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碳包覆磷酸铁锂的微波合成及电化学性能研究 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了碳包覆磷酸铁锂的微波合成,对制备的LiFePO4-C产品的电化学性能进行测试与表征。实验结果表明,微波合成的碳包覆LiFePO4-C首次放电比容量达到140mAh/g,LiFePO4-C样品的循环性能在10次使用周期内比容量曲线稳定在135mAh/g以上。碳包覆有效地提高了LiFePO4的导电性能,提高了LiFePO4的实际比容量。微波作用下碳包覆LiFePO4没有引起晶型的变化,是一种很有前景的提高LiFePO4电化学性能的改性方法。 相似文献
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LiFePO4/C电池循环性能和安全性能的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
以磷酸铁锂(LiFePO4/C)为正极活性物质、石墨为负极物质组装成动力锂离子电池。详细研究了该电池的循环性能以及过充电对电池安全性能的影响。对电池充放电容量、循环性能和电压衰减进行测试。研究表明:LiFePO4/C电池在常温下具有较好的循环性能,但大电流放电性能欠佳;在低温状态下电池的容量和循环性能明显下降;频繁的过充电会导致LiFePO4/C电池的循环性能降低;大电流、高电压过充电对电池的性能影响最大,电池存在的安全隐患最多。以3C2 A电流过充电时对电池的影响最大;使用LiFePO4/C材料做为动力电池的正极材料时须避免过充电现象发生。 相似文献
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LiFePO4-LiMn2O4混合正极材料对电池性能的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
通过微波反应合成具有亚微米尺寸的LiFePO4/C复合材料,并将LiFePO4/C和通过高温固相法合成的LiMn2O4按照一定的质量比均匀混合用作锂离子电池正极材料.电池充放电测试表明电池的循环性能随着LiFePO4量的增加逐渐变好,当LiFePO4与LiMn2O4的质量比在3∶2时电池具有较好的循环性能和较高的比功率.交流阻抗测试表明二者混合试用可以有效地降低电极过程的电荷传递电阻.最后分析了循环性能提高的原因. 相似文献
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为解决锂离子蓄电池新型正极材料LiFePO4的低导电率的问题,采用高温固相法合成出包覆碳并掺杂了少量Mg2 的LiFePO4样品。采用X射线衍射、充放电测试、交流阻抗和循环伏安测试方法,深入研究了包覆碳后Mg2 掺杂对LiFePO4结构和电化学性能的影响。研究结果表明,包覆碳后掺杂少量的Mg2 能进一步提高LiFePO4的导电性,从而提高材料的比容量和循环性能。不同的Mg2 离子掺杂量(x=0.02、0.04、0.06、0.08)里,Li0.94Mg0.06FePO4的电化学性能最佳,以0.1C充放电,首次放电比容量为141.9mAh/g,充放电效率为93.1%;循环50次后,容量几乎没有衰减。 相似文献
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采用酒精悬浮液法对商用LiFePO4/C进行了La0.6Sr0.4Co O3-δ(LSC)包覆改性,LSC包覆量为1%~5%(质量分数),通过充放电测试、电化学阻抗测试考察了不同包覆配比对材料高倍率放电比容量和循环性能的影响。结果表明,适当含量LSC包覆可提高LiFePO4电池高倍率放电比容量和循环性能,以4%(质量分数)LSC包覆改性的LiFePO4/C作为蓄电池正极材料时,2 C充放电时比容量较改性前提高22%,55次充放电循环后容量损失率减小22.1%,以其替代LiFePO4/C可增大蓄电池容量,延长蓄电池组使用寿命,具有良好的应用前景。 相似文献
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应用循环伏安和恒电流充放电等方法研究了橄榄石型LiFePO4正极材料在不同混合溶剂的电解液中的电化学嵌脱锂性质,探讨了影响LiFePO4正极材料性能的溶剂因素。研究表明:溶剂组成对电极的比容量、倍率充放电性质和电化学循环性质都有影响。 相似文献
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锂离子电池正极材料磷酸铁锂研究进展 总被引:10,自引:0,他引:10
简要介绍了高安全型锂离子动力电池正极材料一磷酸铁锂的研究进展;报导了通过固相法在不同温度下合成了LiFePO4;研究结果表明:与LiCoO2相比,LiFePO4材料具有更好的热稳定性,对于非常规条件下使用具有更强的忍耐力。研究了Cr掺杂LiFePO4材料;当Cr^3 在Li位取代后,材料的电子电导率提高了10^7~10^8个数量级,从而大幅度提高了材料大电流工作能力,使该种材料的实际应用成为可能。 相似文献
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以聚乙二醇、乙炔黑、甘氨酸、葡萄糖作为不同碳源,采用溶胶-凝胶法制备LiFePO_4/C复合正极材料。采用X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)、热重分析等分别对合成产物进行表征,用恒电流充放电测试分析了LiFePO_4/C样品的电化学性能。结果表明,引入碳源所制得的材料具有单一的橄榄石型晶体结构,与纯相LiFePO_4相比,以甘氨酸为碳源和络合剂制备的LiFePO_4/C具有更小的颗粒尺寸和优异的电化学性能。样品的平均颗粒尺寸在1.7μm并且分布均匀,在0.2 C下首次放电比容量有163.5 m Ah/g。在0.5 C、1 C下循环20次后比容量分别保持为130.1和112.3 m Ah/g,循环稳定性优异。 相似文献
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基于神经网络的磷酸铁锂电池SOC预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用神经网络进行了电动汽车用的磷酸铁锂(LiFePO4)电池荷电状态(state of charge,SOC)预测研究。在分析磷酸铁锂电池充放电机理的基础上,采用levenberg-marquardt(LM)算法建立了磷酸铁锂电池的BP(back propagation)神经网络模型,并进行了电池SOC值的预测。结果表明,基于神经网络的电池SOC预测方法具有较高的精度,可用来预测磷酸铁锂电池的SOC值。 相似文献
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