Innovation happens when physics, engineering, and simulation come together

By Alina Karabchevsky, PhD

Ben-Gurion University of the Negev

In our recent work on electrically tunable liquid-crystal Fresnel lenses for optical vortex control, simulation enabled analysis of .phase topology stability, beam propagation, and voltage-controlled optical behavior in real time

. In another study, COMSOL simulations enabled the design of dielectric metasurfaces supporting accidental bound states in the continuum (BICs) for ultra-high-Q chiral sensing. By coupling electromagnetics, nanoscale geometry optimization, and chiroptical analysis, the platform demonstrated near-perfect circular dichroism and strong field confinement for next-generation sensing and bioimaging applications.

At the heart of many advanced photonic technologies lies a complex multiphysics challenge: understanding how optics, electromagnetics, thermal effects, and materials interact simultaneously inside a single device. Without simulation, solving such problems experimentally would require enormous time, cost, and repeated prototyping.

Alina Karabchevsky, PhD, MSc, BSc
Professor
Optica Fellow
School of Electrical and Computer Engineering
Director, Integrated Photonic Circuits Centre
Chair, Women in Engineering (WIE)  Affinity Group, IEEE Israel Section
Ben-Gurion University of the Negev

By Berger Thermal Research Ltd: www.bergerdynamics.com

Reference: Chamber-Specific Radiofrequency Lesion Dimension Estimation Using Novel Catheter-Based Tissue Interface Temperature Sensing, Jacob S. Koruth et al. JACC 2017;10  https://www.jacc.org/doi/epdf/10.1016/j.jacep.2017.08.008 

(a device of Biosense Webster, a Johnson & Johnson company)

Background: RF ablation is a common therapeutic approach for treating cardiac arrhythmias. The technique consists of advancing an ablation catheter through a vein and into the heart chamber, locating the site responsible for the arrhythmia and destroying it by using a catheter whose tip electrode is brought into contact with the target site. An RF electrical current (500kHz) is applied to the heart muscle between the tip electrode and an external return patch attached to the back of the patient. The cardiac tissue is heated via resistive heating (Joule heat) and destroys a small region which is responsible for the heart rhythm disorder. The ablation catheter used in the study was an open irrigated catheter with 56 small holes. Normal saline was injected into the electrode tip, which contained 6 embedded temperature sensors, in order to cool it down (Fig.1)

Clinical need: lesion dimension prediction is crucial in tissue ablation to ensure effective treatment of conditions, such as atrial fibrillation by continuous monitoring of the lesion during the procedure, to achieve a durable conduction block. This could prevent complications and improve treatment outcomes. 

The challenge: To develop a 3D Multiphysics model of the catheter and its interaction with the tissue that integrates electric current (Joule heat), fluid flow (blood flow and internal irrigation) and heat transfer, enabling real-time operation and closed-loop feedback using temperature measurements from sensors located at the catheter tip. 

The goal of this article: COMSOL is advancing the integration of physics-based simulation with deep learning by the the surrogate model. This approach allows for real-time clinical applications, inverse problem solving, and predictive tools that were previously impossible.

The goal of the article is to demostrate the significant technology progress in the last decade by exlpaining how the problem was solved with COMSOL Multiphysics a few years ago, without these modern tools. 

Model: The approach to lesion estimation was based on simulated modeling of the catheter tip during RF ablation with COMSOL. This model is a multiphysics coupled model that incorporates the following: 

• the catheter tip and surrounding tissue structures 
• the electrical field generated from the current source, assumed to be constant 
• the electrical and thermal properties of the tissue and their relation to temperature 
• the fluid dynamics of the irrigation fluid and its effect on the thermal field; and 
• the lethal temperature isotherm of 57 C, which was selected to define the lesion size. To simplify the model, a single parameter of catheter penetration depth into the tissue was used to represent the possible configurations of the contact interface (“the free parameter”). The catheter itself was based on the actual structure of the study catheter, with respect to its dimensions and materials. 

