DGIST 에너지공학과 이홍경·이용민 교수, 중앙대학교 문장혁 교수 공동연구팀이 자기장 이미징 기법(Magnetic field imaging, MFI)을 사용해 배터리 내부 결함을 실시간·비접촉 방식으로 진단 할 수 있는 분석 기술을 개발했다고 30일(월) 밝혔습니다.
전기차 및 에너지 저장 시스템 시장이 확대되면서, 배터리의 성능은 점점 좋아지고 크기 또한 커져가고 있는데요. 그럼에도 불구하고, 리튬이온 배터리의 결함으로 인해 발생하는 예기치 않은 고장과 대형 화재 사고는 인명 피해와 큰 경제적 손실을 초래하는 심각한 문제로 남아있습니다.
배터리의 결함은 출하 전 공정 결함이나 장기간 운용에 따른 노화, 과충전, 기계적 충격 등 다양한 요인으로 인해 발생합니다. 이러한 잠재적 결함들은 화재 위험을 증가시키지만, 배터리 내부를 들여다보기 어려워 결함의 종류와 위치를 사전에 감지하는 것은 거의 불가능하죠. 최근에는 배터리를 분해하지 않고도 실시간으로 분석할 수 있는 X-ray CT나 MRI와 같은 기술들이 이차전지 연구에 활용되고 있습니다. 하지만, 시간과 비용이 많이 소요되며 해상도 한계로 실질적인 응용이 제한됩니다.
이홍경 교수 주도의 DGIST·중앙대 공동연구팀은 잠재적 결함들이 비정상적인 전류를 유발할 수 있음에 착안했습니다. 그리고, 자기장 이미지 기술을 도입하여 배터리 내부에 이상 전류를 감지할 수 있는 실시간 진단 기법을 제안했습니다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 이론적인 연구에 의존했던 기존 연구와는 달리, 배터리 충·방전 전류로부터 유도된 자기장의 세기와 분포를 자기장 이미징 기법을 통해 수십 초 내로 스캔하여 실험적으로 배터리 내부 전류 분포 시각화에 성공했습니다.
이를 기반으로 파우치형 배터리 제조 시 의심되는 공정 결함을 인위적으로 이식한 '결함-모사 배터리'를 제작하고 정상적으로 제조된 배터리와의 내부 전류 패턴 차이를 최초로 확인하여 결함 유형에 대한 식별을 가능하게 했습니다. 더 나아가, 배터리 내에서 정상적인 전류로 유도된 자기장 영역을 상쇄시킬 수 있는 외부 도체를 통합하여 이상 전류를 선택적으로 감지하고 각 결함의 위치를 추적하는 기법 개발에 성공해 LG에너지솔루션과 공동 특허 출원했습니다.
DGIST 에너지공학과 이홍경 교수는 “배터리 분해 없이 내부에 흐르는 전류를 빠르게 이미징하여 결함의 유형 선별과 위치 추적할 수 있어 향후 진단 기술로 활용가치가 높을 것이다.”라며, “산학 협력을 기반으로 다양한 결함들이 모사된 배터리들과 실제 양산 셀에서의 검증을 통해 기술의 완성도를 높일 계획이다.”라고 전했습니다.
연구 결과는 국제 학술지 ‘스몰 메소즈 (Small Methods)’에 9월 15일자로 온라인 게재됐습니다.
논문명 :Diagnosis of Current Flow Patterns Inside Fault-Simulated Li-Ion Batteries via Non-Invasive, In Operando Magnetic Field Imaging
#용어설명
[1] 자기장 이미지 기법(Magnetic field imaging, MFI) : 태양전지나 이차전지와 같이 전기적 전류를 동반하는 장치로부터 자기장을 감지하여 내부에 흐르는 전류의 세기와 방향, 공간적인 분포를 시각화하고 분석하는 기술
[2] 파우치형 배터리 : 리튬이온 배터리 중 하나로, 일반적으로 평평하고 얇은 형태를 지니나 형태변경이 용이하다. 국산 전기차는 대부분 파우치형 배터리를 사용한다.
