PyBaMM入门篇（一）：编程流程及基础代码

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PyBaMM（Python电池数学建模）是一个开源Python库，旨在开发、模拟和分析电池数学模型。它是研究人员、工程师和科学家用来深入研究电池老化、衰退、热效应和电化学行为的强大而灵活的工具，也支持电池管理系统 (BMS) 先进控制策略的开发。

一、PyBaMM的主要特点：

1. 预制模型

PyBaMM库里面包含几种常见的电池模型，如单粒子模型 (SPM)、电解质单粒子模型(SPMe) 和完整的 Doyle-Fuller-Newman (DFN) 模型。用户可以根据自己的需要在这些模型之间轻松切换。

2. 灵活性

PyBaMM允许用户针对特定应用、不同的化学体系或实验设置定制模型，也支持添加用户自定义的模型、方程和参数。

3. 高效模拟

PyBaMM针对用来描述电池内部电化学反应、物质传递、发热等物理化学过程的一系列复杂的耦合微分方程进行了优化，并提供时域仿真和稳态仿真的求解器。

4. 互动性

PyBaMM是用Python 构建的，与Matplotlib、NumPy 和 Pandas 等数据分析和可视化工具无缝集成，为参数扫描、场景分析和数据拟合提供了友好的用户友好界面。

二、PyBaMM的建模流程及基础代码：

1.安装PyBaMM

1) 通过pip安装：pip install pybamm

2) 通过conda安装：conda install -c conda-forgepybamm

具体安装流程可以参考官方网站的说明：https://docs.pybamm.org/en/latest/source/user_guide/installation/gnu-linux-mac.html#install-pybamm

2.导入PyBaMM库并选择电池模型

importpybamm # 在python中导入电池电化学模拟代码库

电池模型选择下面的一种：

1) model = pybamm.lithium_ion.DFN( )#调用Doyle-Fuller-Newman (DFN) 锂离子电池模型

2)model = pybamm.lithium_ion.SPM( ) #调用Single particle锂离子电池模型

3)model = pybamm.lithium_ion.SPMe( )#调用Single particle with electrolyte锂离子电池模型

3.设置初始参数值

PyBaMM提供了多种内置参数集，可以通过pybamm.parameter_sets模块选择或自定义参数集。

parameter_values = pybamm.ParameterValues ("Chen2020")# 输入Pybamm内置的一套参数集

parameter_values["Current function[A]"] = 10 # 更改某一指定参数的值，比如放电电流“Current function [A]”的数值改成10

#同时更改几个参数，比如负极片厚度"Negative electrode thickness [m]"，正极片厚度"Positive electrode thickness [m]"以及放电电流 "Current function [A]"：

parameter_values = pybamm.ParameterValues(

{

"Negativeelectrode thickness [m]": 1e-4,

"Positive electrode thickness [m]": 1.2e-4,

"Currentfunction [A]": 10,

}

)

4.定义实验条件：

#定义特定的充放电实验条件，例如恒流放电、恒流恒压充电等：

experiment = pybamm.Experiment(

[

"Discharge atC/10 for 10 hours or until 3.3 V",

"Rest for 1hour",

"Charge at 1A until 4.1 V",

"Hold at 4.1V until 50 mA",

"Rest for 1hour",

]

)

#定义按照特定的充放电实验条件循环一定的圈数，例如三圈：

experiment = pybamm.Experiment(

[

(

"Discharge at C/10 for 10 hours or until 3.3 V",

"Rest for1 hour",

"Chargeat 1 A until 4.1 V",

"Hold at4.1 V until 50 mA",

"Rest for1 hour",

)

]

* 3

)

5.建立模拟研究：

sim = pybamm.Simulation(model,parameter_values=parameter_values) # 输入指定参数建立模拟研究

sim = pybamm.Simulation(model, experiment=experiment) #按特定的充放电实验条件建立模拟研究

6.求解&绘图

sim.solve([0, 3600]) #设置求解时间(3600 s)求解

#设置求解时间及输出步长:

t_eval = np.arange(0, 121, 1)

sim.solve(t_eval=t_eval)

sim.plot() #利用自带绘图工具绘图

#分别绘制电解液浓度和电压随时间变化的曲线：

output_variables = ["Electrolyte concentration[mol.m-3]", "Voltage [V]"]

sim.plot(output_variables=output_variables)

