[논문]3차원 전고체 전극 구조체 형성, 분석 및 성능 예측 기술 동향

박주남; 진다희; 김도환; 배경택; 이강택; 이용민

doi:10.5229/jkes.2019.22.4.139

3차원 전고체 전극 구조체 형성, 분석 및 성능 예측 기술 동향
A Review on 3D Structure Formation, Analysis and Performance Prediction Technique for All-solid-state Electrode and Battery 원문보기

전기화학회지 = Journal of the Korean Electrochemical Society, v.22 no.4, 2019년, pp.139 - 147

박주남 (대구경북과학기술원에너지공학전공) , 진다희 (대구경북과학기술원에너지공학전공) , 김도환 (대구경북과학기술원에너지공학전공) , 배경택 (대구경북과학기술원에너지공학전공) , 이강택 (대구경북과학기술원에너지공학전공) , 이용민 (대구경북과학기술원에너지공학전공)

초록
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고에너지밀도 대용량 리튬이온전지를 채용한 전기자동차 및 에너지저장시스템에서 발생하고 있는 발화사고로 인해, 고안전성 전고체 리튬이차전지(All-solid-state Lithium Secondary Battery, ALSB)에 대한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 하지만, 단순히 액체전해질을 고체전해질로만 바꾸는 것이 아니라, 이로 인해 수반되는 전극 및 전지 설계와 해석이 크게 달라진다는 점에서 해결해야 될 이슈들이 산재해 있다. 특히, 전지는 전극 설계에 따라 그 성능이 굉장히 상이함에도 불구하고, 실질적인 전고체 전지 실험 구현의 어려움으로 전고체 전극(All-solid-state Electrode, ASSE) 설계에 따른 성능 차이를 체계적으로 비교 분석하여 최적화하는 연구는 매우 제한적이다. 이를 극복하기 위한 방안으로, 가상의 3차원 전고체 전극 구조체를 형성하고, 형성된 구조체를 바탕으로 다양한 성능 결정 파라미터를 도출하며, 더불어 분석 전극을 포함한 전지의 성능까지 예측할 수 있는 기술을 개발하는 연구가 주목을 받기 시작했다. 본 총설에서는 3차원 전고체 전극 구조체 형성부터 전고체 리튬이차전지의 성능을 예측하는 기술까지 각각의 기술들이 갖고 있는 장단점을 폭넓게 다룰 것이며, 나아가 본 기술이 나아갈 최종적인 목표까지 간략히 기술하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Lithium-ion battery (LiB) with high energy density and efficiency has been utilized for the electric vehicle (EV) and energy storage system (ESS) as well as portable devices. However, as explosion accidents have frequently happened till lately, all-solid-state lithium secondary battery (ALSB) began to get in a spotlight because it can secure a very high safety and energy density by substituting flammable organic liquid electrolyte to nonflammable inorganic solid electrolyte. In spite of ALSB's certain merits, it has shown much poorer performance of cells than one of LiB due to some challenges, which have been small or never dealt with in the LiB system. Hence, although plenty of studies made progress to solve them, an approach about design of all-solid-state electrode (ASSE) has been limited on account of difficulty of ALSB's experiments. That is why the virtual 3D structure of an all-solid-state electrode has to be built and used for the prediction of cell performance. In this study, we elucidate how to form the 3D ASSE structure and what to be needed for the simulation of characteristics on ALSB. Furthermore, the ultimate orientation of 3D modeling and simulation for the study of ALSB are briefly suggested.

주제어

표/그림 (6)

그림 Fig. 1. Degradation causes in the all-solid-state electrode
그림 Fig. 2. Analysis equipment list for tomography or 3D image
그림 Fig. 3. a) Sample SEM image after preparation for FIB-SEM tomography (Journal of Power Sources, 396 (2018) 363-370), b) reconstructed 3D LiCoO₂ structure (Journal of Power Sources, 396 (2018) 363-370), c) 3D-reconstructed images of the all-sold-state electrode showing the connectivity of each component (ACS Applied Materials & Interfaces, 10 (2018) 23740-23747)
그림 Fig. 4. a) Electronic clusters (Yellow) and unconnected particles (Red) on LiNi_0.8Co_0.2Mn_0.2O₂ 3D electrode structures with different diameters of particle (5, 10, and 15 μm) (The Journal of Physical Chemistry C, 123 (2019) 1626-1634) b) 3D structure of all-solid-state electrodes with Li₂O-SiO₂-TiO₂-P₂O₅ 40 and 10% together with their tomography images (Energy Storage Materials, 19 (2019) 124-129)
그림 Fig. 5. Ohm’s law equation and Dirichlet boundary condition with a difference of 1V
그림 Fig. 6. Li ion concentration results on operating time condition as a function of cation transference number (0.36, 0.7, and 1)

AI 본문요약
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문제 정의

특히, 컴퓨터 하드웨어의 지속적인 발전과 해석 소프트웨어의 고도화로 실제 전극을 3차원 디지털 트윈(DigitalTwin)화하고 해석하여 기존 실험을 통해 확인하기 어려운 현상 또는 정량 불가능한 수치를 계산할 수 있을 뿐만 아니라, 실험 결과 해석으로는 도달하기 어려운 통찰을 도와 새로운 연구 개발 방향까지도 제시할 수 있다. 본 논문에서는 디지털 트윈 기술을 이용하여 가상의 3차원 전고체 전극 구조체를 형성하고, 이로부터 다양한 성능 결정 파라미터(Performance Parameter)를 계산 및 분석하며, 나아가 해당 분석 전극을 포함한 전고체 리튬이차전지의 성능까지 예측할 수 있는 보고된 연구들을 정리 기술한다.

