AI 기반 다중 스케일 모델링을 통한 건식 전극 내 PTFE 섬유화 최적화
Multiscale Insights Enable Rational Design of Solvent-Free Dry Electrode Processing for Advanced Battery Electrode Fabrication
- 주제(키워드) Dry process , PTFE fibrillation , Optimization , Inverse design , FEM simulations , Machine-learning tools
- 주제(DDC) 621.042
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 조성범
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 에너지시스템학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000035372
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
고성능 전극은 습식 공정 대신 환경 친화적인 건식 공정을 사용하여 제조될 수 있습니다. 건식 공정의 핵심 소재는 폴리테트라플루오로에틸렌(PTFE)으로, 이는 전단 응력 하에서 피브릴화(섬유화)되어 전극 무결성에 필수적인 견고한 섬유 네트워크를 형성합니다. 그러나 거시적 규모의 장비에서 미시적 규모의 입자 동역학으로 전단력이 복잡하게 전달되기 때문에 PTFE 피브릴화의 정밀한 제어는 어렵습니다. 이를 해결하기 위해, 우리는 유한 요소법 시뮬레이션, 가우시안 프로세스 회귀, 베이지안 최적화를 통합하여 PTFE 피브릴화를 공학적으로 설계하는 멀티스케일 최적화 프레임워크를 제시합니다. 우리 모델은 최적의 입자 크기와 입자 부하 압력을 식별합니다. 10+5 µm 바이모달 시스템과 14 MPa의 입자 부하 압력이 가장 효과적인 피브릴화를 산출함을 입증합니다. 10+5 µm 입자를 사용하여 전극을 역설계하고, 향상된 전기화학적 특성을 실험적으로 검증합니다. 제안된 최적화된 건식 전극 제조법은 미시적 입자 동역학과 대규모 공정을 연결합니다.
more목차
1. 서론 1
2. 이론적 배경 4
2.1 유한요소법 (FEM) 4
2.2 가우시안 프로세스 회귀 (GPR) 5
2.3 베이지안 최적화 5
3. 실험방법 7
3.1 PTFE 변형 시뮬레이션 7
3.2 Kneader, 압출기 시뮬레이션 8
3.3 GPR 모델, 베이지안 최적화 9
4. 결과 및 고찰 11
4.1 멀티스케일 PTFE 피브릴화 설계 11
4.2 PTFE 변형 시뮬레이션 13
4.3 입자 크기 의존적 PTFE 피브릴화 거동 14
4.4 바이모달 입자 크기 분포를 통한 PTFE 피브릴화 최적화 18
4.5 PTFE 피브릴화를 위한 PLP 및 입자 크기의 역설계 21
5. Conclusion 25
참고문헌 27