Build the Data Base: The main result of the simulation was the time-dependent development of the temperature field, which was used to produce the database used by the lesion assessment algorithm. A set of simulations were executed for various scenarios that spanned all combinations of ablation currents, degrees of catheter-tip penetration, and durations to generate the database. The ablations were assumed to continue from 4 to 125 s, with the current in the range 0.45 to 0.71 A, which is equivalent to 20 to 50 W, thus covering the typical ranges used clinically. The penetration depths at which the simulations were run included 0.01 to 1.5 mm for thin ventricular tissue and for thick atrial tissue, the penetration ranges being a function of both tissue thickness and mechanics (e.g., stiffness). 

The penetration depth is a parameter that represents the degree of electric and thermal contact between the catheter and the tissue, which parameterizes all unknown factors such as angle and variability in material properties. Each specific simulation run generated a temperature field around the catheter as a function of time (Fig.2). Lesion dimensions and maximum temperature (hot spot) achieved in the tissue were then defined for each simulation. Several different physical models related to the wall thicknesses were also taken into consideration.

Real time algorithm: During actual ablation, the measured generator current and maximum temperature readings were used to access this database for the relevant scenario. This selected a specific model, and through comparison of the measured temperature with the model, the lesion parameters (depth, width, and maximum temperature) were extracted and used to define lesion size. The system takes advantage of the relation between the measured temperature and the tissue-catheter interface (or penetration) for a known (measured) ablation current. For example, at a specific generator current and RF duration, the higher the measured temperature, the stronger the coupling between the tissue and catheter. The algorithm runs a few iterations to choose the best scenario with a predefined erorr between the measured value and the calculated value (finally closed the feedback loop and solved the inverse problem).

מאת: אנדראס ניימן, הנריק אקסטרום ואד פונטס

מבוא

סוללות ליתיום-יון הפכו לסוג הסוללות הנטענות הנפוץ ביותר בתחום האלקטרוניקה הצרכנית ויישומים בתחום הרכב, בזכות צפיפות האנרגיה הגבוהה שלהן, צפיפות הספק, מתח תא גבוה יחסית ויחס משקל לנפח נמוך.

המונח “סוללת ליתיום-יון” מתייחס למשפחה שלמה של סוללות. המאפיינים המשותפים לכימיות אלו הם שהחומרים באלקטרודה השלילית והחיובית משמשים כמארחים ליוני ליתיום, וכן שהסוללה מכילה אלקטרוליט לא-מימי.

העלייה בביקוש והלחץ לשיפור ביצועי הסוללות הגבירו את הצורך במידול מתמטי. מידול וסימולציה מאפשרים ניתוח של מספר כמעט בלתי מוגבל של פרמטרי תכנון ותנאי הפעלה, בעלות נמוכה יחסית. ניסויים משמשים לאימות של המודלים.

עבור יצרני סוללות, מודלים וסימולציות מסייעים לשפר את החומרים ואת תכנון מערכת הסוללה. עבור יצרני מכשור, המשלבים סוללות במוצרים, המידול מאפשר הבנה וסימולציה של הביצועים בתנאי הפעלה רלוונטיים.

מאמר זה מדגים שימוש במידול וסימולציה באמצעות סדרת דוגמאות לחיזוי ביצועים, ניהול תרמי והערכת בטיחות, אפיון ומעקב אחר מצב בריאות הסוללה וכן למחקר בסיסי והעמקה בהבנת התחום.

מודל ניומן  

מודלים מתמטיים יכולים לתאר ולחזות את מתח התא ואת צפיפות הזרם במהלך פריקה, טעינה, מצבים טרנזיינטיים (transient), וכן לכלול מנגנוני הזדקנות וכשל. ניתן לחקור את השפעת תכונות החומרים ופרמטרי התכנון בתנאים אלו.

