钠离子电池纳米结构NVP/C活性材料颗粒的随机三维建模
材料科学
2023-10-12 v1 应用统计
摘要
本文提出一种数据驱动建模方法，用于量化形态对纳米结构磷酸钒钠 /碳复合材料（NVP/C）有效性质的影响，该材料用作钠离子电池正极材料。该方法基于先进成像技术、实验纳米结构表征以及由NVP、碳和孔隙组成的3D纳米结构随机建模的结合。通过3D成像及涉及图像分割的后续后处理，在3D中解析NVP的空间分布，在2D中解析碳和孔隙的空间分布。基于此信息，将一个参数化随机模型（具体为多重高斯模型）校准到纳米结构NVP/C颗粒的3D形态。模型验证通过比较模拟NVP/C复合材料的纳米结构与图像数据在未经模型校准的形态描述符方面进行。最后，该随机模型用于预测模拟，以量化在保持NVP量不变时改变碳量的影响。所提方法通过建模与仿真为资源高效的NVP/C颗粒形态优化开辟了新可能。
引用
@article{arxiv.2310.07017,
title = {Stochastic 3D modeling of nanostructured NVP/C active material particles for sodium-ion batteries},
author = {Matthias Neumann and Tom Philipp and Marcel Häringer and Gregor Neusser and Joachim R. Binder and Christine Kranz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.07017},
year = {2023}
}