구리 박막의 평면 내 열확산도 측정

키워드: 구리, 박막, 열전도도, 열확산도, 플래시 방법

TPP034-KO

초록

이 문서에서는 플래시 확산 분석기를 사용해 열전도도가 높은 구리 박막 샘플의 평면 내 열확산도 측정과 관련된 이론 및 실험 설계에 대해 자세히 설명한다. 열확산도는 물질을 통해 퍼지는 온도 확산 속도를 나타낸다. 실험은 25 μm 두께의 구리 박막에 대해 여러 번 반복되었으며, 실험 데이터와 이론적 모델 사이에 근사 적합도와 우수한 반복성을 보여주었다. 열확산도 측정은 실린더형 리튬 이온 배터리에서 열적 거동과 전기적 성능의 균형을 이루기 위해 구리 전류 집전체 재료의 최적 재료 두께에 대한 통찰력을 제공할 수 있다.

서론

리튬 이온 배터리는 오늘날 소비자 전자 제품, 전기 자동차 및 산업 장비를 포함한 많은 응용 분야에 대한 시장에서 지배적인 충전식 배터리 기술이다. 니켈 금속 수소화물(NiMH) 및 납산과 같은 다른 충전식 배터리 기술에 비해 리튬 이온 배터리가 우세한 점은 더 높은 에너지 밀도, 더 낮은 자가 방전율, 낮은 유지 관리 요구 사항 및 전지당 더 높은 전압(납산의 경우 전지당 2 V인데 비해 약 3.6 V)이 포함된다.

리튬 이온 배터리가 경쟁하는 다른 충전식 배터리 기술에 비해 많은 이점을 제공하지만 능동적인 열 및 회로 관리(즉, 과소충전 및 과충전 방지)가 필요하다는 단점이 있다.

리튬 이온 배터리의 일반적인 작동 온도는 -20 ~ 60°C이며 20 ~ 40°C가 최적 온도로 간주된다. 이 최적의 범위를 유지하기 위해 종종 능동적 온도 관리 시스템이 사용된다. 능동적인 열 관리에 더해 적절한 배터리 재료를 선택하면 열 전달을 지원헤 배터리 수명, 성능 및 안전성을 향상시킬 수 있다.

따라서 재료 과학, 특히 재료 설계 및 선택 중 열 분석이 배터리 열 관리에서 중요한 역할을 한다. 열확산도가 물질을 통해 퍼지는 온도 확산 속도를 기술하기 때문에 연구자들은 열확산도 측정을 활용한다. 배터리 재료의 열확산도를 이해하면 재료 선택 및 열 인터페이스 재료 개발에 도움이 될 수 있으며 이를 통해 작동 중인 배터리에서 보다 효율적인으로 열을 제거할 수 있다. 이 글에서는 플래시 확산도를 사용해 구리 박막(애노드 전류 집전체로 일반적으로 사용되는 재료)의 열확산도를 결정하는 방법에 대해 설명한다.

애플리케이션 이점

  • 플래시 방법은 리튬 이온 배터리에 일반적으로 사용되는 열 관리 재료의 열확산도를 측정하는 가장 효과적인 방법이다.
  • 짧은 측정 시간, 우수한 정확도 및 높은 반복성이 특징이며 재료에 대해 완전히 비파괴적이다.
  • 플래시 방식은 레이저 또는 제논 램프의 에너지 펄스를 소형 시트 샘플의 전면에 균일하게 적용한다.

실험 원리 및 설계

플래시 확산 분석기, 구체적으로 DXF 200+(TA Instruments, USA)를 관련 실험 설계 및 데이터 분석에 사용했다.

샘플의 표준 열확산도는 열 손실 보정 모델을 사용하여 구한다. 여기서 두께를 알고 있는 샘플면에 균일한 펄스를 적용하면 해당 샘플 후면에 시간에 따른 온도 상승 곡선이 생성된다. 이 방법은 샘플의 수직축을 통해 펄스를 측정하기 때문에 평면 관통(through-plane) 방법이라고 알려져 있다.

그러나 최근 몇 년 동안 미크론 크기의 박막의 평면 (in-plane) 열확산도를 측정하는 플래시 방법(동일한 펄스를 샘플을 관통하는 대신 샘플을 가로질러 측정함)을 사용하는 것이 재료의 열적 특성 규명에서 도전적인 부분이 되었다. 전통적인 재료와 비교해 샘플 크기의 특수성으로 인해 박막은 상부 및 하부 표면 모두에서 열 손실이 존재한다. 따라서 Parker, Clark & Taylor, Cape-Lehman 및 Cowan과 같이 일반적으로 사용되는 보정 모델은 더 이상 적용할 수 없다. 온도 상승 신호를 보정하고 피팅하려면 새로운 모델을 찾아야 한다. 경계 조건의 특수성 또한 박막 테스트를 더욱 복잡하게 한다.