结果如下图所示：

sim.plot(["Current [A]", "Voltage [V]"]) #分别绘制电流和电压随时间变化的曲线：

结果如下图所示：

#将电极电流密度和电解液电流密度随时间变化的曲线绘制在一张图，把电压随时间变化的曲线绘制在另一张图：

sim.plot(

[

["Electrodecurrent density [A.m-2]", "Electrolyte current density[A.m-2]"], "Voltage [V]"

]

)

结果如下图所示：

来源：锂电芯动

从制备到测试，全面破解极片剥离力低背后的秘密

锂离子电池极片剥离力是衡量电极材料与集流体结合强度的重要指标，直接影响电池的机械稳定性和循环寿命。剥离力的定义可以概括为：在极片和集流体之间施加拉力时，剥离所需的最小力值，通常以单位宽度（N/m）来表示。这一指标反映了涂层附着性能，贯穿整个电池生产和使用环节。剥离力测试方法通常采用拉伸试验机，通过精确测定电极与集流体分离时的力值来进行评估。测试的准确性取决于取样、操作规范及设备的稳定性。常见标准包括90°或180°剥离测试方法，两者均能有效评估结合强度。如果极片剥离力不足，可能会带来以下问题：1. 制程问题：在卷绕或叠片等工艺环节，涂层易脱落，导致不良率上升。2. 性能衰减：剥离力低的极片在循环充放电中容易因界面剥离而增加内阻，加速电池容量衰减。3. 安全隐患：极片脱落可能引发短路，进而导致热失控甚至严重事故。因此，研究和优化极片剥离力，不仅关乎生产良率和电池性能，还直接影响锂离子电池的安全性和市场竞争力。本文通过从浆料制备、涂布工艺、辊压工艺及测试条件四个关键环节深入探讨，让我们可以更全面地理解剥离力低的成因，并针对性地优化生产工艺和测试方法。浆料制备浆料制备是影响极片剥离力的首要环节。浆料的均匀性、黏度及颗粒分布直接决定了涂层与集流体的附着质量。以下是可能导致剥离力降低的关键问题：1. 粘结剂选择与配比：粘结剂的种类、含量及分子量会显著影响涂层的附着力。粘结剂分子量过低时，涂层的机械强度不足，导致附着力下降；分子量过高时，可能增加浆料的分散难度和加工复杂性。此外，若粘结剂配比过低，涂层结合力不足；若过高，可能引发涂层开裂。2. 原材料波动：原材料的属性如粒径分布、比表面积、残碱量和水分等对极片剥离强度具有显著影响。例如：1）粒径分布和比表面积：不同批次的粒径分布差异会影响比表面积，进而在相同粘结剂用量下造成分布不均，降低剥离强度。2）水分含量：对于使用PVDF的正负极体系，水分是影响剥离强度的关键因素，必须严格控制活性物质、导电剂和溶剂中的水分含量，以避免因过多水分导致粘结性能下降。3. 分散与搅拌工艺：浆料中活性物质、导电剂和粘结剂分布不均匀，会形成局部附着力不足的“薄弱点”。改进建议：1. 严格筛选原材料，尤其关注粒径分布、比表面积和水分等关键参数，建立统一的质量管控标准。2. 通过分步加料、调整不同阶段的固含量、优化分散速度和时间以及控制反应温度等条件，确保粘结剂在浆料中均匀分散。涂布工艺涂布工艺控制直接影响涂层的均匀性与厚度，从而影响剥离力。以下是涂布工艺中常见问题及其影响：1. 涂层厚度不均：涂层过薄易剥落，过厚则可能导致涂布裂纹或结合不良。2. 烘干条件：烘干速率对剥离强度有显著影响。高速烘干会导致粘结剂上浮，降低极片的剥离强度。相比之下，递减烘干速率能更均匀地分布粘结剂，从而提升剥离强度。3. 