鋰電池清潔度分析：從光鏡到電鏡（上）

為什么要做鋰電池清潔度分析？

金屬異物對鋰電池安全性的影響

鋰離子電池正極材料中金屬異物（包括鐵、鎳、銅、鋅、鉻等）的含量對鋰電池的性能有較大影響。金屬異物在電池化成階段會(huì )先在正極氧化再到負極還原，當負極處的金屬單質(zhì)累積到一定程度會(huì )形成枝晶，導致隔膜穿孔，造成電池內部短路，提高電池的自放電率，嚴重時(shí)甚至會(huì )電池起火、爆炸，影響電池的安全性能。目前對金屬異物的管控水平已經(jīng)成為衡量鋰離子電池正極材料生產(chǎn)線(xiàn)最核心的指標之一。

由于動(dòng)力鋰電池的最終客戶(hù)為汽車(chē)公司（如大眾，寶馬，戴姆勒等），對于金屬異物的檢測標準也基本沿用燃油汽車(chē)清潔度標準（德國的汽車(chē)工業(yè)聯(lián)合會(huì )推出的 VDA19）的相關(guān)概念。VDA19 中對于異物的評估方法主要包括：稱(chēng)重法，光鏡法、電鏡法、拉曼法等，其中光鏡法和電鏡法作為可視化的方法，得到了廣泛應用。

光學(xué)顯微鏡檢測的原理及結果

金屬表面的物理特性決定了光線(xiàn)不能進(jìn)入金屬物質(zhì)，它會(huì )像鏡子般把所有入射光全部反射出去。入射光在經(jīng)由金屬表面反射后，其反射光與入射光具有相同的振動(dòng)方向。如果反射光通過(guò)兩片平行的偏振片，金屬顆粒呈現亮色；如果反射光通過(guò)兩片垂直的偏振片，金屬顆粒呈現純黑色。

入射光在經(jīng)過(guò)非金屬物質(zhì)后，其振動(dòng)方向會(huì )發(fā)生改變（主要原因是光可以射入非金屬物質(zhì)內部），經(jīng)過(guò)非金屬物質(zhì)內部后再出來(lái)的反射光不再具有偏振性，其方向也會(huì )發(fā)生改變。反射光通過(guò)平行和垂直的偏振片時(shí)，其亮度變化不大。

通過(guò)記錄、對比顆粒在不同偏振光下的圖片，而后鑒別出金屬和非金屬顆粒。具體測試結果如下：

光鏡檢測的局限性

3.1 無(wú)法區分金屬顆粒的詳細分類(lèi)

并非所有金屬顆粒都具有相同的危害性，例如，在對大量失效電池進(jìn)行拆解分析后發(fā)現，相對于不銹鋼，銅的危害性更高。主要是因為銅離子更容易在負極析出，析出后的生長(cháng)方式呈現枝晶狀，很容易刺穿隔膜。并且，銅的電導率比鐵高了一個(gè)數量級，一旦銅枝晶刺穿隔膜，極易導致電池內部短路，進(jìn)一步導致電池過(guò)熱甚至起火。為了有效評估金屬顆粒的危害性，需要知道顆粒的詳細成分，而光學(xué)顯微鏡只能區分金屬和非金屬，但具體是哪類(lèi)金屬則無(wú)從得知。

3.2 會(huì )造成金屬與非金屬的誤識別

根據光反射原理的分析，要求濾膜上的金屬顆粒要反光發(fā)亮。由于污染物顆粒在零件加工過(guò)程中暴露于液體、高溫和摩擦環(huán)境中，因此它們的表面會(huì )因為腐蝕等原因而不反光，呈現暗色。這些金屬顆粒在光學(xué)顯微鏡下，會(huì )被錯誤地分類(lèi)為非金屬顆粒。在如下示例中，顯示了三個(gè)顆粒(鋅，鋼和鋁)，這些顆粒通過(guò)光學(xué)顯微鏡確認為非金屬。然而，掃描電鏡SEM+EDX 分析顯示了這些顆粒的金屬性質(zhì)。

3.3 對小尺寸顆粒的統計準確性較低

光學(xué)顯微鏡的分辨率較低（相比電子顯微鏡要低 2-3 個(gè)數量級），其對小尺寸顆粒的測試準確性也較低。以下與 SEM+EDX 統計結果的比較，顯示了光學(xué)顯微鏡的錯誤分類(lèi)有多嚴重。由汽車(chē)供應商提供的同一片濾膜，分別進(jìn)行了光學(xué)顯微鏡的顆粒分析以及掃描電鏡SEM+EDX 的測試分析，并進(jìn)行了比較。結果顯示，通過(guò)光學(xué)顯微鏡檢測的金屬顆粒數，不到實(shí)際金屬顆粒的 1/60。

3.4 無(wú)法分析顆粒的可能來(lái)源

鋰電池清潔度分析的意義，一方面是對清潔度的水平進(jìn)行評估，另一方面，希望通過(guò)對金屬顆粒的分析，確定其產(chǎn)生原因，并回溯至對應的生產(chǎn)工序，進(jìn)行針對性的管控，從而提升產(chǎn)線(xiàn)的清潔度水平。

由以上分析可知，光學(xué)顯微鏡提供的關(guān)于金屬顆粒形態(tài)和成分的信息有限，無(wú)法分析顆粒的可能來(lái)源，對清潔度水平的提升幫助有限。

因此，全自動(dòng)鋰電池清潔度分析方案應運而生。Phenom ParticleX 以臺式掃描電鏡和能譜儀為硬件基礎，可以全自動(dòng)對顆?；螂s質(zhì)進(jìn)行快速識別、分析和分類(lèi)統計，為客戶(hù)的研發(fā)以及生產(chǎn)提供快速、準確和可靠的定量數據支持。小編將在下一篇為大家詳細講述。