リチウムイオン電池の劣化評価、寿命推定技術

株式会社　技術情報協会木下肇氏他 66,000円

★ 急速充電劣化、低温充電劣化、経年時急劣化、、、異常劣化のメカニズムを詳解！

★ 機械学習・深層学習を用いたバッテリーの劣化予測、寿命推定技術を徹底解説！

このセミナーを受講すると、こんなスキルが身につきます

・リチウムイオン電池の劣化メカニズム
・寿命予測の考え方
・電池の長寿命化アプローチに対するヒント
・リチウムイオン電池の性能に関する基礎知識、劣化とその症状に関する知識、残量推定・劣化診断に関する体系的知識、差電圧法(劣化診断)の原理的知識
・LIBの物理、劣化メカニズム、劣化とインピーダンスの関係、インピーダンスを用いた劣化診断技術
・バッテリーの劣化メカニズムや、機械学習・深層学習の適用方法、他の手法との組み合わせ、アルゴリズムの特徴に関する網羅的な知識など

セミナーの対象者はこんな方です

・電池技術者、電池を持いたシステム・BMS設計技術者
・リチウムイオン電池に関連する研究開発、試験業務、事業開発、品質保証などにかかわる方
・リチウムイオン電池およびその搭載製品の開発者や評価者
・バッテリーメーカや、バッテリー材料メーカ、バッテリーユーザ企業などの開発技術者・管理者・研究者、大学生／大学院生、初学者ほか

会場

講師

プログラム

特典

お知らせ

開催日時

2025/03/25 (火) 10:30～ 17:00 （受付 10:00 ～ )

他の開催日・開催場所（同じ都道府県内）で探す

申込み期間

～ 2025/03/24

主催会社

株式会社　技術情報協会

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定員

定員数の上限はございません

受講料

66,000円 (税込／各種割引については下段「お知らせ」欄をご参照ください）

開講場所

・会場名：　Zoomを利用したLive配信
・住所：　※会場での講義は行いません。　
・交通アクセス：　

講師

木下肇氏: (株)ＫＲＩ　常務執行役員

有馬理仁氏: 大和製罐(株)　技術管理部エネルギーソリューション開発室　開発リーダー　博士(工学)

森匠氏: 日置電機(株)　SMユニット　主任研究員　博士(科学)

高岸洋一氏

カリキュラム、
プログラム

＜１０：３０～１２：００＞

１．異常劣化メカニズムの解析と寿命解析、予測技術

(株)ＫＲＩ　常務執行役員　木下肇氏

1.電池の長寿命化への期待

2.リチウムイオン電池の劣化と寿命予測
　2.1 寿命予測の考え方
　2.2 ルート則による予測の限界
　2.3 べき乗式（劣化指標）の導入

3.リチウムイオン電池の2つの劣化メカニズム
　3.1 急速充電劣化、低温充電劣化、経年時急劣化課題
　3.2 2つの劣化メカニズム（過電圧因子）
　3.3 反応偏在の寿命・安全性影響
　3.4 急劣化点（二次劣化点）の予測
　3.5 リチウムイオン電池の寿命予測法

4.リチウムイオン電池のSOH診断

5.超長寿命化技術のご紹介

【質疑応答】

＜１３：００～１４：３０＞

２．リチウムイオン電池の劣化症状発現機構と劣化状態診断技術

大和製罐(株)　技術管理部エネルギーソリューション開発室　開発リーダー　博士(工学)　有馬理仁氏

1.リチウムイオン電池(LIB)の基礎事項

2.LIBの劣化現象とその症状

3.LIBの性能評価項目

4.残量推定・劣化診断技術の体系

5.当社事例の紹介　～差電圧法を用いた劣化診断法～

【質疑応答】

＜１４：４５～１５：４５＞

３．インピーダンスを用いた性能推定と劣化診断の技術

日置電機(株)　SMユニット　主任研究員　博士(科学)　森匠氏

1.リチウムイオン電池の基礎と性能指標
　1.1 リチウムイオン電池の挙動
　1.2 基本的なパラメーター (容量、OCV、内部抵抗、SOC、SOHなど)
　1.3 電池の劣化メカニズム
　1.4 電池の性能指標・劣化指標
　1.5 電池の劣化とインピーダンスの関係の概観

2.リチウムイオン電池のインピーダンス
　2.1 基本原理
　2.2 解析手法 (等価回路解析、緩和時間解析など)
　2.3 各種過渡現象とインピーダンスの関係
　2.4 インピーダンスの正確な測定

3.インピーダンスを用いた性能推定と劣化診断
　3.1 電池の劣化に伴うインピーダンスの変化
　3.2 電池の劣化診断技術の概観
　3.3 ルールベースの劣化診断の実例
　3.4 機械学習ベースの劣化診断の実例

【質疑応答】

＜１６：００～１７：００＞

４．機械学習・深層学習を用いたデータ駆動型バッテリー劣化予測技術

(株)コベルコ科研　計算科学センターモデルベース解析技術室　室長　博士(理学)　高岸洋一氏

1.バッテリーの劣化予測技術の概要
　1.1 バッテリー劣化の種類とそのメカニズム
　1.2 さまざまな劣化予測／余寿命予測技術
　1.3 機械学習・深層学習を用いた劣化予測の特徴と位置づけ

2.バッテリーユーザ向けの劣化予測（セル内部の測定情報を使わない場合）
　2.1 大量の充放電特性データを用いた余寿命推定
　2.2 内部抵抗／容量の時系列データを用いた劣化挙動の推定
　2.3 等価回路シミュレーションを用いた劣化予測とデータ同化
　2.4 バッテリーモジュール、パック、ユニットの劣化予測

3.バッテリー開発者向けの劣化予測（セル内部の測定情報を使用する場合）
　3.1 電極断面SEM像を用いた深層学習による劣化予測
　3.2 電気化学に基づく劣化シミュレーションのサロゲートモデル構築
　3.3 セルによるばらつきを考慮した劣化シミュレーションと統計解析
　3.4 製造プロセスモデルと組み合わせた劣化モデリング

4.大規模言語モデルを用いた劣化／余寿命予測の展望

【質疑応答】

特典

セミナー資料付
各講で最後に質疑応答時間あり。

セミナー参加費
支払い方法

1. 銀行振込または現金書留にてお願いいたします。

2. 原則として開催日までにお願い致します。

3. 銀行振込の場合は、原則として領収証の発行は致しません。

4. 振り込み手数料はご負担ください。

お知らせ

●各種割引について
1. 同一テーマ1社2名以上同時申込の場合のみ、1名につき5,500円（税込）割引いたします。
2. 大学（教員、学生）、公的機関、医療機関の方は、「アカデミック価格」33,000円/1名（税込）でご参加いただけます。（2名同時申込割引は適用されません）

※申し込み人数が開催人数に満たない場合など，状況により中止させて頂く事が御座います。

●Live配信セミナーの受講について
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・開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
・セミナー配布資料は印刷物を郵送いたします。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・ Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。