제안 방법

이 기술의 경우, 측정 이미지 확보 절차가 없으므로 연구자원을 절약할 수 있으며, 다양한 전극 설계 조건을 즉시 반영하여 3차원 전극 구조체를 확보할 수 있다. Fig. 4a는 LiNi_0.8Co_0.1Mn_0.1O₂(NCM811) 양극 활물질의 입자 크기를 증가시킴에 따라 형성된 3차원 전고체 전극 구조체 및 전도성 클러스터(Cluster)에 기여하는 입자를 시각화 하였으며, 더불어 Li3PS4(LPS) 황화물계 고체전해질 입자의 크기 및 활물질/고체전해질 함량에 따른 구조적 파라미터 변화 특성도 분석하였다.²²⁾ Fig.
전고체 전극에서의 발생하는 성능 열화 원인들을 정리 제시하는 것을 시작으로,디지털 트윈 기반의 3차원 전고체 전극 구조체 형성을 위한 3차원 구조체 재형성 기술과 CAD 소프트웨어를 활용한 3차원 구조체 형성 기술의 장단점을 비교 서술하였다. 또한, 형성된 3차원 전고체 구조체로부터 확인해야 하는 성능 결정 파라미터(유효 전도도 및 비접촉면적)을 제시함과 동시에 계산 방식을 정리 기술하였다. 마지막으로, 뉴만모델을 기반으로 전고체 리튬이차전지를 해석하기 위한 수치 계산 방정식과 필수 파라미터 설정 조건을 설명했다.
또한, 형성된 3차원 전고체 구조체로부터 확인해야 하는 성능 결정 파라미터(유효 전도도 및 비접촉면적)을 제시함과 동시에 계산 방식을 정리 기술하였다. 마지막으로, 뉴만모델을 기반으로 전고체 리튬이차전지를 해석하기 위한 수치 계산 방정식과 필수 파라미터 설정 조건을 설명했다. 하지만, 전고체 전극 및 전지 내에서 국부적으로 발생할 수 있는 문제까지 해석하기 위해서는 전기화학적 모델도 디지털 트윈화되어야 할 것이다.
전고체 전극에서의 발생하는 성능 열화 원인들을 정리 제시하는 것을 시작으로,디지털 트윈 기반의 3차원 전고체 전극 구조체 형성을 위한 3차원 구조체 재형성 기술과 CAD 소프트웨어를 활용한 3차원 구조체 형성 기술의 장단점을 비교 서술하였다. 또한, 형성된 3차원 전고체 구조체로부터 확인해야 하는 성능 결정 파라미터(유효 전도도 및 비접촉면적)을 제시함과 동시에 계산 방식을 정리 기술하였다.

성능/효과

이와 같은 경우가 3차원 구조체 해석이 정말 유용하게 활용될 수 대표적인 예이며, 계산 프로세스는 아주 간단하다. 3차원 전극 구조체 내 활물질과 고체전해질을 서로 다른 물체로 구분한 뒤, 서로 다른 두 물체 간 접하고 있는 모든 복셀의 면의 개수를 셈하고, 이를 복셀 면의 면적으로 환산하면 쉽게 얻을 수 있으며, 복셀의 크기가 작을수록 실제 값과 근사한 계산이 가능하다. 하지만, 접촉 면적 값은 크기 성질이기 때문에 해석에 사용된 3차원 구조체의 부피 또는 해당 물질의 함량 자체가 다른 전극 구조체들 간 내부 접촉 면적 특성을 상대 비교할 수 없는 문제가 발생한다.
이와 같은 결과는 기존의 리튬이온전지 해석에 활용된 P2D 모델에 양이온 운반율만 “1”로 반영하면 전 고체 리튬이온전지 해석이 충분히 가능함을 의미한다.
이와 같은 어려움을 줄일 수 있는 방법 중 하나가 바로 컴퓨터로 전극 또는 전지를 모델링(Modeling)하고 시뮬레이션(Simulation)것이다. 특히, 컴퓨터 하드웨어의 지속적인 발전과 해석 소프트웨어의 고도화로 실제 전극을 3차원 디지털 트윈(DigitalTwin)화하고 해석하여 기존 실험을 통해 확인하기 어려운 현상 또는 정량 불가능한 수치를 계산할 수 있을 뿐만 아니라, 실험 결과 해석으로는 도달하기 어려운 통찰을 도와 새로운 연구 개발 방향까지도 제시할 수 있다. 본 논문에서는 디지털 트윈 기술을 이용하여 가상의 3차원 전고체 전극 구조체를 형성하고, 이로부터 다양한 성능 결정 파라미터(Performance Parameter)를 계산 및 분석하며, 나아가 해당 분석 전극을 포함한 전고체 리튬이차전지의 성능까지 예측할 수 있는 보고된 연구들을 정리 기술한다.

