첨단 분석 모델로 최적 배터리 성능 파라미터 신속 발굴

배터리 최적화는 일반적으로 에너지(저장량)와 전력 밀도(방출 속도) 간 트레이드오프, 이 모두는 소재, 구성, 기공률 등 내부 구조 의존. 구조 관련 조정 파라미터들 최적화 필요. 일반적으로 파라미터 공간 탐색해 최적 조합 찾으려 수만 번 계산 필요. 시간 많이 소요.

연구진이 복잡한 수치 시뮬레이션 없이 배터리 컴포넌트 선택·설계와 상호작용 가이드하는 더 빠르고 단순한 방법 개발. 단순화 모델 정확도 계산 집약적 알고리즘 대비 10% 이내, 연구자들이 배터리 레이트 케이퍼빌리티(율 능력) 빠르게 평가 가능케 함.

거의 모든 배터리 셀 설계자·최적화자는 유사 2차원(P2D) 시뮬레이션 사용, 실행 비용 비쌈. 배터리 셀 최적화 시 특히 문제: 많은 변수·파라미터 신중 튜닝해 성능 최대화 필요.

새 도구로 설계 과정 가속화, 수치 시뮬레이션에서 항상 쉽게 얻기 힘든 단순명료한 통찰 제공. 모델 MATLAB, Excel, 심지어 계산기에서도 쉽게 구현 가능.

모델 테스트 위해 연구진이 일반 풀셀·하프셀 배터리 전극 최적 기공률·두께 탐색하게 함. 과정에서 '균일 반응(uniform reaction)' 거동 보이는 전극들(니켈-망간-코발트, 니켈-코발트-알루미늄 산화물)이 두꺼운 전극으로 에너지 밀도 높여야 하는 애플리케이션에 최적임 발견. 또한 배터리 하프셀(전극 1개만)이 본질적으로 더 나은 레이트 케이퍼빌리티 가져, 그 성능이 상용 배터리 쓰이는 풀셀에서 전극 수행 지표로 신뢰할 수 없음도 발견.