2020 Fiscal Year Annual Research Report
データ駆動科学の導入による「5 V」以上で超高速充放電可能な次世代Li電池の創製
Project/Area Number |
19K15672
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Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
Principal Investigator |
中山 亮 東京工業大学, 物質理工学院, 研究員 (20833974)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2021-03-31
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Keywords | 全固体Li電池 / 5 V級正極 / ベイズ最適化 |
Outline of Annual Research Achievements |
本年度では、①LCMOエピタキシャル薄膜を用いたモデル電池における界面抵抗の緩和挙動の評価、②材料研究に向けたベイズ最適化のハイパーパラメータ探索を行った。 まず、①に関して、昨年度作製したLCMOエピタキシャル薄膜を用いたモデル電池において、5 V以上の高電位に晒した後、界面抵抗のヒステリシスと緩和挙動を観測した。この緩和挙動の詳細な理解のために、緩和挙動の時間依存性を調べた。充放電時のカットオフ電圧を5.5 Vとした場合、反応電位である4.0 Vにおける界面抵抗値は3h程度で元の値(11Ωcm2)に回復した。また、カットオフ電圧を5.3 Vとした場合、界面抵抗値は1h程度で元の値に回復した。緩和に要する時間スケールを考えると、5 V以上の高電位における界面抵抗の増大は、正極/集電体のショットキー接合の形成といった電子的な要因ではないと考えられる。このような高電位における界面抵抗の増大の可逆性及び時間依存性は、高電位における界面抵抗の起源として、固体電解質/正極界面における可逆的な構造変化を示す重要な結果だといえる。 上記①と並行して、材料研究の効率化を目指して、ベイズ最適化のハイパーパラメータ探索を行った。ベイズ最適化は少ない実験回数で物性値の大域的最適化を行うための強力な情報科学的手法である。最小の実験回数を目指す上で、ガウス過程回帰に用いるカーネル関数のハイパーパラメータを適切に設定する必要がある。本年度は、プロセスウィンドウや局所解の存在といった材料研究に特徴的な要素を考慮したモデル関数を作成し、ハイパーパラメータの最適化を行った。
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