全自動掃描電鏡成像分析在優(yōu)化電池正極材料質(zhì)量管理中的應用
電動汽車電池組由數(shù)千個單獨的電池組成,這些電池的每個電極都包含著數(shù)百萬個顆粒。 在充電和放電過程中,重要的是這些顆粒要一同發(fā)揮作用。
正極材料及其前驅(qū)體的粒徑分布和微觀結(jié)構(gòu)對電池的能量密度和安全性至關(guān)重要,這就意味著,在生產(chǎn)過程中需要嚴格監(jiān)控這些顆粒的質(zhì)量。掃描電子顯微鏡(SEM)用于制造過程質(zhì)量控制,能夠識別原材料及其中間產(chǎn)物的質(zhì)量波動。掃描電鏡(SEM)能夠提供直觀全面的形態(tài)統(tǒng)計結(jié)果,在正極顆粒的質(zhì)量控制過程中發(fā)揮著重要作用。
在本文中,對 NCM 正極及其前驅(qū)體使用了自動化掃描電鏡(SEM)的檢測方法,向研究人員展示了該方法是如何幫助正極材料生產(chǎn)商優(yōu)化其質(zhì)量檢查(QC)工序的。這一自動化的解決方案有望通過提高工廠生產(chǎn)力,并節(jié)省大量成本。
圖1. 含鎳正極材料的制造工藝示意圖
SEM 在正極材料 QC 工序中的應用案例
圖 1 顯示了 NCM 正極粉末的生產(chǎn)過程。NCM 正極材料是將鋰鹽與前驅(qū)體混合后燒結(jié)(通常通過水熱法和共沉淀法制備),燒結(jié)后,再將團聚的顆粒研磨粉碎成需要的粒徑。
NCM 正極前驅(qū)體顆粒的質(zhì)量控制
NCM 顆粒的最終形態(tài)和粒徑取決于其前驅(qū)體顆粒的粒徑以及燒結(jié)的過程,這就意味著在前驅(qū)體生產(chǎn)過程中控制前驅(qū)體的質(zhì)量至關(guān)重要。質(zhì)檢人員在前驅(qū)體質(zhì)量控制過程中測定兩個主要的結(jié)構(gòu)特征:尺寸分布和表面結(jié)構(gòu)。通常,具有窄粒徑分布的前驅(qū)體可以在更短的時間內(nèi)鋰化,從而獲得更好的結(jié)晶度。窄的粒徑分布和良好的層結(jié)構(gòu)也代表著更好的電化學性能。圖 2 顯示了通過不同合成工藝生產(chǎn)的前驅(qū)體顆粒的 SEM 圖。如圖 2a 所示,具有寬粒徑分布的前驅(qū)體顆粒直徑范圍約 4.5~13.6µm。圖 2b 顯示了窄粒徑分布且具有多孔表面結(jié)構(gòu)的前驅(qū)體顆粒。(圖中測量粒徑尺寸和分布的軟件為 Phenom ParticleMetric )
圖2. 不同的合成條件下的 NCM 前驅(qū)體 a)具有寬粒徑粒徑分布的前驅(qū)體顆粒b)具有窄粒徑分布和多孔結(jié)構(gòu)的前驅(qū)體顆粒
NCM 正極材料的質(zhì)量控制
一次和二次顆粒特性的表征在 NCM 正極材料質(zhì)量控制過程中發(fā)揮著重要作用。如圖 3 所示,NCM 正極顆粒通常由許多一次晶體顆粒組成為球狀多晶顆粒(稱為二次顆粒)。
圖3. 具有不同一次晶體顆粒尺寸的多晶 NCM 顆粒
在進行充電和放電時,每個一次晶體顆粒經(jīng)歷鋰離子的嵌入和脫嵌入時,正極材料會發(fā)生二次顆粒破裂。在這個過程中,每個一次晶體顆粒的體積都會發(fā)生變化,這是造成顆粒裂開的主要原因。二次顆粒破裂加劇了電池內(nèi)部反應,并縮短了電池的壽命周期。因此,一次晶體顆粒的表征對于整個 NCM 材料分析至關(guān)重要。
圖4. 由 Phenom ParticleMetric 軟件測量的多晶 NCM 顆粒,顯示分布著大量的二次顆粒
圖 4 顯示了具有寬的二次粒徑分布的 NCM 顆粒,這導致了較低的能量密度??偟膩碚f,確保前驅(qū)體的粒徑大小在預期值內(nèi),能夠提高最終正極粉末符合規(guī)范的可能性。同時,不符合質(zhì)量控制標準的前驅(qū)體顆??梢曰厥赵偌庸ぃ瑥亩档椭圃斐杀?。SEM 可以提供一次和二次顆粒粒徑的信息,能夠幫助制造商在燒結(jié)過程中優(yōu)化關(guān)鍵參數(shù)。
燒結(jié)后,將團聚的顆粒粉碎并研磨成單個顆粒。圖 5a 顯示了顆粒分散度不足的案例,而圖 5b 則顯示了過度分離導致顆粒破碎的案例。圖 5c 則展示了顆粒高度團聚的案例,此情況是制造單晶正極材料時燒結(jié)溫度過高的結(jié)果。這種團聚使顆粒比多晶材料更難分散。缺乏均勻性、分散不足或過度破碎都會對顆粒的電化學性能產(chǎn)生負面影響。掃描電鏡(SEM)可以清晰地顯示研磨后的顆粒,有助于生產(chǎn)尺寸均勻的顆粒并優(yōu)化該生產(chǎn)過程。
圖5. a)團聚的多晶顆粒 b)過度分離的顆粒 c)高度團聚的單晶顆粒
掃描電鏡(SEM)應用于 QC 工序中
