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リチウムイオン電池の劣化評価、寿命推定技術

リチウムイオン電池の劣化評価、寿命推定技術

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    • 概要

    本セミナーでは、リチウムイオン電池の劣化・寿命推定について取り上げ、急速充電劣化、低温充電劣化、経年時急劣化等、異常劣化のメカニズムを詳解いたします。
    また、機械学習・深層学習を用いたバッテリーの劣化予測、寿命推定技術を解説いたします。

    開催日

    • 2025年3月25日(火) 10時30分 ～ 17時00分

    受講対象者

    • 電池技術者、電池を用いたシステム・BMS設計技術者
    • リチウムイオン電池に関連する研究開発、試験業務、事業開発、品質保証などに関わる方
    • リチウムイオン電池およびその搭載製品の開発者や評価者
    • バッテリーメーカ、バッテリー材料メーカ、バッテリーユーザ企業などの開発技術者・管理者・研究者

    修得知識

    • リチウムイオン電池の劣化メカニズム
    • 寿命予測の考え方
    • 電池の長寿命化アプローチに対するヒント
    • リチウムイオン電池の性能に関する基礎知識
    • リチウムイオン電池の劣化とその症状に関する知識
    • リチウムイオン電池の残量推定、劣化診断に関する体系的知識
    • 差電圧法、 劣化診断の原理的知識
    • LIBの基礎
    • 劣化メカニズム
    • 劣化とインピーダンスの関係
    • インピーダンスを用いた劣化診断技術
    • バッテリーの劣化メカニズム
    • 機械学習・深層学習の適用方法
    • 他の手法との組み合わせ
    • アルゴリズムの特徴

    プログラム

    第1部 異常劣化メカニズムの解析と寿命解析、予測技術

    (2025年3月25日 10:30〜12:00)

    　地球環境問題、資源問題解決に向けた、自動車の電動化 (EV) 、再生可能エネルギーへの転換などの政策が、リチウムイオン電池 (LIB) 市場成長を牽引していくだろう。この中、エネルギー密度、コストの観点からとは別に、寿命に大きな期待が寄せられるであろう。今、適切な加速評価・解析技術、寿命推定技術、そして、LIBの劣化メカニズムを整理することが必須であり、ここでは、長寿命化への期待、2つの劣化メカニズム、これらを踏まえた寿命推定の基本的考え方につき解説する。

    1. 電池の長寿命化への期待
    2. リチウムイオン電池の劣化と寿命予測
      1. 寿命予測の考え方
      2. ルート則による予測の限界
      3. べき乗式 (劣化指標) の導入
    3. リチウムイオン電池の2つの劣化メカニズム
      1. 急速充電劣化、低温充電劣化、経年時急劣化課題
      2. 2つの劣化メカニズム (過電圧因子)
      3. 反応偏在の寿命・安全性影響
      4. 急劣化点 (二次劣化点) の予測
      5. リチウムイオン電池の寿命予測法
    4. リチウムイオン電池のSOH診断
    5. 超長寿命化技術のご紹介
      • 質疑応答

    第2部 リチウムイオン電池の劣化症状発現機構と劣化状態診断技術

    (2025年3月25日 13:00〜14:30)

    　リチウムイオン電池 (LIB) はモバイル機器・定置・産業機器・自動車等の用途に使用され、近年では変動性再生可能エネルギーの出力変動・時間帯偏在性の解決のためのデバイスとして期待されている。 本講演では性能評価・残量推定・劣化診断法を基礎から体系的にまとめて説明するとともに、当社の差電圧法を用いた劣化診断法の事例を紹介する。

    1. リチウムイオン電池 (LIB) の基礎事項
    2. LIBの劣化現象とその症状
    3. LIBの性能評価項目
    4. 残量推定・劣化診断技術の体系
    5. 当社事例の紹介 〜差電圧法を用いた劣化診断法〜
      • 質疑応答

    第3部 インピーダンスを用いた性能推定と劣化診断の技術

    (2025年3月25日 14:45〜15:45)

    　脱炭素化に向けた取組が世界中で加速する中、バッテリーサーキュラーエコノミーの確立の重要性がますます高まっています。当社は、電池材料の製造から使用、リユース、リサイクルに至るまでの各段階で、電気計測とデータ解析のソリューションを通じてその確立への貢献を目指しています。運用中および運用後のバッテリーや、それが搭載されたEVの最適な活用のために、バッテリーの状態把握が不可欠です。当社では確実な計測を通じて短時間かつ低コストで状態を把握する技術を開発し、実用化を進めています。
    　技術および事例を紹介し、本セミナーでは、LIBの基礎事項・電気特性の計測技術・それらを元にした劣化診断技術について包括的に解説いたします。特に、交流インピーダンス法について特に重点的に取り上げ、劣化診断技術とその適用可能範囲について説明します。