후속연구

5는 3차원 전극 구조체 상에서 전도 특성을 계산하는 식을 모식화 한 그림으로, 지배방정식(Governing Equation)으로는 옴의 법칙(Ohm’s law)의 연속방정식(Continuity Equation), 그리고 동축에서 서로 마주보고 있는 면에서의 1V의 전압차가 일정하게 유지된다는 가정하에서 디리클레 경계조건(Dirichlet Boundary Condition)이 고려되었다. 이를 통해 도출된 해석 결과로부터 전류 밀도 및 전하 분포 특성을 3차원으로 분석하여, 보다 적절한 전극 설계 안을 발굴하는 것이 가능하다. 하지만, 입자 및 격자 간 전도 특성, 계면에서 발생되는 공간 전하층(Space Charge Layer), 표면에 형성된 부반응물 등의 부수적인 현상들을 3차원 전극 구조체 상에 반영하여 해석하는 기술까지는 미 개척되어 있기에 보다 정확한 전도 특성예측을 위해서는 개발이 필수적인 상황이다.
²⁰⁾ 여기서 한가지 주목할 점으로, 고분자 바인더와 탄소 도전재는 탄소가 주 원소이기 때문에 SEM 이미지 내에서 명암 차이를 뚜렷하게 만들어 낼 수 없으며, 각 소재를 구분해서 3차원 구조체로 형성하기도 어렵다. 이를 해결하기 위해서, 분해능이 높은 EDX (Energy Dispersed X-ray Spectroscopy) 또는 일차 및 후 방산란전자를 더 세밀하게 분류 및 구분할 수 있는 고정밀 디텍터(Detector) 개발 및 활용되어야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	전고체 리튬이차전지의 전지 간 이격거리를 좁혀 고에너지밀도형 전지 팩을 제작할 수 있는 이유는 무엇인가?	전고체 리튬이차전지는 전지 내부의 고분자 분리막을 제거하고 기존 유기계 액체전해질을 무기계 산화물 또는 황화물기반의 고체전해질로 대체한 시스템으로써, 높은 구조적 안전성 확보로 내부 단락(Internal Short) 발생률을 줄여 폭발 사고를 억제할 수 있으며,가연성 탄화수소물을 불연성 물질로 대체하여 화재 발생을 최소화하는 것이 가능하다. 또한, 단전지 내부에 직렬 셀 스택킹(Serial Cell Stacking) 설계가 가능하고 고온 노출 특성에 자유롭기 때문에 전지 간 이격거리를 좁혀 고에너지밀도형 전지 팩을 제작할 수 있다.7-10 이와 같은 이점에도 불구하고, 열등한 전기화학적 성능 구현으로 기존 리튬이온전지와 경쟁하기에는 아직 해결해야할 난제가 많은 전지시스템이다.
	디지털 트윈 기술이란 무엇인가?	디지털 트윈 기술이란 현실세계에서의 사물을 가상공간에 실물과 동일한 물체로 만들어 시뮬레이션을 진행하는 기술을 말한다.13,14) 일반적으로는, 전극을 모델링시 해석 효율을 높이기 위해 1차원 또는 2차원 구조로 기존의 차원을 낮추거나 3차원으로 진행하더라도 직육면체의 도메인(Domain)에 평균 파라미터 값을 부여하여 시뮬레이션하는 경우가 대부분이다.
	전고체 리튬이차전지는 폭발과 화재 사고를 어떻게 최소화할 수 있는가?	이를 해결할 수 있는 차세대 전지 시스템 중 하나가 전고체 리튬이차전지(All-solid-state Lithium Secondary Battery, ALSB)이다. 전고체 리튬이차전지는 전지 내부의 고분자 분리막을 제거하고 기존 유기계 액체전해질을 무기계 산화물 또는 황화물기반의 고체전해질로 대체한 시스템으로써, 높은 구조적 안전성 확보로 내부 단락(Internal Short) 발생률을 줄여 폭발 사고를 억제할 수 있으며,가연성 탄화수소물을 불연성 물질로 대체하여 화재 발생을 최소화하는 것이 가능하다. 또한, 단전지 내부에 직렬 셀 스택킹(Serial Cell Stacking) 설계가 가능하고 고온 노출 특성에 자유롭기 때문에 전지 간 이격거리를 좁혀 고에너지밀도형 전지 팩을 제작할 수 있다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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