המודל המרכזי למידול מדויק של סוללות ליתיום-יון הוא מודל ניומן. המודל מבוסס על משוואות Maxwell–Stefan  לתעבורת יונים באלקטרוליטים בינאריים מרוכזים, אשר נוסחו בצורה קומפקטית עבור אלקטרוליטים של ליתיום-יון. בנוסף, הצוות של ניומן יישם את תיאוריית האלקטרודה הנקבובית בשילוב עם אינטרקלציה של ליתיום באלקטרודות הנקבוביות לצורך תיאור האלקטרודות של הסוללה.

תיאוריה זו מובילה למודלים הומוגניים של אלקטרודות, שבהם חומר האלקטרודה והאלקטרוליט בנקבוביות מטופלים כ"שכבה" הומוגנית אחת.

מודל ניומן אומת על ידי מדענים וחוקרים רבים לאורך השנים, וכן הורחב ופוּתח על ידי אחרים, למשל כדי להתחשב בתכנון הכולל מספר חומרים באלקטרודות, היווצרות שכבת ממשק אלקטרוליט מוצק וקינטיקה אלטרנטיבית של אלקטרודות. המודל המקורי החד-ממדי (1D) נוסח בהמשך גם ב־COMSOL Multiphysics  עבור מודלים דו-ממדיים (2D) דו-ממדיים ציריים ותלת-ממדיים  (3D).

מודלי ביצועים

ניסוי טיפוסי שניתן לתיאור מדויק באמצעות מודל סוללה הוא מחזור פריקה-טעינה, כפי שמוצג באיור 3, שבו מדומה סוללה בעלת אנרגיה גבוהה ליישומים ניידים. במודל, התהליכים בתוך הסוללה מתוארים באמצעות משוואות ותכונות חומרים. ערכי התכונות מתקבלים מניסויים מתוכננים בקפידה, לעיתים בהתבסס על מודלים תאורטיים.

ניהול תרמי ובטיחות

מרבית ההפסדים, כגון הפסדים אוהמיים ופוטנציאלי-יתר אקטיבציה מייצרים חום בסוללה. בנוסף, בתנאי מזג אוויר קרים ובמהלך התנעה, מערכת הסוללה עשויה לדרוש חימום על מנת לפעול. קירור וחימום של מערכת הסוללה מחייבים ניהול תרמי.

באמצעות מודל פיזיקלי מקורות החום השונים זמינים ישירות מתוך המודל, כפי שמוצג באיור 5. בעת תכנון תא או מארז סוללה יש לוודא שפיזור החום מהיר דיו כדי למנוע מהסוללה להגיע לטמפרטורות שבהן מתחילות תגובות פירוק של האלקטרודות והאלקטרוליט מעל ‎80°C תגובות הפירוק הן אקסותרמיות , כלומר הטמפרטורה ממשיכה לעלות לאחר תחילת הפירוק. תהליך זה נקרא בריחה תרמית והוא מוביל להרס התא.

ניתן לנטר את הטמפרטורה על פני שטח התאים במהלך ניסויים. היתרון בשימוש במודל תרמי הוא היכולת להעריך את הטמפרטורה בתוך התא על סמך מדידות פני השטח. הדבר מאפשר חקירת תופעות לא רצויות כגון קצרים פנימיים שבהם נקודות חמות עשויות להיות הגורם לבריחה תרמית.

דוגמה למודל תרמי של תא גלילי מקורר באוויר באופן פסיבי מוצגת באיור 6. חום נוצר במהלך פריקת התא ומתפזר לסביבה באמצעות הסעה וקרינה. כתוצאה מכך, הטמפרטורה גבוהה יותר בדרך כלל בליבת התא. הפרש הטמפרטורות בין הליבה לאזורים החיצוניים גדל כאשר התא נפרק בצפיפות זרם גבוהה יותר.

כתוצאה מכך, חומר האלקטרודה בקרבת ליבת התא עשוי להזדקן מהר יותר מאשר באזורים החיצוניים, מאחר שחלק מתהליכי ההזדקנות מואצים בטמפרטורות גבוהות. לעומת זאת, תופעת הציפוי בליתיום עשויה להתגבר בטמפרטורות נמוכות על אלקטרודות גרפיט, מה שמצביע על כך שגם טמפרטורות נמוכות עשויות להאיץ הזדקנות.