    1. リチウムイオン電池の基礎と性能指標
      1. リチウムイオン電池の挙動
      2. 基本的なパラメーター
        • 容量
        • OCV
        • 内部抵抗
        • SOC
        • SOHなど
      3. 電池の劣化メカニズム
      4. 電池の性能指標・劣化指標
      5. 電池の劣化とインピーダンスの関係の概観
    2. リチウムイオン電池のインピーダンス
      1. 基本原理
      2. 解析手法
        • 等価回路解析
        • 緩和時間解析など
      3. 各種過渡現象とインピーダンスの関係
      4. インピーダンスの正確な測定
    3. インピーダンスを用いた性能推定と劣化診断
      1. 電池の劣化に伴うインピーダンスの変化
      2. 電池の劣化診断技術の概観
      3. ルールベースの劣化診断の実例
      4. 機械学習ベースの劣化診断の実例
      • 質疑応答

    第4部 機械学習・深層学習を用いたデータ駆動型バッテリー劣化予測技術

    (2025年3月25日 16:00〜17:00)

    　本講座では、機械学習・深層学習を用いたバッテリーの劣化予測技術について、リチウムイオン電池を例に、網羅的かつ分かりやすく解説する。電池の初学者から実験研究者/技術者まで幅広い層を対象とし、さまざまな機械学習による予測技術の概要、位置づけや特徴を紹介する。
    　前半では、主にバッテリーユーザ向けの劣化予測技術を取り扱う。可能な限りバッテリーセル内部の測定情報 (電極構造、多孔質構造など) を使用せず、充放電レート特性や温度特性から予測する方法を解説し、更にモジュール/パックへの展開方法を議論する。後半では、主にバッテリー開発者を念頭に、セル内部の測定情報を使用した劣化予測技術を取り扱う。製造プロセスとの関連など発展的な内容を含む。最後に、GPTシリーズやGeminiに代表される大規模言語モデルを用いた予測技術構築への展望を述べる。

    1. バッテリーの劣化予測技術の概要
      1. バッテリー劣化の種類とそのメカニズム
      2. さまざまな劣化予測/余寿命予測技術
      3. 機械学習・深層学習を用いた劣化予測の特徴と位置づけ
    2. バッテリーユーザ向けの劣化予測 (セル内部の測定情報を使わない場合)
      1. 大量の充放電特性データを用いた余寿命推定
      2. 内部抵抗/容量の時系列データを用いた劣化挙動の推定
      3. 等価回路シミュレーションを用いた劣化予測とデータ同化
      4. バッテリーモジュール、パック、ユニットの劣化予測
    3. バッテリー開発者向けの劣化予測 (セル内部の測定情報を使用する場合)
      1. 電極断面SEM像を用いた深層学習による劣化予測
      2. 電気化学に基づく劣化シミュレーションのサロゲートモデル構築
      3. セルによるばらつきを考慮した劣化シミュレーションと統計解析
      4. 製造プロセスモデルと組み合わせた劣化モデリング
    4. 大規模言語モデルを用いた劣化/余寿命予測の展望
      • 質疑応答
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    講師

    • 木下 肇 氏
      株式会社 KRI エネルギー変換研究部
      常務執行役員
    • 有馬 理仁 氏
      大和製罐 株式会社 技術管理部 エネルギーソリューション開発室
      開発リーダー
    • 森 匠 氏
      日置電機 株式会社 SMユニット
      主任研究員
    • 高岸 洋一 氏
      株式会社コベルコ科研 計算科学センター モデルベース解析技術室
      室長
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    主催

    株式会社 技術情報協会
    お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

    お問い合わせ

    本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
    (主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

    受講料

    1名様
    : 60,000円 (税別) / 66,000円 (税込)
    複数名
    : 55,000円 (税別) / 60,500円 (税込)

    複数名同時受講割引について

    • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 55,000円(税別) / 60,500円(税込) で受講いただけます。
      • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
      • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 110,000円(税別) / 121,000円(税込)
      • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 165,000円(税別) / 181,500円(税込)
    • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
    • 請求書は、代表者にご送付いたします。
    • 他の割引は併用できません。

    アカデミック割引

    • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

    日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

    • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
    • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
    • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
    • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
    • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
    • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

    ライブ配信セミナーについて

    • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
    • お申し込み前に、 Zoomのシステム要件 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
    • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
    • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
    • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
    • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
      ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
      印刷物は後日お手元に届くことになります。
    • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
    • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
    • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
    • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
    • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
      万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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