诺贝尔化学奖(2019年给予)公认的锂离子电池(LIB)技术是无化石全球电源的基础。其高度吸引人的特性,例如上等能量密度,功率密度,出色的速率能力和较长的周期寿命,使其在各种设备中有用,包括便携式电子,电动汽车,储能系统,机器人技术,军事设备,紧急系统和医疗设备[1-3]。自1991年首次亮相以来,现代Libs通过以每年7-8 WH/kg的速度提高能量密度来提高电池的性能[4]。实现“碳中立性”的普遍概念促进了锂离子电池的大量研究和开发,锂离子电池是领先的干净二次电池技术。
振荡器在使用过程中可能会发生频率从几 Hz 到几 kHz 不等的随机振动。这些振动会增加宽带相位噪声。有多项标准规定了随机振动曲线的测试条件,这些条件随预期的工作环境或受测电子设备类型的不同而变化 [1]。我们根据 MIL-STD-883H [2] 方法 2026 进行了测试,因为该标准最适用于电子元件。该标准规定了振动曲线并允许各种强度级别(见图 3)。条件 B 的复合功率水平为 7.5 g rms,适用于高振动移动环境。图 1 的测试设置中的控制器使用数字信号处理根据振动曲线中定义的功率密度级别在指定的频率范围内合成随机振动。
在宽带隙器件获得商业认可之前,必须证明其可靠性,而且对可靠性的要求也更高。在器件和封装层面不断追求更高的功率密度,会导致整个封装的温度升高和温度梯度增大。新的应用领域通常意味着更恶劣的环境条件。例如,在汽车混合动力牵引系统中,内燃机的冷却液温度可能高达 120°C。为了提供足够的裕度,这意味着最高结温 (T JMAX ) 必须从 150°C 提高到 175°C [4]。在飞机等安全关键应用中,已经提出了零缺陷概念来满足更严格的可靠性要求。
微机电系统、微传感器、微型机器人、植入式医疗设备等先进微电子产品的出现,加速了片上微型电化学储能装置的发展。1 – 3 传统的电化学储能装置(如商用锂离子电池和超级电容器)采用夹层式电池结构,由于电池尺寸、外形尺寸和可集成性的限制,难以在某些微系统中应用。4 – 6 定制化的微电化学储能装置具有重量轻、形状多样、超紧凑的特点,可以与微系统集成,满足特定的片上应用需求。7,8 其中,微型锂离子电池(micro-LIB)具有相对较高的能量/功率密度和良好的循环寿命,被认为是微型电源的优选候选者。9 – 11
今天显而易见的能源和能源储能比我们历史上的任何时间都起着重要的作用。图2显示了1992年至2020年的统计数据每年的锂离子电池的全球市场价值。为了支持能源和功率密度扩张的支持,必须想象我们对能源的未来挑战是必不可少的。通过使用新材料的化学材料来储能。电池的一般方案已显示在图1中。我们应该找到具有最新和最新特性的新纳米材料的路径,这些纳米物质可以用作LIB [1]中的电极或电解质。随着技术的发展,对Lith-ium-ion电池的兴趣正在增加。如各种文章所揭示的,几年内能量的总消耗量急剧增加[6]。此外,GDP较高国家的能源使用量比其他国家/地区
比例[1] - [2]。SCC输出阻抗与电容器值C fly和工作频率F SW的乘积成反比[3]。因此,将工作频率提高10倍或多或少地降低了具有相似因素的被动组件的足迹。但是,开关损耗增加了10倍,从而降低了功率效率。低功率 - 例如MW量表及以下 - 如图1如果保持大于90%的效率,则开关损耗限制了可实现的工作频率。由于工作频率有限,因此电容密度较高的电容器是增加功率密度(w/mm 3)[4] - [5]的替代方法。尽管如此,电容密度的增加限制为几个200 nf/mm 2 [6](深部电容器),无法保持低功率下的不可忽略的开关损失。另外的电容器和电感器,第三能量
碳化硅 (SiC) 具有独特的电子和热特性,非常适合用于先进的高功率和高频半导体器件,其工作性能远远超出了硅或砷化镓器件的能力。基于 SiC 的技术的主要优势包括降低开关损耗、提高功率密度、改善散热和增加带宽能力。在系统层面,这可以实现高度紧凑的解决方案,大大提高能源效率并降低成本。目前和预计采用 SiC 技术的商业应用名单正在迅速增加,包括开关电源、绿色(太阳能和风车)能源发电逆变器、工业电机驱动器、HEV 和 EV 汽车、智能电网电源切换和无线通信基站。
浸入式冷却越来越重要。在浸入冷却系统中,电子组件直接放入容器中,并浸入介电液中。由浸入的成分产生的热量直接被液体吸收。与空气或间接液体(水 - 糖)冷却相比,该技术具有多个优势。首先,浸入冷却液具有优质的传热能力。这些流体具有较高的热导率,可以非常有效地散发热量,从而获得更好的温度控制,并使系统以非常高的功率密度运行而不会过热。这种效率提高同时导致能源消耗的减少。最后,均匀冷却可最大程度地减少热应力,从而延长了组件的寿命。
AI对数据中心市场的影响是多方面的。预计AI/ML的预期需求预计需要更大的功率密度要求;现有数据中心中的高分标准目前需要每个机架约10-14kW,而预期的AI要求为每个机架约40-60kW。基础模型(经过大型的,大型的机器学习模型,经过多样化,大量数据集训练)和AI应用程序需要在会话中进行初始培训和对用户提示的推断,需要巨大的计算能力。随着AI和ML模型和应用程序的增长,训练和运行所需的计算资源呈指数增长。训练的初始功率要求比推理重得多,另一方面,尽管涉及更多
