효율성을 그대로 유지할 수 있습니다.
그러나 입자가 작을수록 배터리 성능이 더 좋아진다 는 단순한 문제가 아닙니다.
작은 LFP 입자는 충·방전 주기 동안 기계적 손상에 더 취약하여 배터리의 수명을 단축시킵니다.
또한, 작은 입자는 전해질이 더 쉽게 침투할 수 있도록 다공성 구조를 제공하지만, LFP 입자들 사이에 상대적으로 더 많은 빈 공간이 생기므로 배터리의 전체 에너지 밀도를 감소시킵니다.
따라서 높은 표면적의 이점과 긴 수명을 동시에 고려하면서 에너지 밀도를 최적화하기 위해 적절한 입자 크기를 찾는 것이 매우 중요합니다.
이 최적화는 특정 음극 재료의 상태와 배터리의 의도된 사용 목적에 따라 달라집니다.
단일 크기의 LFP 입자가 가진 성능 딜레마를 해결하기 위해 최적의 해결책은 혼합 입자 크기 분포(PSD)에 있을 수 있습니다.
다양한 크기의 입자를 전략적으로 결합함으로써 각 개별 크기 분획이 제공하는 이점을 균형 있게 달성할 수 있습니다.
작은 입자는 리튬 이온과의 상호작용을 위한 충분한 표면적을 제공하는 반면, 큰 입자는 포장 밀도와 구조적 안정성을 극대화하는 데 도움을 줍니다.
따라서 배터리 성능을 향상시키기 위해서는 단일 크기의 LFP 구성 요소든, 복잡한 분포를 가진 혼합물이든, LFP 소재의 복잡한 정밀하게 측정하고 분석하는 것이
LFP 리튬 배터리 공급업체에게 매우 중요해지고 있습니다.
Measurement design
최적의 입자 크기 분포 (PSD) 제어는 상당한 도전 과제를 제시합니다. 전통적인 Sieving 방식과 비교하여, 레이저 회절 입도 분석기는 LFP 전극 재료 내 복잡한 입자 크기 분포를 정확하게
특성화할 수 있는 강력하고 정밀한 솔루션을 제공합니다. 이 첨단 기술은 빛의 회절 원리를 이용하여 넓은 입자 크기 범위에 걸쳐 입자 크기를 측정하며,
연구자들에게 매우 정확하고 재현 가능한 데이터를 제공합니다.
고성능 LFP 리튬 배터리의 수요를 충족시키기 위해 Bettersize Instruments 사는 업계에서 정밀한 PSD 측정을 위한 Bettersizer 2600 모델을 추천하고 있습니다.
이 기기는 레이저 회절 방법을 최적화하여 0.02 - 2600 μm 범위의 입자 크기를 정확하게 측정합니다. 독특한 광학 설계로 건조된 분말부터 습식 슬러리에 이르기까지
다양한 샘플 상태에 유연하게 대응하며, 분산 및 공급 유닛 간의 효율적인 전환이 가능합니다.
이 연구에서는 합성된 마이크로 크기의 LFP 입자를 건조된 분말 상태에서 샘플로 사용하였습니다.
LFP 샘플은 불용성 특성 때문에 물에 분산되었습니다. 데이터 신뢰성을 극대화하기 위해 Bettersizer 2600 본체와 함께 BT-802 대용량 자동 분산 유닛을 사용하여 PSD 측정을 진행했습니다.
LFP 입자가 물에 비해 밀도가 크기 때문에 침전을 방지하기 위해 교반 속도는 1800 rpm 으로 설정하였습니다.
Bettersizer 2600 with BT-802
Maintaining Measurement Integrity: Addressing Abnormal PSD and Obscuration Trends
PSD 결과의 신뢰성을 보장하기 위해 동일한 LFP 샘플과 동일한 샘플링 방법을 사용하되, 교반/순환 시간을 다르게 하여 일련의 테스트를 진행했습니다.
샘플 현탁액의 교반 및 순환 시간이 길어짐에 따라, Figure 1 에 나타난 바와 같이 PSD 결과는 감소하는 경향을 보였으며, 동시에 차광 (obscuration) 값은 증가하는 것으로 나타났습니다.
Figure 1. Abnormal PSD and Obscuration Trends
대부분의 경우, 일반적으로 나타나는 경향은 교반 시간이 길어질수록 안정적인 PSD 와 일관된 차광 값이 유지된다는 것입니다.
그러나 LFP 샘플에서는 예상과는 다른 행동이 관찰되었습니다. 교반 시간이 길어질수록 PSD 는 감소했지만, 차광 값은 증가했습니다.
더 나아가, LFP 샘플에서 관찰된 이 경향은 더 복잡한 시나리오를 시사하는데 즉 PSD Differentiation 은 Dual Process 를 의미한다는 것입니다. (Figure 2).
