Experimental and numerical investigations of time-dependent battery slurry flows = 시간 의존성 배터리 슬러리 유동의 모델링 및 수치해석

국문 초록 (Abstract)

본 학위논문은 리튬 이온 전지 음극 슬러리의 시간 의존적 유동 특성을 실험적 분석과 수치 해석을 통해 종합적으로 규명하였으며, 이를 바탕으로 비정상 유동 조건에서의 거동을 예측할 수 있는 통합적인 해석 프레임워크를 제시한다.
리튬 이온 전지의 제조 공정은 고농도 다상 유체인 슬러리를 기반으로 하며, 슬러리는 혼합, 저장, 이송, 코팅과 같은 상이한 전단율과 시간 척도를 가지는 공정 단계를 순차적으로 거친다. 이러한 공정 환경에서는 유동의 시간 의존성과 이력 효과가 뚜렷하게 나타나며, 단순한 정상 상태의 유변학적 특성만으로는 실제 공정 거동을 충분히 설명하기 어렵다. 따라서 공정 중 나타나는 비정상 유동 현상을 정량적으로 이해하고 이를 예측 가능한 모델로 일반화하는 것은 공정 안정성 확보 및 제품 품질 일관성 유지에 있어 매우 중요한 과제이다.
실험적 연구에서는 유동 개시 및 정지 실험, 전단율 단계 변화 실험 등을 통해 슬러리의 시간 의존적 유변학적 응답을 정량적으로 분석하였다. 슬러리는 항복 응력, 점탄성, 요변성, 전단 박화 등 복합적인 비뉴턴 유체 특성을 동시에 나타내며, 이들의 상대적 영향은 유동 조건에 따라 달라진다. 특히 짧은 시간 척도에서는 점탄성 응답이 지배적이며, 긴 시간 척도에서는 구조 변화로 인한 요변성이 유동 거동을 지배함을 규명하였다. 이러한 실험 결과를 바탕으로 전단율과 시간 척도에 따라 지배적으로 발현되는 유변학적 특성을 체계적으로 분류하고, 이를 시각적으로 나타낸 유동 특성 지도를 제시하였다. 본 유동 특성 지도는 실제 제조 공정 조건에 맞는 재료 모델 선택 및 공정 최적화에 실용적인 기준점을 제공한다는 점에서 산업적 의의가 크다.
수치 해석 연구에서는 슬러리 이송 과정 중 펌프나 외부 진동 등으로 인해 발생할 수 있는 주기적 유량 맥동 하에서의 전단 박화 유체 유동을 모사하였다. 실제 공정에서 흔히 발생하는 이러한 주기적 교란은 비선형 유동 응답을 유발할 수 있으며, 이는 균일한 코팅이나 안정적인 유동을 저해하는 주요 원인 중 하나이다. 본 연구에서는 정상 상태 유동 거동으로부터 정의한 특성 점도를 바탕으로 점성력과 관성력의 상대적 크기를 나타내는 무차원 수를 도입하였으며, 이를 활용하여 다양한 유동 조건에 대한 전산 모사를 수행하였다. 그 결과, 유동 진폭과 위상차에 대한 마스터 커브를 도출하였고, 이 커브를 통해 개별적인 전산 모사 없이도 비정상 유동의 거동을 정량적으로 예측할 수 있는 방법을 제시하였다. 이는 비뉴턴 유체의 맥동 유동 시스템의 응답을 효과적으로 일반화할 수 있는 실용적인 접근 방식으로 평가된다.
본 연구는 실험과 수치 해석을 연계하여 리튬 이온 전지 음극 슬러리의 시간 의존적 유동 특성을 체계적으로 해석하였으며, 이를 기반으로 실제 제조 공정의 예측 및 최적화에 기여할 수 있는 해석 방법론을 확립하였다. 특히, 유동 특성의 시간 및 전단율 의존성에 대한 정량적 분석과 이를 바탕으로 한 무차원 해석 프레임워크의 구축은 학문적으로는 복합 유체의 비정상 유동 현상에 대한 예측 이론을 체계화하였고, 산업적으로는 실제 제조 공정의 설계 및 제어에 직접 활용 가능한 정량적 도구를 제공한다는 점에서 높은 의의를 가진다. 나아가 제안된 접근 방식은 리튬 이온 전지 슬러리를 넘어 다양한 고농도 다상 유체 시스템으로의 확장 가능성을 제시함으로써, 관련 공정 분야의 기술적 진보에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This dissertation presents a comprehensive investigation into the time-dependent rheological behavior of lithium-ion battery anode slurries through integrated experimental characterization and numerical analysis. The aim is to establish a unified framework for understanding and predicting unsteady flow behavior under process-relevant conditions.
Lithium-ion battery electrode manufacturing involves a sequence of operations, including mixing, storage, transport, and coating, each associated with distinct shear rate regimes and time scales. Under these conditions, the slurry, a highly concentrated multiphase suspension, exhibits complex non-Newtonian behaviors such as yield stress, viscoelasticity, thixotropy, and shear-thinning. These behaviors originate from multi-scale microstructural interactions, including percolated carbon black networks and polymer-particle interactions. Steady-state rheological models fail to capture the time-dependence and flow-history effects arising in such environments, necessitating the development of a more predictive, transient rheological framework.
The experimental component investigates the transient response of the slurry using flow start-up and cessation tests and shear rate step tests. The results reveal that short-term behavior is dominated by viscoelastic effects, while long-term dynamics are governed by structural evolution processes. Based on the interplay between shear rate and time scales, a rheological regime map is constructed to classify dominant behaviors across different flow conditions. This map provides practical criteria for selecting constitutive models and optimizing operating conditions in battery electrode processing.
The numerical study focuses on pulsatile flows of shear-thinning fluids, which commonly arise from flow disturbances such as pump-induced oscillations or mechanical vibrations. Using the Carreau model to describe shear-thinning viscosity, numerical analyses are conducted over a range of material properties and pulsation frequencies. A characteristic viscosity derived from steady-state conditions is used to define a non-Newtonian Womersley number that quantifies the relative importance of viscous and inertial effects. The computed flow responses are organized into master curves describing amplitude and phase lag, enabling efficient prediction of pulsatile flow behavior without the need for full transient computations.
The integrated experimental and numerical investigations establish a comprehensive methodology for analyzing time-dependent rheology in lithium-ion battery slurries. The resulting framework provides both scientific insight into transient non-Newtonian flow behavior and practical tools for process modeling, analysis, and control. The methodology is extensible to a wide range of highly concentrated multiphase suspensions, demonstrating broad applicability in energy and process engineering systems.

