Meso-scale modeling of the structural, electronic and transport properties governing (dis-)charging processes in lithium intercalated graphite anodes
Übersetzter Titel:
Mesoskalige Modellierung der strukturellen, elektronischen und Transport Eigenschaften verantwortlich für (Ent-)ladungsprozesse in mit Lithium interkalierten Graphit-Anoden
Autor:
Anniés, Simon B.
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Natural Sciences
Betreuer:
Reuter, Karsten (Prof. Dr.)
Gutachter:
Reuter, Karsten (Prof. Dr.); Rupp, Jennifer (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
PHY Physik
TU-Systematik:
CHE 150
Kurzfassung:
In this work, DFT, DFTB and machine learning are combined in order to model complex processes, which occur during the charging and discharging of lithium ion batteries, within the graphite anode, and limit its performance of safety. This way, diffusion barriers and local structure parameters can be calculated significantly faster than with DFT. Additionally, we investigate the previously unknown dependency of the dielectric response of the system on the state of charge.
Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Arbeit werden DFT, DFTB und maschinelles Lernen zur Modellierung komplexer Prozesse kombiniert, welche beim Laden und Entladen von Lithium-Ionen-Batterien in der Graphit-Anode auftreten und deren Leistungsfähigkeit und Sicherheit einschränken. So können Diffusionsbarrieren und lokale Strukturparameter wesentlich schneller berechnet werden, als mit DFT. Zudem erforschen wir die zuvor unbekannte Abhängigkeit der dielektrischen Antwort des Systems vom Ladungszustand.
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