Investigadores en China han utilizado la espectroscopia de impedancia electroquímica para analizar el estado de salud de las baterías de iones de sodio. Al extraer cuatro características de las mediciones, lograron crear un modelo de aprendizaje automático para un método de estimación del estado de salud resistente a la temperatura.

Imagen: Vladimir022009, Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0
Un equipo de investigación de científicos de la Universidad de Chongqing ( China) y la Corporación Estatal de Red Eléctrica de China ha investigado experimentalmente el mecanismo de envejecimiento de las baterías de iones de sodio (SIB). Con los resultados de esta investigación, el grupo desarrolló un método de estimación del estado de salud (SOH) resistente a la temperatura con un error absoluto medio (MAE) promedio de 0,96.
“Estas baterías de iones de litio (SIB), al igual que las baterías de iones de litio (LIB), experimentan una disminución gradual de su capacidad útil con el uso continuo debido a fenómenos irreversibles, como reacciones secundarias, degradación de materiales activos y aumento de la resistencia interna”, afirmaron los investigadores. “Sin embargo, la investigación actual sobre los mecanismos de envejecimiento de las SIB es limitada, y los datos sobre el envejecimiento durante el uso continuo son escasos, lo que dificulta la comprensión de las similitudes y diferencias en los mecanismos de degradación de las SIB y las LIB”.
El mecanismo de envejecimiento de las baterías SIB se investigó mediante espectroscopia de impedancia electroquímica (EIS). Esta técnica no invasiva analiza la respuesta de una batería a pequeñas señales de CA a diversas frecuencias, midiendo así su estado de salud. Sin embargo, hasta ahora, el método dependía en gran medida de la temperatura ambiente. Para resolver este problema, los académicos realizaron EIS en diferentes estados de carga (SOC) y condiciones de temperatura, extrayendo las características más valiosas que se mantuvieron relativamente constantes con la temperatura.
Su experimento se realizó con baterías SIB 26700 comerciales, utilizando un cátodo de Na(Cu₁/9Ni₂/9Fe₁/3Mn₁)O₂ de tipo O₃ en capas y un ánodo de carbono duro, empleando NaPF₂ como sal electrolítica disuelta en disolventes de éster. Según la hoja de datos del fabricante, la tensión de corte de carga era de 3,95 V, la tensión de corte de descarga de 1,5 V, la capacidad nominal de 3,3 Ah y la velocidad máxima de carga continua de 1 °C. El valor de EIS se obtuvo cada 20 ciclos con niveles de estado de carga del 10 %, 50 % y 100 % a temperaturas de 10 °C, 25 °C y 30 °C.
“En comparación con las baterías de iones de litio (LIB), el amplio radio de los iones de sodio provoca cambios de volumen pronunciados y acumulación de tensión en las partículas de óxido multicapa durante las transiciones de fase, lo que provoca la degradación y pulverización del material del cátodo durante ciclos prolongados, lo que conlleva una rápida degradación de la vida útil de la batería”, enfatizaron los investigadores. “Además, las estrategias de los fabricantes para extender la meseta de bajo potencial para lograr una alta densidad energética resultan en un bajo potencial operativo de los ánodos de carbono duro y un alto riesgo de deposición de sodio. La formación de dendritas de sodio afiladas podría perforar el separador y provocar una fuga térmica en las baterías de iones de litio (SIB)”.
Con base en su análisis, los científicos identificaron cuatro indicadores de resistencia a la temperatura: uno que refleja los cambios en la resistencia óhmica, otro que refleja la impedancia de difusión de iones de sodio y los dos últimos que reflejan la impedancia de la interfase de electrolito sólido (ISE). Basándose en la extracción de características de EIS, el grupo empleó un método de aprendizaje automático, específicamente un modelo de regresión de vectores de soporte (SVR) de núcleo gaussiano, para estimar el estado de la batería. Se utilizaron diez baterías para el entrenamiento y dos para las pruebas.
El modelo SVR de núcleo gaussiano mostró una adaptabilidad robusta en un amplio rango de temperaturas. Para las muestras del conjunto de prueba recolectadas a 10 °C, 25 °C y 30 °C, la desviación cuadrática media (RMSE) promedio fue del 1,14 % y la MAE promedio fue de 0,96. Todos los valores de RMSE y MAE fueron inferiores al 1,5 % a cada temperatura —concluyeron—. Estos resultados indican que el modelo mantuvo un rendimiento estable a pesar de las variaciones de temperatura.
Sus hallazgos y el modelo fueron presentados en “ Mecanismo de degradación de baterías de iones de sodio y estimación del estado de salud mediante espectroscopia de impedancia electroquímica bajo perturbaciones de temperatura ”, publicado en Energy.
Los comentarios están cerrados.