שונות בטמפרטורה בולטת במיוחד בתאים גדולים, מאחר שהתפלגות זרמים לא אחידה גורמת לייצור חום לא אחיד. לכן, מודל ביצועים של תאים גדולים חייב לכלול ייצור חום, שכן הקיבול הנומינלי תלוי בטמפרטורה. מודלים תרמיים של תאים בודדים משמשים לעיתים גם כנקודת מוצא לפיתוח מודלים של קצרים פנימיים, שבהם חום נוצר מקומית כתוצאה מתגובות כימיות לא רצויות.

התפלגות טמפרטורה לא אחידה יכולה להתרחש גם ברמת המודול והמארז. תכנון מערכות חימום וקירור לפעולה רגילה ולהתנעה שוטפת מתמקד במזעור משקל וצריכת הספק. הצורה של תעלות הקירור, קצב הזרימה של נוזל הקירור, וכן התצורה והבקרה של גופי החימום בתנאי הפעלה שונים, הם פרמטרים מרכזיים לאופטימיזציה.

תוצאות סימולציה ממודל לניהול תרמי, שבו התאים מקוררים באמצעות נוזל, מוצגות באיור 7. המודל כולל את יצירת החום בתאים, זרימת נוזל הקירור והעברת החום במארז. יעילות הקירור מושפעת מהיחס בין גודל התא לגודל מערכת הקירור וכן מתכנון מערכת הניהול התרמי.

תכנון מערכת הניהול התרמי במארז סוללות מורכב במיוחד בשל הצורך להתמודד עם תאים תקולים. תקלות נגרמות לרוב עקב קצרים בין האלקטרודות, הנובעים ממשקעי מתכת בקתודה הגדלים דרך האלקטרוליט ויוצרים מגע חשמלי עם האנודה.

נזק מכני הוא גורם נוסף לקצרים בסוללות. חדירה של גוף מתכתי זר למארז הסוללה, או מעיכה של המארז, עשויות ליצור מסלול הולכה פנימי ולגרום לקצר. אחד ממבחני הבטיחות הסטנדרטיים לסוללות ליתיום-יון הוא “מבחן המסמר", שבו מוחדר מסמר לתוך הסוללה ליצירת קצר, כפי שמוצג באיורים 8 ו-9. המסמר מוליך את הזרם כמעגל חיצוני בעל עומס נמוך מאוד, בעוד שהאזור סביבו מתנהג בדומה למצב פריקה.

כאשר נוצר קצר, מתקבלת צפיפות זרם גבוהה מאוד באזור החדירה, הגורמת לחימום ולהעלאת הטמפרטורה המקומית. כאשר הטמפרטורה מגיעה לערך גבוה מספיק, מתרחשת בעירה קטליטית של חומרי הסוללה, המובילה לבריחה תרמית. בתכנון לא תקין, תהליך זה עלול להסתיים בשריפה ואף בפיצוץ.

מידול וסימולציה מאפשרים לבחון תצורות שונות של מערכת הקירור במטרה למנוע כניסה של מארז הסוללה למצב של בריחה תרמית, גם במקרה של קצר פנימי, כפי שמודגם באיור 10.

אפיון ומצב בריאות

מהתיאוריה ומהמודלים המתמטיים עולה כי סוללות ליתיום-יון הן מערכות לא ליניאריות מאוד שבהן מתרחשות בו-זמנית תופעות רבות, כגון הולכת זרם אלקטרוני, תעבורת יונים, תגובות אלקטרוכימיות הטרוגניות, תגובות כימיות הומוגניות, מעבר חום וזרימת זורם.

