锂离子电池固相扩散系数(Ds)与反应速率常数(k0)的精准测定方法研究及其在NC46正极材料中的应用

为解决锂离子电池物理模型中关键参数Ds和k0的测定难题，研究人员通过GITT/PITT实验结合DFN模型优化方法，系统评估了传统解析法与物理模型法的精度差异。研究发现DFN模型与GITT联用可将平均误差降至12.6 mV，显著优于传统方法（53.7 mV），为NC46等电极材料的参数测定提供了更精准的方案。

　　

在新能源技术迅猛发展的今天，锂离子电池作为储能领域的核心部件，其性能优化始终是科研界与产业界关注的焦点。然而，制约电池性能预测精度的关键瓶颈在于：传统方法对固相扩散系数(D_s)和反应速率常数(k₀)等核心参数的测定存在显著误差。这些参数如同电池的"基因密码"，直接影响着物理模型对电池行为的预测能力。尤其对于LiNi_0.4Co_0.6O₂(NC46)这类商业化正极材料，现有基于Weppner-Huggins解析法的测定方案已暴露出适应性不足的问题，亟需开发更精准的测定方法。

研究人员创新性地将恒电流间歇滴定技术(GITT)和恒电位间歇滴定技术(PITT)与多孔电极理论模型(DFN)相结合，对商用NC46电极进行了系统研究。通过对比传统解析法与DFN模型优化法的性能差异，发现采用DFN模型处理GITT数据时，平均均方根误差(RMSE)可控制在12.6 mV，较传统方法提升达76.5%。这一突破不仅验证了物理模型法的优越性，更揭示了传统解析法在GITT数据处理中的固有缺陷——特别是在高弛豫区域的分析误差可达53.7 mV。研究还首次提出GITT脉冲初始弛豫区才是解析法测定D_s的最佳数据段，这一发现为传统方法的改进提供了明确方向。

关键技术方面，研究团队采用三管齐下的实验策略：首先通过半电池体系获取原始电化学数据；其次运用Weppner-Huggins解析公式进行传统参数计算；最后基于DFN模型构建物理框架进行参数优化。特别值得注意的是，所有实验均采用商业电池拆解的NC46电极，确保了研究结果的实际应用价值。

【关键结果呈现】

1. 方法学对比：DFN模型与GITT组合展现出绝对优势，其RMSE较PITT组合降低38%，验证了恒电流激励模式更适合NC46材料的参数提取。

2. 动态验证：在1C-3C变电流密度测试中，DFN优化参数的电压预测误差始终<15 mV，而传统方法在3C时误差骤增至82 mV。

3. 灵敏度分析：揭示D_s对弛豫时间敏感性呈指数衰减特征，建议解析法应优先采用前30秒的弛豫数据。

讨论部分明确指出，这项研究的双重价值在于：方法学层面确立了DFN模型在参数测定中的"金标准"地位；应用层面则为NC46材料的产业化质量控制提供了可靠工具。尤其值得关注的是，研究发现传统解析法在低锂化度区间的误差会进一步放大，这一现象可能与NC46的相变特性相关，为后续材料改性研究提供了重要线索。论文发表于《Journal of Energy Storage》的这项成果，不仅解决了参数测定的技术难题，更开创了"实验表征-模型优化-工业应用"的全新研究范式。