涂布面密度：相同烘干条件下，较高的涂布面密度意味着需要更长的烘烤时间。这为粘结剂迁移提供了更多时间，增加粘结剂上浮的可能性，从而导致剥离强度下降。4. 基材表面清洁度：集流体表面氧化物、油污等未清理干净，会显著影响浆料的附着力。改进建议：1. 使用精密涂布设备控制厚度，确保涂层均匀性。2. 优化烘干条件，采用递减烘干速率，有效减少粘结剂上浮现象，提高剥离强度。3. 根据涂布面密度合理调整烘干时间，避免过长时间导致粘结剂迁移问题。4. 加强集流体表面预处理（如清洗或表面粗化），提高涂层的附着效果。辊压工艺辊压是提升涂层密实度和与集流体结合力的重要工艺。影响剥离力的关键因素包括：1. 辊压压力与间隙控制：压力不足时涂层与集流体结合不紧密，压力过大可能引发涂层微裂纹。2. 辊压温度：温度过高可能导致粘结剂失效，过低则难以实现理想的附着强度。3. 辊压速度：辊压速度对极片的厚度差异影响不明显，但速度越快，极片与压辊的接触时间越短，更容易造成极片反弹，导致剥离强度降低。4. 压实密度与均匀性：过度辊压可能压碎活性材料颗粒，降低涂层整体机械强度。改进建议：1. 根据极片材料特性，优化辊压压力、温度和速度的参数组合，确保涂层密实且均匀。2. 选择适当的辊压速度，以延长极片与压辊的接触时间，减少反弹现象，提高剥离强度。3. 对辊压设备进行精密调校，确保压力和温度分布的均匀性。测试条件剥离力的测试条件直接影响测试结果的准确性和可比性。以下是测试条件中的关键点及改进建议：1. 测试样本制备样本切割的尺寸和方向对测试数据的一致性具有重要影响：1）切割尺寸：样本的宽度和长度直接影响剥离测试中受力的均匀性。宽度过窄可能导致样本局部受力过大，从而引发数据偏差；宽度过宽则可能降低灵敏度，掩盖细微的差异。标准化样本尺寸（例如宽度为10 mm）有助于提高测试结果的可比性。2）切割方向：极片的制造过程中可能存在方向性差异，例如纵向和横向的机械性能不一致。如果测试样本的切割方向未统一，会导致剥离强度数据的离散性增加。因此，必须明确样本切割方向（如与涂布方向一致或垂直），并在测试中保持一致。2. 测试参数控制拉伸速度和范围是剥离力测试过程中影响测试结果的关键参数：1）拉伸速度：测试剥离力时，拉伸速度会影响剥离强度的测量值。速度过慢可能导致样本的粘结界面发生延迟破坏，从而使测得的剥离力偏低；速度过快则可能引发瞬时剥离行为，造成数据波动或失真。因此，需根据标准设定合理的拉伸速度（例如10 mm/min或50 mm/min），并在测试中保持一致。2）拉伸范围：拉伸范围决定了测试中是否能全面反映粘结界面性能。过短的测试范围可能无法充分捕捉剥离过程中力值的变化，而过长范围则可能增加不必要的测试时间。因此，需根据样本尺寸和实际需要选择合适的测试范围。改进建议：1. 标准化样本的切割尺寸，避免由于尺寸不统一而影响测试结果。2. 明确并记录样本的切割方向，与实际应用场景一致。3. 标准化拉伸速度和范围参数，参考行业标准（如ASTM或GB标准）设定合理值，并保持一致性。4. 使用精密拉伸设备，确保力值和位移测量的准确性。锂离子电池极片的剥离力是影响电池性能和可靠性的重要指标。在实际生产中，每一个细节都可能影响极片的剥离强度。例如，合理选择原材料和粘结剂配方，优化涂布与辊压参数，科学设计剥离力测试条件，都是提升剥离强度、改善电池性能的有效手段。希望本文能为锂电行业从业者提供一些启发与参考，助力行业更高质量的发展。如果您有更多的经验或见解，欢迎交流探讨，共同推动锂电技术的进步！来源：锂电芯动