כמו בכל כימיות הסוללות, גם בסוללות ליתיום-יון מתרחשת ירידה בקיבולת ועלייה בהתנגדות הפנימית עם הזמן. לאחר פרק זמן מסוים, הסוללה אינה מסוגלת עוד לספק את האנרגיה או ההספק הנדרשים, ויש להחליפה. התגובות האחראיות להזדקנות זו ניתנות לשילוב במודל ביצועים. באמצעות שילוב תוצאות ניסוי עם סימולציות, ניתן לאמוד את אורך החיים בתנאי הפעלה שונים. תכנון נכון או בקרה של תנאי ההפעלה יכולים לסייע במניעת הזדקנות מואצת, בהתבסס על תוצאות הסימולציה.

קיימים גורמים רבים המשפיעים על הביצועים, ולעיתים קשה להפריד בין ההשפעות של פרמטרי תכנון ותפעול שונים. מפתח להפרדה בין התופעות השונות הוא העובדה שלרוב יש להן קבועי זמן שונים. לדוגמה, תגובות אלקטרוכימיות הן בדרך כלל מהירות ביחס לדיפוזיה. הולכת זרם אלקטרוני היא תהליך מהיר מאוד, המגיב מיידית לשינוי בפוטנציאל החשמלי.

שיטה ההופכת לנפוצה יותר לניתוח מצב הבריאות של סוללות היא ספקטרוסקופיית אימפדנס אלקטרוכימית. בשיטה אלקטרוכימית טרנזיינטית זו, מופעלת הפרעה סינוסואידלית קטנה סביב פוטנציאל פסאודו-סטציונרי. תגובת הזרם המתקבלת עשויה להיות מוסטת בזמן במידה קטנה, עקב תהליכים בסוללה הגורמים לעיכוב.

השהיית הזמן וגודל תגובת הזרם משתנים בתדרים שונים: בתדרים נמוכים, דיפוזיה באלקטרוליט ובמוצק עשויה לגרום לעיכובים, בעוד שבתדרים גבוהים יותר השפעות קינטיות גורמות לעיכובים. באופן זה ניתן להפריד בין תהליכים בעלי סקאלות זמן שונות בתוך הסוללה ולבצע אמידת פרמטרים של תכונות החומרים והקינטיקה.

מודלי ביצועים מבוססי-פיזיקה של EIS יכולים להשתלב עם מדידות ניסוי לצורך חקר השפעות הזדקנות והתפרקות של חומרי הסוללה ברמת התא. הדוגמה המוצגת באיור 11 מציגה יישום לאמידת פרמטרים באמצעות מודל מבוסס-פיזיקה בשילוב עם נתונים ניסיוניים. באמצעות יישום זה, מומחי סוללות יכולים להזין ערכים משוערים לתכונות החומרים ולקינטיקה, יחד עם תנאי ההפעלה, ולקבל ספקטרוגרמות מדומות להשוואה עם תוצאות ניסוי.

בנוסף, ניתן לבצע התאמה אוטומטית של פרמטרים נבחרים לנתונים הניסיוניים.

היישום באיור 11 עושה שימוש במודל ניומן שהורחב ל־EIS  . מודל זה יכול לשמש ליצירה ולאימות של מודלים מצומצמים, כגון מודלים שקולים של מעגל חשמלי אשר יכולים להיות משולבים במערכת הסוללה לצורך ניטור מצב הבריאות.

מעבר למודל ניומן

הפיתוחים העדכניים להבנת האלקטרודות בסוללות כוללים שימוש במודלים הטרוגניים, המתארים את גאומטריית החומר בפירוט, בניגוד למודלים הומוגניים. הדבר מתאפשר באמצעות בניית הגאומטריה מתוך מיקרוגרפים.

הדוגמה באיור 12 מציגה מבנה הטרוגני היפותטי, שבו חלקיקי גרפיט מתוארים כאליפסואידים והאלקטרוליט בנקבוביות ממלא את החללים שבין השלד הנוצר על ידי החלקיקים. ניתוח מבני  המשולב עם האלקטרוכימיה המפורטת, כולל התרחבות נפח הנגרמת מאינטרקלציית ליתיום, מראה כי אזורי הצוואר (necks) במבנה השלד נתונים למתחים ולעיוותים הגבוהים ביותר.

