Com milhões de baterias de lítio para carros elétricos em circulação, em teste ou já descartadas, pesquisadores estão buscando novas formas de estudá-las para prever falhas e aumentar sua durabilidade.
Um método simples, no entanto, está chamando a atenção. Uma equipe da Universidade da Califórnia, em San Diego, desenvolveu um método simples para monitorar o desempenho de baterias de lítio: a microscopia eletrônica de varredura.
Mas, antes de entrarmos no que diz o estudo, cabe uma explicação rápida do que é a microscopia eletrônica de varredura:
Ela utiliza um equipamento, o microscópio eletrônico de varredura (MEV) para gerar imagens de alta resolução da superfície das amostras. O método utiliza a interação de um feixe de elétrons com o material analisado para gerar informações referentes à morfologia e topografia para identificar e mapear elementos químicos presentes em um material.
Baterias de lítio metálico podem armazenar o dobro de energia
Atualmente, as baterias utilizadas em veículos elétricos são as de íons de lítio. No entanto, se as empresas conseguissem superar o desafio de controlar como o lítio se deposita nos eletrodos durante a carga e a descarga, seria possível produzir baterias de lítio metálico, com o dobro da capacidade de armazenamento.
Basicamente, quando o lítio se deposita de forma uniforme, as baterias alcançam ciclos de vida mais longos. Mas se o lítio se depositar de forma irregular, estruturas em forma de agulha (dendritos) podem perfurar o separador da bateria, causando falhas e curtos-circuitos.
Até então, a forma utilizada para determinar a uniformidade desses depósitos de lítio era por meio de imagens de microscópio, o que pode levar a análises inconsistentes e dificuldade na comparação entre resultados entre estudos, explica artigo na TechXplore.
O que um grupo de baterias define como uniforme pode ser diferente da definição de outro grupo. A literatura sobre baterias também utiliza muitos termos qualitativos diferentes para descrever a morfologia do lítio. Percebemos a necessidade de criar uma linguagem comum para definir e medir a uniformidade do lítio.
Jenny Nicolas, doutoranda em ciência dos materiais e engenharia na UC San Diego.
Algoritmo torna a medição mais confiável
Para contornar o problema, a equipe de Jenny, liderada pelo professor Ping Liu, do Departamento de Engenharia Química e Nanotecnologia da UC San Diego, desenvolveu um algoritmo que analisa a distribuição uniforme do lítio em imagens geradas por microscopia eletrônica de varredura (MEV):
Com a máquina, eles tiveram acesso a imagens detalhadas dos eletrodos da bateria, permitindo análises em superfícies 3D e também em tons de cinza em 2D – técnicas utilizadas para pesquisa em baterias.
As equipes obtêm imagens de MEV dos eletrodos de bateria e as converte em pixels pretos e brancos.
Pixels brancos representam os depósitos de lítio mais superficiais e os pretos representam substrato ou lítio inativo na amostra.
As imagens, então, são divididas em várias regiões, e o algoritmo calcula o número de pixels brancos em cada uma dessas regiões e, na sequência, calcula uma métrica chamada índice de dispersão (ID).
O índice de dispersão é uma medida da uniformidade do lítio. Quanto mais próximo de zero, mais uniformes são os depósitos. Um valor mais alto, significa menos uniformidade e maior aglomeração de partículas de lítio em determinadas áreas.
Jenny Nicolas, doutoranda em ciência dos materiais e engenharia na UC San Diego.
Resultados foram animadores
Foram analisadas 2.048 imagens para garantir que as medições estivessem alinhadas com padrões confiáveis e para confirmar a precisão do método. Depois disso, a técnica foi aplicada a imagens reais de eletrodos, permitindo observar como a forma do lítio mudava ao longo da vida útil da bateria e em diferentes condições.
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Os resultados mostraram que o índice de dispersão (ID) aumentava conforme a bateria passava por mais ciclos de carga e descarga, sinalizando depósitos irregulares de lítio. Além disso, picos e quedas no ID apareciam pouco antes de falhas nas células, funcionando como um alerta precoce contra curtos-circuitos.
De acordo com os pesquisadores, outro ponto positivo do método é seu custo reduzido.
Nossa ferramenta pode ser empregada como uma ferramenta acessível para que pesquisadores levem suas análises ao próximo nível, utilizando a análise de imagens em seu potencial máximo.
Jenny Nicolas, doutoranda em ciência dos materiais e engenharia na UC San Diego.
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