Vis enkel innførsel

dc.contributor.advisorSuul, Jon Are
dc.contributor.advisorBurheim, Odne Stokke
dc.contributor.advisorJinasena, Asanthi
dc.contributor.authorOppegård, Emil
dc.date.accessioned2021-09-23T18:22:15Z
dc.date.available2021-09-23T18:22:15Z
dc.date.issued2021
dc.identifierno.ntnu:inspera:66462738:25745589
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11250/2781024
dc.description.abstractBatteriindustrien har opplevd en betydelig økning de siste tiårene, hovedsakelig på grunn av veksten i elbilindustrien og anvendelsene av litiumionbatterier. Litiumionbatterier spiller en viktig rolle i å redusere CO2-utslippene globalt på grunn av dets evne til å erstatte kraftkilder basert på fossilt drivstoff med elektrisitet. En nøkkelfaktor for å maksimere fordelene med litiumionbatterier (og andre batterier) er å redusere karbonavtrykket til selve batteriet. Hovedandelen av karbonavtrykket til litiumionbatterier er relatert til energibehovet under tørkeprosessen i elektrodeproduksjonen. Hensikten med denne oppgaven er å undersøke lignende tørkeprosesser i forskjellige industrier og utlede en enkel, men likevel nøyaktig modell som beskriver de fysiske fenomenene som oppstår under tørking av en tynnfilm og deretter benytte modellen til å optimalisere og kontrollere prosessen. En endimensjonal modell ble utledet med initialbetingelser for parametrene; løsemiddel fraksjon, tynnfilmstemperatur og tetthet i tillegg til lufttemperatur og lufthastighet. En numerisk løsning ble funnet ved å anvende finite element metoden (FEM) og 4.ordens Runge-Kutta metode på modellen. Modellen viste lovende oppførsel sammenlignet med lignende modeller presentert i ulik litteratur. En sensitivitesanalyse indikerte videre at lufttemperaturen og lufthastigheten hadde stor påvirkning på fordampningshastigheten i motsetning til initialbetingelsen for tynnfilmstemperaturens som hadde liten påvirkning. Modellen ble linearisert rundt de stasjonære forholdene i et forsøk på å forenkle optimaliseringen og kontrollen. Selv om den lineariserte modellen viste samme transient oppførsel som den ulineære modellen, var dynamikken i den lineariserte modellen mye raskere. I tillegg til et stort avvik i den stasjonære filmtykkelsen, gjorde den raske dynamikken den lineariserte modellen uegnet for optimalisering og kontrollering. Imidlertid ble den lineariserte modellen brukt til å evaluere systemets kontrollerbarhet og observerbarhet for å vurdere om en tilstandsestimator kunne implementeres. Med lufttemperatur og lufthastighet som pådrag og filmtemperatur og tykkelse som måling, var systemet observerbart for et lavt antall elementer. Som et resultat ble et utvidet Kalman-filter implementert med suksess for å estimere tilstandene basert på målingene. Prosessen ble optimalisert med hensyn til energiforbruk med lufttemperatur og lufthastighet som optimaliseringsvariabler. Da sprekkdannelse og vedheftningskrefter kan relateres til fordampningen, ble optimaliseringen utført med øvre grenser på fordampningshastigheten for å unngå degenerering av den endelige ytelsen til cellen. Resultatene indikerte tydelig redusert energibruk og tørketid for en flertrinns tørkeenhet sammenlignet med en enkeltrinns tørkeenhet. Implementering av modell prediktiv kontroll var imidlertid ikke hensiktsmessig på grunn av beregningstiden for den implementerte optimaliseringsrutinen. Som et resultat ble enkle PI-regulatorer designet for å følge de optimale pådragene beregnet av optimaliseringsrutinen for å optimalisere den totale prosessen. For det modellerte systemet ble prosessen kontrollert til å følge den optimale banen med suksess.
dc.description.abstractThe battery industry has experienced a significant increase in the last decades, mainly due to the growth in the electric vehicle (EV) industry and the applications of lithium ion batteries (LIBs). LIBs play a vital role in reducing the CO2-emissions globally due to its ability to replace power supply based on fossil fuel with electricity. A key factor for maximizing the benefits of LIBs (and other batteries) is to reduce the carbon footprint of the battery itself. The majority of the carbon footprint of LIBs is related to the energy consumption during the drying process in the electrode production. The purpose of this thesis was to examine similar drying processes in various industries and derive a simple, yet accurate model which describes the physical phenomena of thin film drying which later can be used in optimization and control. A one dimensional model was derived with the parameters; initial solvent content, initial thin film temperature, initial density, air temperature and air velocity. A numerical solution was obtained by applying the finite element method (FEM) and 4th order Runge-Kutta method to the model. The model showed promising behavior compared to similar models presented in different literature. A sensitivity analysis further indicated that air temperature and air velocity have a major impact on the evaporation rate, unlike the initial thin film temperature's influence which was rather small. The model was linearized about the stationary conditions in an attempt to simplify the optimization and control problem. Although the linearized model shared the same transient behavior as the non-linear model, the dynamics of the linearized model was much faster. Along with large deviation in the stationary thickness, the fast dynamics rendered the linearized model unsuitable for optimization and control purposes. However, the linearized model was used to determine the controllability and observability of the system to assess whether or not a state estimator could be implemented. With the air temperature and air velocity as control inputs and film temperature and thickness as measurement, the system was observable for small mesh resolutions. Thus, an extended Kalman filter (EKF) was implemented with success for estimating the states based on the measurements. The process was optimized with respect to energy consumption with the air temperature and air velocity as optimization variables. Due to crack formation and adhesion forces which can be related to the evaporation, the optimization was carried out with upper bounds on the evaporation rate to avoid degeneration of the final performance of the cell. The results clearly indicated reduction in energy and drying time using a multi-stage drying unit compared to single-stage dryer. However, implementation of model predictive control (MPC) was unreasonable due to the computational time of the implemented optimization routine. As a result, simple PI-controllers were designed to track the optimal control input calculated by the optimization routine to optimize the overall process. The designed control systems successfully controlled the overall process to follow the optimal trajectory.
dc.languageeng
dc.publisherNTNU
dc.titleOptimization and Control of Battery Electrode Drying Process
dc.typeMaster thesis


Tilhørende fil(er)

Thumbnail

Denne innførselen finnes i følgende samling(er)

Vis enkel innførsel