电池电极浆料连续混合过程中停留时间分布模型的构建与优化研究

本文系统研究了锂离子电池电极浆料连续混合过程中停留时间分布（RTD）的建模方法，通过实验数据建立了基于双螺杆挤出机（TSE）的RTD预测模型，可精确模拟不同子系统（溶剂计量单元、粘合剂计量单元、粉末计量单元和工艺段）的RTD曲线。该模型为电池生产中的过程优化、资源高效利用和材料可追溯性提供了重要工具，对降低电池生产成本（材料成本占总成本75%）具有重要意义。

　　

背景与意义

电池生产的高成本主要源于昂贵的原材料和高废品率，其中电极制造过程尤为关键。混合工艺决定了电池的基本电化学性能，而连续混合过程相比传统批次混合具有显著优势：处理时间从小时级缩短至分钟级、产品一致性更高、材料浪费更少。理解连续混合过程中的停留时间分布（RTD）对于过程优化、资源高效利用和材料可追溯性至关重要。

研究方法

研究采用双螺杆挤出机ZSK 18 MEGAlab作为实验设备，将系统分为溶剂计量单元、粘合剂计量单元、粉末计量单元和工艺段四个子系统。使用1 mol L^-1 NaCl溶液作为示踪剂，通过电导率传感器测量示踪剂浓度变化来确定RTD。实验设计采用Box Behnken Design(BBD)，考察螺杆转速(n)、固体含量(f)和质量流量($$)三个关键参数的影响。

模型构建

研究采用指数修正高斯(EMG)函数对RTD曲线进行数学建模，通过Levenberg-Marquardt算法确定参数。对于工艺段，模型考虑了主要效应、二次项和双因素交互作用；对于液体计量系统，采用指数回归模型；对于呈现双峰曲线的粉末计量单元，则采用改进的双峰EMG模型。整个系统的RTD通过各子系统模型的卷积运算获得。

关键发现

1. 1.

   工艺段RTD受固体含量影响显著，高固体含量导致更长的停留时间和更宽的RTD曲线。螺杆转速影响相对较小，高转速与高流量组合产生较窄的RTD曲线，表明返混较少。

2. 2.

   液体计量系统中，流量增加导致停留时间缩短、返混减少。溶剂和粘合剂溶液系统表现出相似的RTD特性。

3. 3.

   粉末计量单元呈现双峰RTD曲线，第一峰由核心流产生，第二峰由与搅拌器相互作用的物料形成。

4. 4.

   验证实验表明，模型对工艺段平均停留时间的预测误差小于6%，液体计量系统的预测误差仅0.87%。

应用价值

该RTD模型实现了从原材料加入到混合过程结束的精确时间预测，具有重要应用价值：

1. 1.

   过程优化：通过精确控制停留时间，优化混合工艺参数，提高产品质量。

2. 2.

   废品控制：准确预测非合格材料的出现时间，实现精准剔除，最大限度减少废品。

3. 3.

   可追溯性：首次实现了连续浆料混合过程中的材料追溯，为电池生产质量控制提供了新工具。

4. 4.

   资源效率：通过减少材料浪费，可显著降低电池生产成本（材料成本占总成本高达75%）。

未来展望

研究建议未来工作应关注：

1. 1.

   不同螺杆配置对RTD的影响

2. 2.

   温度和剪切速率等工艺参数的影响

3. 3.

   配方变化（如组分比例调整）的适应性

4. 4.

   阴极生产和新型干法混合工艺的模型移植性

5. 5.

   粉末流动行为的颗粒级建模，以进一步提高第二峰的预测精度

这项研究为电池电极制造的连续混合过程提供了首个全面的RTD预测模型，不仅解决了当前生产中的关键问题，也为未来工艺优化和自动化控制奠定了重要基础。