Obtención de materiales para electrolitos sólidos de baterías de litio en capa delgada basados en Zirconato de Litio (Li2ZrO3) : Estudio, optimización y correlación de variables críticas de procesamiento

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Actualmente, Argentina es el cuarto productor mundial de Li, luego de Australia, Chile y China. Sin embargo, la diferencia de precios entre la materia prima que se exporta y la batería que se fabrica en países extranjeros es abismal: una tonelada de Li2CO3 cuesta cerca de 6.000 U$D, mientras que una...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal:	Orsetti, Nicolás Gabriel
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2022
Materias:	Cs. de los Materiales Zirconato de Litio Procesamiento coloidal Slip casting Tape casting Electrolito solido Bles Lithium zirconate Colloidal processing Solid state electrolyte Sslb
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/145801
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Actualmente, Argentina es el cuarto productor mundial de Li, luego de Australia, Chile y China. Sin embargo, la diferencia de precios entre la materia prima que se exporta y la batería que se fabrica en países extranjeros es abismal: una tonelada de Li2CO3 cuesta cerca de 6.000 U$D, mientras que una sola batería de auto cuesta más de 10.000 U$D. En este contexto, es fundamental generar conocimiento nacional vinculado a la cadena de valor agregado de este elemento y desarrollar estrategias escalables de diseño y procesamiento de materiales que lo contengan. Las baterías de ion-Li (BIL) son los sistemas de almacenamiento energético más utilizados. No obstante, las actuales BILs son propensas a explosiones e incendios en virtud de su contenido de líquidos orgánicos. En consecuencia, se proyecta que en un futuro cercano las baterías de Li de estado sólido (BLES) reemplazarán a las BILs convencionales y representarán una alternativa más segura y con mayor densidad energética. En este marco, el zirconato de Li (Li2ZrO3 ó LZO) es un potencial electrolito sólido para BLES debido a su gran conductividad iónica, estabilidad mecánica y estabilidad electroquímica. Este plan de trabajo incluyó una primera etapa de síntesis de LZO, mediante la reacción en estado sólido entre Li2CO3 y m-ZrO2. Como resultado, se obtuvo LZO puro y cristalino a partir del precursor tratado térmicamente en dos etapas: 800 °C/3h + 1000 °C/3h. Posteriormente, se continuó con la optimización del procesamiento coloidal del LZO para conformar piezas por slip casting. Se prepararon suspensiones acuosas de LZO, empleando un molino planetario de alta energía, y se conformaron discos a partir del colado de las suspensiones en moldes de yeso. Se obtuvieron piezas con máxima densidad en verde (63-67%) mediante el colado de mezclas compuestas por 63,1% p/p de LZO y 6,3% p/p de Dolapix CE64 (dispersante), y sometidas a 30 min de molienda. Esta optimización se logró mediante el análisis de la evolución de la viscosidad y del tamaño de partícula de las suspensiones con el tiempo de molienda, para diversas composiciones. Los resultados obtenidos representan un primer paso hacia la optimización del colado de cintas delgadas y flexibles por tape casting, lo cual se efectuará próximamente.En una tercera etapa, se estudió el proceso de sinterización de piezas de LZO, siguiendo detalladamente los procesos químicos involucrados a través de las técnicas de dilatometría, microscopía SEM, DRX y densidad (método de Arquímedes). Así, fue posible obtener materiales densos (93-95%) y de gran pureza aplicando un tratamiento térmico de 1200 °C/15 h a las piezas conformadas. Por último, se pretende caracterizar las propiedades eléctricas y mecánicas de los materiales obtenidos. Se correlacionará la influencia de las variables de las etapas previamente mencionadas sobre la microestructura y el comportamiento mecánico y electroquímico de las cintas, para su posible aplicación en BLES.
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Obtención de materiales para electrolitos sólidos de baterías de litio en capa delgada basados en Zirconato de Litio (Li2ZrO3) : Estudio, optimización y correlación de variables críticas de procesamiento

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