注：本文的中文版本由Claude 翻译和注解；原文短链接：orss.ca/paper16
(资料图)
Researchers from Research Center on Nanotechnologies Applied to Engineering (CNIS) of Sapienza University of Rome and ENEA Casaccia Research Center have published a study on using non-destructive multi-scale imaging to understand the inner working of batteries. After image acquisition by ZEISS Xradia Versa 610 microscope available at CNIS, that is part of the open Infrastructure for "Advanced Tomography and Microscopies (ATOM)" co-funded by Regione Lazio (Call "Infrastrutture Aperte per la Ricerca"), Dragonfly imaging software was used to investigate internal structures of different types of batteries and understand their behavior and evolution after many charge/discharge cycles to discover defects that may lead to critical failure under real-word operational conditions. High resolution imaging and Dragonfly segmentation revealed critical insights related to the occurrence of a delamination process in the commercial VARTA NiMH cylindrical cell that caused the capacity fade of the device.
罗马大学研究与工程纳米技术应用研究中心(CNIS)和意大利国家核能研究中心(ENEA)的研究人员发表了一项关于使用无损多尺度成像来理解电池内部工作原理的研究。在CNIS使用的ZEISS Xradia Versa 610显微镜获取图像之后,Dragonfly成像软件用于研究不同类型电池的内部结构,并了解它们在许多充电/放电周期后的行为和演变,以发现可能导致实际操作条件下的关键故障的缺陷。高分辨率成像和Dragonfly分割揭示了与VARTA NiMH圆柱电池 delamination过程发生相关的关键见解,这导致了设备容量的衰减。
这个研究利用无损的多尺度成像方法来深入理解电池的内部工作机理。通过CNIS的显微镜获得图像之后,使用Dragonfly成像软件可以研究不同电池类型的内部结构,跟踪它们在反复充放电循环之后行为和变化的情况,以发现可能导致实际使用中出现关键故障的缺陷。高分辨率成像和Dragonfly软件的图像分割功能揭示,VARTA NiMH圆柱电池出现层离剥落的过程,导致其容量衰减。
According to the corresponding author Prof Cognigni, "Dragonfly Pro (V. 2022.1) imaging software from Object Research Systems (ORS), has showcased its unparalleled ability to achieve a comprehensive geometric analysis and stunning visual representation of individual battery components, all while the battery remains in its fully assembled state. This breakthrough technological advancement provides a previously unattainable level of precision and accuracy in the characterization and visualization of intricate battery structures, setting a new standard for the field."
根据通讯作者Cognigni教授的说法,“来自Object Research Systems(ORS)的Dragonfly Pro(V. 2022.1)成像软件展示了其无与伦比的能力,可以在电池完全组装的状态下实现电池各个组件的全面几何分析和令人惊叹的视觉表现。这一突破性的技术进步在电池复杂结构的表征和可视化方面达到了以前难以企及的精度和准确性水平,为该领域设置了新的标准。”
Dragonfly Pro是一款来自ORS的成像软件。根据Cognigni教授的说明,该软件展示了在电池完全组装的情况下,可以实现对其各个组件进行全面和精细的几何分析以及形象直观的视觉效果。这一技术的进步使电池复杂内部结构的分析和显示达到了以前很难实现的精度和准确度,为该研究领域树立了新的标准。
这个软件可以在不拆解电池的情况下,实现对其内部各个组件的全面和精细的三维扫描、几何分析和视觉重建。这大大提高了我们理解电池内部复杂结构的能力,为它们的表征和显示带来前所未有的精度和准确性,这为电池的研究与开发树立了新的技术标准。
Segmentation of single components of the commercial VARTA NiMH cylindrical cell in Dragonfly. The negative electrode (yellow), the positive electrode (blue) and the nickel foam (green) were segmented via histogram-based thresholding and separated for further measurements and analysis.
