【摘 要】
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与传统电池相比,储能介质陶瓷电容器具有功率密度大、充放电速度快等优点,目前储能介质陶瓷材料已成为研究热点,但迄今为止,大多数研究中具有高储能特性的大多是含铅型陶瓷材料,铅元素不仅会对环境造成巨大污染,还会对人类健康产生损害。钛酸锶钡基无铅储能陶瓷材料具有灵活的介电可调性、介电常数高及介电损耗低等优点,在储能介质陶瓷中受到广泛关注,但其烧结温度高,生产制备过程中能耗大,不利于节能减排;同时BST基陶
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与传统电池相比,储能介质陶瓷电容器具有功率密度大、充放电速度快等优点,目前储能介质陶瓷材料已成为研究热点,但迄今为止,大多数研究中具有高储能特性的大多是含铅型陶瓷材料,铅元素不仅会对环境造成巨大污染,还会对人类健康产生损害。钛酸锶钡基无铅储能陶瓷材料具有灵活的介电可调性、介电常数高及介电损耗低等优点,在储能介质陶瓷中受到广泛关注,但其烧结温度高,生产制备过程中能耗大,不利于节能减排;同时BST基陶瓷最大击穿场强相对较低,难以获得高的储能密度;并且BST基储能介质陶瓷的温度稳定性较差,限制了其在储能陶瓷领域的应用。因此,本文以降低BST基陶瓷的烧结温度、提高其储能特性及温度稳定性为目的,开展了以下研究:采用固相法制备了Ba0.4Sr0.6Ti O3陶瓷样品,在不同预烧温度和不同烧结温度下,都能得到相结构为立方相的Ba0.4Sr0.6Ti O3陶瓷样品。当预烧温度为1000℃、烧结温度为1420℃时,得到的Ba0.4Sr0.6Ti O3饱和极化强度Pmax为16.23μC/cm~2,击穿场强Eb为155 k V/cm,此时储能特性也达到最佳,储能密度Wrec为0.927 J/cm~3,储能效率η为73.9%。用固相法制备了（1-x）Ba0.4Sr0.6Ti O3-x Bi(Mg2/3Nb1/3)O3陶瓷样品（（1-x）BST-x BMN）,当x≤0.15时,陶瓷样品中只存在单一的钙钛矿结构,当x＞0.15时,会出现第二相Sr Nb2O6。BMN掺杂量的增加使介电常数和介电损耗不断降低,P-E曲线变得更加细长,Pmax和Pr逐渐减小。根据电滞回线得到储能特性曲线,当BMN掺杂量为0.15 mol、烧结温度为1250℃时,试样的储能特性最优异,储能密度Wrec为0.832 J/cm~3,储能效率η为89.5%。在100 k V/cm的电场下,当测试温度从30℃升高到120℃,0.85BST-0.15BMN陶瓷样品的储能密度从0.777 J/cm~3降低到0.750 J/cm~3,储能效率从91.96%降低到86.15%,在较宽的温度范围内储能密度具有良好的温度稳定性。Eb用固相法制备了（1-x）Ba0.4Sr0.6Ti O3-x Bi(Mg2/3Ta1/3)O3陶瓷样品（（1-x）BST-x BMT）,当x≤0.15,陶瓷样品中只存在钙钛矿结构,无杂相。BMT掺杂量的增加使介电常数和介电损耗不断减小,P-E曲线也逐渐变细,Pmax和Pr先增大又减小。根据电滞回线得到储能特性曲线,当BMT掺杂量为0.075 mol、烧结温度为1220℃时,（1-x）BST-x BMT陶瓷样品的储能特性最优异,此时Wrec为0.568 J/cm~3,η为91.4%。在100 k V/cm的电场下,当测试温度从30℃升高到120℃,0.925BST-0.075BMN陶瓷样品的储能密度从0.296 J/cm~3降低到0.263 J/cm~3,储能效率从92.46%降低到84.68%。搭建BST基陶瓷材料人工神经网络专家系统,对BMT掺杂BST陶瓷材料的储能特性实验数据进行网络仿真训练,得到储能密度的最佳网络训练参数是学习速率为0.6、动量因子为0.8、隐含层数为2、隐含层节点数为（4,7）;得到储能效率的最佳网络训练参数是学习速率为0.7、动量因子为0.8、隐含层数为2、隐含层节点数为（4,5）。设置好最佳网络训练参数条件,利用单点预测功能对BMT掺杂BST陶瓷材料的储能特性参数进行预测,其中储能密度参数的预测值平均相对误差最大为0.7808%,最小为0.1211%;储能效率参数的预测值平均相对误差最大为3.7850%,最小为0.0046%。预测值与实际值的误差较小,因此该系统能准确地预测BMT掺杂BST陶瓷的储能特性,具有一定的参考价值和指导作用。
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