Dispersion : 주요 입자 그룹이 10분 이상의 교반 후에도 더 작은 입자로 분해되고 있습니다. 이는 교반력이 응집체를 완전히 분해하기에 충분하지 않으며,
그로 인해 평균 입자 크기가 점진적으로 감소하고 있음을 시사합니다.
Agglomeration : 소수의 입자들이 더 큰 입자로 응집되면서 차광 값이 증가하는 데 기여하고 있습니다.
Figure 2. The PSD Differentiation phenomenon
겉보기에 역설적인 이러한 현상은 샘플 현탁액 내의 불안정한 상태, 즉 불충분한 분산으로 알려진 상태를 의미하며, 이는 LFP 샘플에 대한 전통적인 교반 분산 방법의 한계를 이야기하는 것입니다.
교반 메커니즘에서 발생하는 전단력은 LFP 입자를 서로 결합시키는 본래의 응집력을 극복하기에 충분하지 않아, 불완전한 분산과 관찰된 Differentiation (차별화) 과정이 발생하게 됩니다.
Overcoming Unsaturated Dispersion with Tailored Pre-Treatment
불포화 분산으로 인한 이 문제를 해결하기 위해서는, 응집된 입자들이 짧은 시간 안에 분산되도록 더 많은 분산 에너지가 필요합니다.
이를 위해 사전 분산 단계와 측정 중 분산 단계를 포함하는 2단계 분산 방식을 적용할 수 있습니다.
이 경우, LFP 건조 분말을 탈이온수와 혼합하여 더 진한 현탁액을 준비하고, 이 더 진한 현탁액으로 사전 분산 단계를 수행했습니다.
Harnessing Ultrasonic Energy for Effective Dispersion
전통적인 교반 방법의 한계를 극복하기 위해 초음파 처리가 효과적인 사전 분산 단계로 입증되었습니다.
이 기술은 고주파 음파를 이용해 강력한 전단력을 발생시켜 응집된 LFP 입자를 효과적으로 분해하고, 보다 균일한 현탁액을 형성합니다.
준비된 더 진한 현탁액은 초음파 처리를 거친 후 BT-802 로 희석하여 실제 PSD 측정을 진행했습니다.
모든 테스트는 샘플을 BT-802에 추가한 직후 안정적인 현탁액을 형성한 상태에서 즉시 수행되었습니다.
Finding the Optimal Pre-Dispersion Strategy
이 연구는 다양한 초음파 처리 전력과 지속 시간 조합을 탐구하는 일련의 테스트를 포함했습니다. 그 결과 (Table 1) 는 명확한 결론을 제시합니다.
안정적인 PSD 를 달성하기 위해 충분한 분산 에너지가 필수적입니다. 이 에너지는 초음파 처리 전력을 증가시키거나 처리 시간을 연장함으로써 전달될 수 있습니다.
Table 1. PSD typical value of different ultrasonication power and duration combinations
Striking a Balance: 510W and 1 Minute for Optimal Results
초음파의 Power 와 효율성 사이의 관계를 확인해 본 결과, 510W 로 1분간 처리하는 것이 이번 연구에서 LFP 샘플에 대한 최적의 사전 분산 설정으로 쉽게 확인되었습니다.
이 설정은 입자를 효과적으로 분산시켜 D100 값이 10.27 μm인 안정적인 PSD를 얻을 수 있었습니다.
Validation through Repeatability Testing
이 사전 분산 접근법의 신뢰성을 보장하기 위해 6번의 반복 측정을 수행했습니다. Figure 3에 제시된 결과는 뛰어난 재현성을 보여줍니다.
D10, D50, D90 값의 표준 편차는 각각 0.12%, 0.05%, 0.09% 로 매우 낮았으며, 이는 ISO 13320 요구 사항을 완벽히 준수하는 것이었습니다.
Figure 3. Repeatability test of PSD measurement procedure
Conclusion
LFP 입자 크기 분포의 정밀한 제어는 배터리 성능에 중요한 역할을 합니다. Bettersizer 2600 으로 대표되는 레이저 회절 분석은 리튬 배터리 산업에서 PSD 를 모니터링하는 데 유용하게 사용되고 있습니다.
그러나 독특한 분산 문제를 가진 LFP 소재의 경우, 초음파 처리와 같은 최적화된 사전 분산 절차의 적용이 필수적입니다.
이번 연구는 이 접근법의 효과를 입증하며, 안정적이고 신뢰할 수 있으며 반복 가능한 PSD 측정을 달성할 수 있음을 보여주었습니다.
이는 궁극적으로 연구자와 엔지니어들이 LFP 배터리 성능을 최적화할 수 있도록 도와주고 있습니다.
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