傳統(tǒng)的掃描電鏡(SEM)用于 QC,需要檢查一個樣品中的多個位置,以確保結(jié)果具有普遍性。通常,需要不同放大倍數(shù)的掃描電鏡(SEM)圖像,高倍掃描電鏡(SEM)圖像顯示詳細的微觀結(jié)構(gòu)(例如,前驅(qū)體中的層狀結(jié)構(gòu)、一次晶體顆粒),而低倍掃描電鏡(SEM)圖像顯示了整體顆粒特征(例如,尺寸、分布、圓度等)。獲取這些多幅圖像需要進行以下操作:
1. 加載樣本
2. 導航到所需位置
3. 調(diào)整焦點、亮度、對比度等。
4. 獲取不同放大倍數(shù)的圖像
5. 根據(jù)需要重復步驟 2 - 4
每日生產(chǎn)數(shù)噸材料的制造廠可能每天需要測試數(shù)百個樣品。這意味著檢測人員需要連續(xù)數(shù)小時重復單調(diào)的操作,這樣很容易出現(xiàn)人為錯誤。
圖6. 傳統(tǒng)的掃描電鏡(SEM)成像工作流程與 Phenom XL 臺式 SEM 的自動成像工作流程對比
自動成像的工作流
飛納電鏡 Phenom XL G2 提供了自動成像工作流,AutoScan 軟件可以在加載樣品后自動獲取數(shù)據(jù)。該設(shè)備一次最多可容納 36 個樣品,每個樣品能夠在不同的位置以不同的放大倍數(shù)成像。整個過程可以輕松實現(xiàn)定制化工作流程。
例如,正極原材料的標準質(zhì)量控制可能需要對每個樣品上的 5 個不同位置進行 1k、5k 和 10k 的放大倍數(shù)分析,并且要求對樣品的微觀結(jié)構(gòu)進行清晰成像。手動操作 36 個樣品,這將需要操作人員重復數(shù)百次圖 6 所示的步驟,大約花費 3-4 小時才能完成。而 Phenom XL G2 自動化的工作流程只需要用戶花費 10 分鐘進行輸入設(shè)置參數(shù)即可,這樣可以為其他工作騰出寶貴的時間??梢栽跓o人值守的情況下自動穩(wěn)定運行,提高了檢測效率,從而達到減小誤差,提高生產(chǎn)率的效果。
基于 AutoScan 軟件的自動化成像
AutoScan 軟件基于Phenom 編程接口(PPI)。使用 AutoScan 軟件,飛納電鏡可以根據(jù)用戶的指令,對每個樣品的不同位置以及不同位置下的多個放大倍數(shù)進行自動拍照成像。
圖7. AutoScan 軟件用戶界面
該自動化程序可以每周七天、每天 24 小時運行。自動化的程序也提高了 Phenom 臺式掃描電鏡的可操作性,可以獲取海量數(shù)據(jù),為他們的分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
進一步提升圖像分析能力的軟件 ParticleMetric 飛納顆粒統(tǒng)計分析軟件
為了進一步進行自動化粒徑分析,可以將圖像直接導入 Phenom ParticleMetric 軟件,該軟件可以自動分析圖像并計算統(tǒng)計顆粒形態(tài)信息。分析完成后立即生成報告,包括各種顆粒性質(zhì)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)。
圖 8 顯示了單晶 NCM 樣品的 ParticleMetric 軟件分析界面。自動粒徑分布表明平均粒徑為 2µm。
圖8. 使用 Phenom ParticleMetric 軟件對單晶 NCM 樣品分析的用戶界面。
A)使用的所有圖像的列表項目
B)已識別的顆粒進行著色
C)已識別顆粒的詳細信息列表
D)所有顆粒的統(tǒng)計信息
E)可視化數(shù)據(jù)均可以進行自定義
總結(jié)
在本文中,介紹了掃描電鏡(SEM)在正極材料質(zhì)量控制中的作用。Phenom XL G2 臺式電鏡提供的自動化成像工作流,能夠進行自動圖像采集和分析,優(yōu)化質(zhì)量控制過程,從而降低生產(chǎn)成本并提高生產(chǎn)效率。
· 飛納電鏡 Phenom XL G2 與 AutoScan 軟件相結(jié)合,可以自動獲取海量 SEM 圖像
· 在 ParticleMetric 軟件中對 SEM 圖像進行分析,實現(xiàn)關(guān)鍵顆粒信息的可視化
· 自動化 SEM 成像工作流程同樣可以應用于電池生產(chǎn)中使用的其他原材料的質(zhì)量控制
AutoScan 軟件和 ParticleMetric 軟件,從原材料的顆粒形態(tài)出發(fā),為電池原材料生產(chǎn)商解決了海量拍照和顆粒統(tǒng)計的煩惱。但是,原材料或者生產(chǎn)過程中引入的雜質(zhì),同樣嚴重影響電池的電化學性能,正、負極雜質(zhì)顆粒都有可能刺穿隔膜,造成安全隱患。因此,對于原材料或者生產(chǎn)過程中的異物監(jiān)控也是品控中的重要課題,在下期文章中,我們將重點介紹電池異物檢測的解決方案 —— Phenom ParticleX 鋰電清潔度檢測系統(tǒng)。
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