金属リチウム電池の高精度な寿命予測に成功、ソフトバンクとNIMS
物質・材料研究機構（NIMS）とソフトバンクは2024年7月24日、高エネルギー密度金属リチウム電池の寿命予測モデルを構築したと発表した。機械学習の手法を応用したもので、金属リチウム電池の早期実用化に貢献する技術としている。
金属リチウム電池は、負極として金属リチウムを使用する電池。金属リチウムによる電極は、現行のリチウムイオン電池の負極材料として利用されている黒鉛電極に比べて、10倍以上の理論容量を持つ。そのため、リチウムイオン電池よりも高い重量エネルギー密度を実現する次世代電池として期待されている。
NIMSとソフトバンクでは2018年から高エネルギー密度蓄電池に関する共同研究を行っており、これまでに、300Wh／kg以上という高いエネルギー密度で200サイクル以上の充放電が可能な金属リチウム電池の試作に成功している。
金属リチウム電池の実用化を進める上では、充放電サイクルの寿命を高精度に予測する技術の開発が求められる。しかし、金属リチウム電池の劣化機構は、従来のリチウムイオン電池よりも複雑であり、その詳細は未だ明らかになっておらず、寿命予測モデルの構築が課題となっていた。
寿命予測モデルを開発する場合、物理ベースのモデルが広く採用されている。これは電池内部の複雑な劣化機構を正確に把握した上で、適切なモデルを構築する必要がある。そのため、金属リチウム電池の複雑な劣化機構には適用が難しかった。
そこで今回NIMSとソフトバンクでは、機械学習を活用したデータ駆動型の方法で予測モデルの構築に取り組んだ。多数の電池セルの充放電測定データに対して統計学的な解析を実施することにより、電池寿命を予測する。このような機械学習を用いた電池寿命予測技術は、リチウムイオン電池を対象として、近年、盛んに研究開発が行われているという。しかし、高エネルギー密度セルの開発が困難な金属リチウム電池に対しては、機械学習を用いた電池寿命予測技術の開発が進んでいなかった。
両者はこれまで培ってきた電池作製技術を用いて、金属リチウム負極とニッケル過剰系正極で構成される高エネルギー密度な金属リチウム電池セルを多数作製し、その充放電性能を評価。得られた充放電データに対して、機械学習手法を適用することにより、金属リチウム電池の寿命予測モデルを構築た。これにより放電、充電、緩和プロセスから得られたデータを分析することで、特定の劣化機構を仮定することなく、サイクル寿命を予測することが可能なモデルの構築に成功したという。
この成果は金属リチウム電池を搭載したデバイス運用における安全性・信頼性の向上に大きく寄与するものであり、今後、予測モデルの予測精度のさらなる向上や、モデルを活用した新規材料の開発を進めることで、高エネルギー密度金属リチウム電池の早期実用化に貢献するとしている。