박막용 테스트 고정 기기와 해당 보정 모델을 채택해 다양한 필름 재료의 평면 내 열확산도 측정을 결정하였다. 박막 고정 기기의 테스트 원리와 구조는 그림 1에 나와 있다. 제논 광은 샘플이 장착되는 고정 기기의 전면에 균일한 짧은 펄스를 적용한다. 샘플의 외부 가장자리가 가열된 후 열은 외부 가장자리에서 박막을 따라 원의 중심으로 전달된다. 고정 기기 후면 중앙에서 고체 프로브 검출기가 박막 샘플 중앙의 온도 상승 신호를 기록한다. 이를 사용해 박막 재료의 열확산도를 결정하는 열영상을 생성한다.

Fin 모델을 활용해 박막의 평면 내 열손실을 보정한다. 온도 상승 신호 T(t)와 횡단 열확산도 α(샘플 표면을 가로지르는 열확산도) 사이의 관계는 다음과 같다
(식 1):

(1)

여기에서 α는 횡단 열확산도, J0와 J1는 1종 베셀 함수, β는 J1 (β)=0,의 양의 해, m은 열전도도에 대한 열전달 계수의 비율에 비례한다. Fin 모델에서 박막 샘플의 두께 방향을 따른 온도 구배는 샘플의 가로 방향을 따른 온도 구배보다 훨씬 작으며, 따라서 온도 분포 계산에서 고려되지 않는다. 열전달 계수와 열전도도의 비율에 비례하는 매 개변수 m을 도입하여 박막 샘플 표면의 열 손실을 계산한다.

반복 실험 결과 Fin 모델을 사용하여 실험 데이터를 잘 보정할 수 있는 것으로 입증되었다. 따라서 DXF 200+ 플래시 확산 분석기에서 얻은 데이터를 Fin 모델에 피팅하면 정확한 열확산도 값을 얻을 수 있다.

마지막으로, 실험 결과를 설명하기 전에 일부 응용 분야에서는 열확산도 외에 열전도도 값을 계산해야 할 수도 있다는 점에 유의해야 한다. 열확산도(α), 밀도(ρ), 비열(Cp) 및 열전도도(λ) 사이의 관계는 식 (2)에 나타난다. 따라서 식 2의 관계에 따라, 샘플 밀도를 이미 알고 있다면 열적 특성 값이 알려진 표준 샘플과 비교하여 샘플의 비열(Cp)을 측정하고 샘플의 열전도도를 구할 수 있다. 시차 주사 열량계(DSC)를 사용해 3단계 방법으로 샘플의 비열(Cp)을 측정할 수 있다. 또는 변조 DSC(MSDC) 기술을 사용하여 비열을 직접 측정할 수도 있다. 따라서 배터리 연구자들은 필요에 따라 열확산도와 열전도간 변환을 수행할 수 있다.

(2)
Figure 1. The measurement principle of in-plane thermal diffusivity of thin films.
Figure 2. The structure of the thin film fixture.

결과 및 논의

0.0025 cm 두께의 금속 박막 샘플에 대해 5회의 펄스 실험을 수행하였다. 얻은 열 확산 데이터는 다음과 같다:

 

 

샘플 및 실험 조건 실험 열확산도(cm2s-1) 25°C에서 구리의 문헌 열확산도(cm2 s-1) 허용 오차
온도: 25°C

두께: 0.0025 cm

1.167967 1.1644 0.3%
1.168292 0.3%
1.170197 0.5%
1.167346 0.3%
1.171567 0.6%

 

구리 박막 샘플의 원래 온도 상승 곡선은 그림 3에 나와 있다. 실험 데이터(빨간색)는 Fin 이론 모델(녹색)과 매우 잘 맞아 열 확산 데이터의 신뢰성과 타당성을 입증한다.

이 결과를 기반으로 특수 샘플 고정 기기 및 모델을 통해 플래시 확산 분석기로 미크론 크기의 박막 샘플의 평면 내(횡단) 열 확산을 정확하게 측정할 수 있다. 측정 및 분석 방법은 단순하고 간단하면서 데이터 신뢰성이 우수하다.

Figure 3. The temperature rise curve of the copper thin film.

결론

  • 효율적인 열 제거는 리튬 이온 배터리 개발에서 중요한 과제이다.
  • 열확산도는 신뢰할 수 있는 열 관리 시스템을 설계하는 데 필요한 매우 중요한 매개 변수이다.
  • 구리는 애노드 전류 집전체로 흔히 사용된다. 실린더형 리튬 이온 배터리에서 재료 두께 변화는 배터리 열 거동에 영향을 미칠 수 있다. 열확산도는 전기적 성능 대비 열적 거동 관리를 위해 구리 전류 집전체의 최적 재료 두께에 대한 통찰력을 제공한다.
  • 배터리 재료의 열 관리 기능을 개선하면 배터리 구성 요소가 내부에서 생성된 열을 효율적으로 분산시켜 배터리 수명, 성능 및 안전성을 높일 수 있다.

감사의 말

이 문서는 TA Instruments의 중국 애플리케이션 매니저인 Qian Ma 박사가 작성했습니다.

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