כתוצאה מכך, סדקים עשויים להיווצר באזורים אלו במהלך מחזורים חוזרים, ולהגדיל את ההפסדים האוהמיים (ohmic losses), דבר התורם להידרדרות ביצועי הסוללה.

מודלים מולטיפיזיקליים ומשוואות דיפרנציאליות חלקיות

הדרך המדויקת ביותר לתיאור סוללות ליתיום-יון היא באמצעות מודלים מבוססי-פיזיקה המנוסחים באמצעות משוואות דיפרנציאליות חלקיות (partial differential equations). פיתוח נוסף של סוללות אלו מחייב מודלים חדשים וניסוחים חדשים, כגון המודל ההטרוגני שתואר לעיל.

מודלים חייבים להיות מסוגלים לתאר את התהליכים הבסיסיים הקובעים את ביצועי הסוללה, על מנת לספק את ההבנה העמוקה הנדרשת לפיתוח חומרים חדשים ותצורות חדשות. אין דרך לעקוף זאת: מודלים וסימולציות הם קיצור הדרך.

על הכותבים

Andreas Nyman, Intertek, www.intertek.se

אנדראס ניימן מכהן כמומחה לסוללות ב־Intertek Semko AB  ובעל תואר דוקטור באלקטרוכימיה יישומית מהמכון המלכותי לטכנולוגיה KTH Royal Institute of Technology  בשטוקהולם. אנדראס עובד במסגרת הקבוצה הגלובלית של הסוללות ותאי הדלק באינטרטק, שלה ניסיון מצטבר בבחינה והערכה של יותר מ־20,000 סוללות בשנה, מכל סוגי הכימיות ובכל הגדלים. תחומי המומחיות והניסיון שלו במידול כוללים סוללות, תאי דלק ותהליכים אלקטרוליטיים.

 Henrik Ekström, COMSOL, www.comsol.com

הנריק אקסטרום עובד ב־COMSOL  ובעל תואר דוקטור באלקטרוכימיה יישומית מהמכון המלכותי לטכנולוגיה KTH Royal Institute of Technology  בשטוקהולם. בתפקידו כמנהל התוכנית הטכנית בתחום האלקטרוכימיה ב־COMSOL,  הוא אחראי על פיתוח מגוון פתרונות סימולציה ומידול עבור סוללות, תאי דלק, קורוזיה, ציפוי אלקטרוליטי, וכן יישומים כלליים בתחום האלקטרוכימיה.

 Ed Fontes, COMSOL, www.comsol.com

אד פונטס הוא סמנכ"ל הטכנולוגיות ב־COMSOL  ובעל תואר דוקטור באלקטרוכימיה יישומית מהמכון המלכותי לטכנולוגיה KTH Royal Institute of Technology  בשטוקהולם. הוא כיהן כמוביל הפיתוח של קווי המוצרים בתחומי ההנדסה הכימית,Computational Fluid Dynamics (CFD)  והעברת חום ב־COMSOL.  כיום הוא אחראי על פיתוח הטכנולוגיה בחברה.

© זכויות יוצרים 2012–2018 COMSOL.
הספר Modeling the Lithium-Ion Battery  פורסם על ידי COMSOL, Inc. והחברות המסונפות אליה.

מאת: ד"ר גד פנחסי

המחלקה להנדסת כימיה, אוניברסיטת אריאל בשומרון

פברואר 2026

1. כללי

"המעבדה למכאניקת הזרימה ומעבר חום" (Fluid Mechanics and Heat transfer Lab.) במחלקה להנדסת כימיה ב"אוניברסיטת אריאל בשומרון", מבצעים מחקר ופתוח בנושאי "תופעות מעבר" (Transport Phenomena) – ניתוח שדה זרימה, מעבר חום ומסה. המחקרים משלבים עבודה תאורטית, נומרית ונסיונית. התוכנה משמשת למחקר. וכן להוראה בפרויקטים לתואר ראשון ולתארים מתקדמים.