목차 (Table of Contents)

• Abstract i
• Contents iii
• List of Tables v
• List of Figures vi
• 1 Introduction 1
• 1.1 Motivation and background 1
• 1.2 Scope and outline of the dissertation 4
• 2 Characterization of battery slurry rheology 7
• 2.1 Introduction 7
• 2.2 Materials and methods 10
• 2.2.1 Materials 10
• 2.2.2 Sample preparation 10
• 2.2.3 Rheological measurements 11
• 2.2.4 Constitutive models 14
• 2.3 Results and discussion 16
• 2.3.1 Amplitude and shear rate sweeps 16
• 2.3.2 Flow start-up and cessation tests 22
• 2.3.3 Step shear rate test 29
• 2.3.4 Time and shear rate scales of transient behaviors of battery anode slurry 39
• 2.4 Conclusion 42
• 3 Numerical analysis of transient battery slurry flows 46
• 3.1 Introduction 46
• 3.2 Problem formulation 50
• 3.2.1 Characteristic viscosity 51
• 3.2.2 Governing equations and dimensional analysis 53
• 3.2.3 Flow regimes of pulsatile shear-thinning flows 57
• 3.2.4 Pulsatile pressure gradient- versus mass flow-driven flow 60
• 3.3 Numerical analysis 64
• 3.3.1 Numerical methods 64
• 3.3.2 Computational domain with initial and boundary conditions 66
• 3.3.3 Numerical experiments 69
• 3.3.4 Validation of numerical method 73
• 3.4 Results and discussion 75
• 3.4.1 Pressure gradient fitting 75
• 3.4.2 Effect of η0 and λ 78
• 3.4.3 Effect of n 80
• 3.4.4 Why master curves? Momentum diffusion vs. flow pulsation 82
• 3.4.5 Predicting pulsatile flow dynamics using master curve 83
• 3.5 Conclusion 90
• 4 Final remarks 92
• Abstract (In Korean) 104