본 기술은 실제 전극 샘플의 구조와 전기적 성질 데이터를 바탕으로 3차원 전극 구조체를 모델링하고, 불균일성·비대칭성 파라미터로 1차 모델을 보정한 뒤 샘플과 모델 간 전기전도도 및 이온전도도 유사도를 반복 비교·보정하여 디지털 트윈 모델의 정합성을 높이는 기술입니다.
기존 3D 형성(Formation) 방식은 실물과의 정합도가 낮은 문제가 있었습니다. 3D 재구성(Reconstruction) 방식은 샘플을 절단하고 시편을 만드는 과정에서 샘플이 변형되고 시간이 오래 걸리는 한계가 존재했습니다.
본 기술은 샘플 구조 파악, 구성물질 설계 파라미터 추출, 1차 모델링을 거친 다음 물질의 불균일성과 비대칭성을 반영해 2차 모델을 만들고, 측정된 전기전도도와 이온전도도를 샘플과 비교해 차이에 따라 바인더 분포와 활물질·고체전해질 표면 코팅을 재보정하는 반복 알고리즘으로 구성됩니다. 전고체 전지 전극 설계와 전지 소재 기업의 시뮬레이션 기반 개발 공정에 적용될 수 있어, 시제품 제작 횟수를 줄이고 전극 조성 최적화 기간을 단축하는 데 보탬이 됩니다.
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