אחד הכלים החשובים במעבדה היא תוכנת ניתוח נומרית COMSOL MultiPhysics כתוכנת Computational Fluid Dynamics- CFD לניתוח שדה זרימה, בשילוב תהליכים פיזיקליים נוספים, כמו מעבר חום, דיפוזיה ושדה חשמלי. זאת תוך ניצול יתרון כתוכנה ייחודית לחקר תופעות משולבות.

2. פרויקטים לדוגמה

להדגמת יתרונה של התוכנה ככלי מתקדם לסימולציה של תופעות מורכבות, מוצגות מספר עבודות שנחקרו במעבדה.

2.1 משאבת בועה

מטרת העבודה הינה פתוח מיקרו-משאבה ללא חלקים נעים. משאבה זו יכולה לשמש למשל כמערכת קירור בתוך רכיבים אלקטרוניים, על ידי הזרמת נוזל קירור. במסגרת המחקר נבנה מודל של מיקרו-משאבות המונעות על ידי יצירת בועה בתוכנה.

מהות העבודה מתארת תא בו גדלה בועת אדים בנוזל עקב חימום, הדוחקת נוזל דרך נחירים מתבדרים-מתכנסים לצורך הכוונת כיוון הזרימה. המודל מדמה את הופעת הבועה גדילתה וקריסתה, והזרימה המושרת עקב כך.

אתגרים מרכזיים נובעים מבעיה תלויה בזמן, בשילוב מעבר חום וזרימה, בגבול נע בין אדים לנוזל, מעבר חום ומסה דרך גבול הבועה.

Pinhasi, G.A., Pe'er, M. and Ullmann, A. (2019) “Numerical Analysis of Bubble Powered Micropump”, Proceedings of COMSOL Conference 2019, Cambridge, September 24–26.

2.2 ניתוח אלקטרו-תרמי של סוללות נטענות

מטרת העבודה היא פיתוח מודל תאור תהליך הפעולה של סוללה ניטענת מסוג לתיום-יון. במסגרת המחקר נבנה מודל של תא בתוכנה והתוצאות הושוו לתוצאות ניסויים בהם נמדדה הטמפרטורה הפנימית בתא שיוצר במיוחד למחקר.

מהות העבודה מתארת תא אלקטרו כימי בסיסי הכולל ניתוח של התהליכים האלקטרו-כימיים, דיפוזיה, יצירת חום והעברתו. המודל שניבנה משמש לחיזוי תגובת הטמפרטורה בסוללה ובמערך סוללות במהלך פעולתם.

אתגרים מרכזיים נובעים מבעיה תלויה בזמן, בשילוב מעבר חום, דיפוזיה ושדה חשמלי, כאשר התא מורכב מתא בסיסי מלופף.

2.3 תיכון תרמי של מערך סוללות

מטרת המחקר נסיוני ותאורטי ללמוד על יצירה ופינוי החום במערכות סוללות נטענות. במהלך המחקר יושמה והותאמה תוכנת ניתוח נומרי, לניתוח התופעה ונחזות מצבי קיצון של התחממות.

מהות העבודה מתארת מערך סוללות נטענות הכולל ניתוח של התהליכים של יצירת חום והעברתו. המודל שניבנה משמש לחיזוי תגובת הטמפרטורה בסוללה ובמערך סוללות במהלך פעולתם.

אתגרים מרכזיים נובעים מבעיה תלויה בזמן, בשילוב מעבר חום, וזרימה בהסעה טבעית ומאולצת של זורם בין בתאים: אויר או שמן.

3. סיכום

®COMSOL MultiPhysics היא תוכנת ניתוח נומרית מהווה כלי הכרחי וייחודי בניתוח בעיות מרכזיות מורכבות ולמחקר מתקדם ב"תופעות המעבר". התוכנה מאפשרת לימוד בזמן קצר והתנסות בשילוב בעיות מורכבות בכלי אחד. ובכך משרתת נאמנה את המחקר במעבדה.

ד"ר גד פנחסי

אוניברסיטת אריאל בשומרון, המחלקה להנדסת כימיה

054-3394720