【適用事例紹介】二次電池「SCiB™」セル開発における電気化学シミュレーションにGT-AutoLionをご活用（東芝様）

皆さま、こんにちは。

IDAJの中井です。

 

今回は、東芝様でリチウムイオン2次電池解析ツール「GT-AutoLion（ジーティー オートライオン）」をご活用いただいている事例をご紹介します。

同社は、東芝グループの理念体系に基づいて、これまで140年余にわたって培ってきたフィジカル分野での製造業としての経験や実績と、50年以上開発を重ねてきたAI技術をベースとしたデジタル技術の強みをかけ合わせて、世界有数のCPS（註：サイバー・フィジカル・システム）テクノロジー企業を目指して活動されています。

 

シミュレーションによる予測技術の確立

シミュレーションをする上で、皆さんがまず着目されるのは、モデルで導き出される予測精度と再現性ではないかと思います。もちろん、重要な点ではありますが、研究開発の視点では、予測からずれることから気付かされることが多いのです。シミュレーションで模擬できていない現象がどこにあるのか？その現象をどうモデル化したら良いのか？さらにモデル検証に向けて実験側はどのようなデータを取るべきなのか？というように、モデル側と実験側の双方の進め方を何度も見直すことがありました。実験をする者とシミュレーションをする者を分けず、一人で両方をこなすようにし、論理的な視点をもって進められるようになったのはとても良いことだと思います。時々、ツールのバグで苦戦することもあるのですが・・・（笑）。また、システムレイヤを扱うメンバーとモノがない状態でもシミュレーションを通した評価検証ができるようになりました。
シミュレーション技術を含むデジタル技術は、今後ますます重要性が高まるものと考えています。お客様に対して「新しい電池ができましたので使ってみてください」という提案だけでなく、お客様のシステムの中でどれだけお役に立つのかを理解いただくこと、一方向の提案ではなく、デジタルの情報をやり取りし、提案に対してフィードバックをお客様からいただき、改良点をご指摘いただくといったループが早く回せるようになると、開発リードタイムを低減できるものと思います。

新しい材料からセル設計、サービスまで一貫したモデルベース開発を目指す

シミュレーションを活用することで、開発初期の段階でセルやモジュールを仮想設計し仕様を決めることができれば、後に必要となる安全性等の重要な評価や検証に十分な時間とお金をかけることができます。また、モデルという共通言語で材料からシステムまでの異なるレイヤーが数値として繋がることで、企画段階でも定量的な議論が可能となり、お客様に製品をお届けするまでの時間を短縮することが期待できます。
弊社では、次世代負極材料「ニオブチタン系酸化物（註：NTO）」や、電極とセパレータを一体化したSkin-Coated Electrode（註：SCdE）などのさらなる高容量・高出力化にむけた技術開発にも取り組んでおり、これら設計にもモデルベースを活用してタイムリーに製品を提供していきたいと考えています。

 

本事例の詳細は、こちらをご覧ください。
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