在Dragonfly软件中对VARTA NiMH圆柱电池的单个组件进行分割。通过基于直方图的阈值分割法分离了负极(黄色)、正极(蓝色)和镍泡沫(绿色),以进行进一步的测量和分析。
Claude 的注解：该说明描述了Dragonfly软件如何通过直方图阈值分割方法对VARTA NiMH圆柱电池的各个组件——负极、正极和镍泡沫进行识别和分割。通过分割可以分离出各个组件,以便对其形状、体积、构成等进行定量分析和表征。直方图阈值分割是一种基于灰度直方图分布特点的图像分割方法。通过设定阈值,可以将图像像素分类,分割出目标物体。该研究利用这一方法,根据VARTA NiMH圆柱电池CT图像中各个组件的灰度值范围,设定阈值将其分割开来,这为进一步精确测量和理解各组件的性质与行为奠定了基础。
Visualization of a delamination process evolving in the anode after several charge/discharge cycles in the commercial VARTA NiMH cylindrical cell.
商用VARTA NiMH圆柱电池的负极在几个充放电周期之后演化出层离剥落的过程的可视化结果。
Claude 的注解：该说明描述了,在VARTA NiMH圆柱电池的几个充放电循环之后,研究人员观察到其负极发生了层离剥落的过程。通过 Dragonfly软件的图像处理和分析功能,研究人员得以直观可视化地观察到这一演变过程。层离剥落指材料内部由于荷载应力作用,不同层之间的黏结界面损伤导致层与层之间剥离和分离的现象。在电池反复充放电过程中,由于Li离子在不同极之间的输运和嵌入导致体积变化和内应力的变化,如果电极材料的耐久性无法适应这些变化,其层间结合可能会逐渐损伤并最终导致层离剥落。该研究通过Dragonfly软件实现了对电池在循环过程中这一演变机理的可视化分析。研究人员能够观察到VARTA NiMH圆柱电池的负极在几个循环之后出现了层离剥落的过程,这为分析导致其性能衰减的根源机理提供了直接证据。我的理解是,该说明描述了研究小组通过Dragonfly软件观察和分析VARTA NiMH圆柱电池在充放电循环过程中的CT变化,发现其负极出现了层离剥落的演变,这表明层离剥落机理是导致该电池容量衰减的原因。
Thickness mesh of the nickel foam overlaid on the anode.
镍泡沫的厚度网格叠加在负极上。
Claude 的注解：该句描述了研究人员将VARTA NiMH圆柱电池中负极表面附着的镍泡沫的厚度分布信息以网格的形式叠加在负极的图像上,以直观显示其厚度分布特征。镍泡沫是一种多孔三维结构的金属材料,在该电池中主要作为当前集体器,将电解液均匀地分布到整个电极表面,同时为电子和离子提供广阔的传输通道。其厚度和构形对电池的性能有重要影响。通过Dragonfly软件的图像处理功能,研究人员可以精确提取电池CT图像中镍泡沫的三维结构和厚度信息,并将其以二维厚度分布网格的形式叠加在负极图像上,这可以直观地观察到其厚度的均匀性以及是否存在任何缺陷,为理解其对电池性能的影响提供了佐证。我的理解是,该研究小组采用Dragonfly软件从VARTA NiMH圆柱电池的CT图像中提取出镍泡沫的三维结构和厚度信息。然后,他们将镍泡沫的厚度分布数据以二维网格的形式叠加在负极的图像上,以直观显示其厚度分布特征,这为分析镍泡沫对电池性能的影响提供了重要信息。
文献 Publication
Cognigni, F., Pasquali, M., Prosini, P.P., Paoletti, C., Aurora, A., Scaramuzzo, F.A. and Rossi, M., 2023. X‐Ray Microscopy: A Non‐Destructive Multi‐Scale Imaging to Study the Inner Workings of Batteries. ChemElectroChem, https://doi.org/10.1002/celc.202201081. This work was co-funded by PNRR Research Infrastructure Project iENTRANCE@ENL (https://www.ientrance.eu).
作者 Flavio Cognigni
Department of Basic and Applied Sciences for Engineering, University of Rome "La Sapienza" (https://phd.uniroma1.it/web/FLAVIO-COGNIGNI_nP1714792_IT.aspx)
LinkedIn: linkedin.com/in/flavio-cognigni-bb989b198
