› 電池カレンダー劣化の Arrhenius 温度依存シミュレーター 一覧へ
対話型シミュレーター

電池カレンダー劣化の Arrhenius 温度依存シミュレーター

温度とSOCが長期保管後の容量維持率をどう削るかを、保持率曲線と劣化マップで確認します。

パラメータ入力
保存温度
°C

保管中の平均温度です。

保存SOC
%

保管開始時の充電率です。

保管期間
month

保存する月数です。

25°C/50%SOC 年劣化
%

基準条件での年間容量低下率です。

活性化エネルギー
eV

劣化反応の温度感度です。

計算結果
—
容量低下
—
残容量
—
25°C比加速
—
25°C相当年数
容量保持率曲線
温度SOC劣化マップ
劣化要因内訳
物理モデルと主要式

$$Q_{loss}\propto \sqrt{t}\,\exp\left[-\frac{E_a}{kT}\right]f(SOC)$$

カレンダー劣化は温度、SOC、時間に強く依存します。ここでは平方根時間則とArrhenius温度依存を組み合わせた初期評価モデルです。

読み取り方

保持率曲線では、保管期間が長いほど低下が緩やかに積み上がる様子を見ます。

劣化マップでは高温かつ高SOCの組み合わせを避けるべき範囲として読みます。

内訳図では温度、SOC、時間のどれが支配的かを確認します。

会話で学ぶ電池カレンダー劣化の Arrhenius 温度依存

🙋
電池カレンダー劣化の Arrhenius 温度依存では、まずどこを見ればいいですか？保存温度を動かすと図も数値も同時に変わるので、少し迷います。
🎓
最初は容量低下を見ます。ただし数字だけで判断せず、容量保持率曲線で前提の形や状態を確認し、温度SOC劣化マップで分布や変化の出方を合わせて読みます。保持率曲線では、保管期間が長いほど低下が緩やかに積み上がる様子を見ます。
🙋
保存温度を大きくすると容量低下が変わりそうなのは分かります。では、保存SOCはどのくらい効いていると考えればいいですか？
🎓
保存SOCを少しずつ動かして残容量の動きを見ると、支配している項が見えてきます。カレンダー劣化は温度、SOC、時間に強く依存します。ここでは平方根時間則とArrhenius温度依存を組み合わせた初期評価モデルです。 1点の計算で終わらせず、実際にばらつきそうな範囲を往復させるのが大事です。
🙋
劣化要因内訳は何を見るための図ですか？普通のグラフだけでも判断できそうに見えます。
🎓
劣化要因内訳は、危険側に入る境界や、余裕が急に崩れる組み合わせを探すための図です。劣化マップでは高温かつ高SOCの組み合わせを避けるべき範囲として読みます。 例えば倉庫保管や輸送条件の容量低下見積もりでは、単一点の値より「少し条件がずれたらどうなるか」が効きます。
🙋
では、容量低下が基準内なら、この条件をそのまま採用してよいですか？
🎓
ここでは初期検討として扱います。長期在庫品の再検査タイミング検討や保管SOCや温度管理方針の比較には役立ちますが、最終判断では規格値、実測値、詳細解析、メーカー条件で確認してください。内訳図では温度、SOC、時間のどれが支配的かを確認します。

実務での使い方

倉庫保管や輸送条件の容量低下見積もり。

長期在庫品の再検査タイミング検討。

保管SOCや温度管理方針の比較。

よくある質問

容量低下と残容量を先に見ます。次に容量保持率曲線で前提の状態を確認し、温度SOC劣化マップで分布や変化の偏りを読みます。保持率曲線では、保管期間が長いほど低下が緩やかに積み上がる様子を見ます。
保存温度を単独で動かしたあと、保存SOCも同じ幅で動かして容量低下の変化量を比べます。劣化要因内訳を見ると、どの組み合わせで余裕や性能が急に変わるかを把握できます。
倉庫保管や輸送条件の容量低下見積もりに使います。単一点の数値ではなく、入力範囲を少し広げて容量低下の余裕が保てるかを確認すると、詳細解析へ進む前の論点整理に役立ちます。
カレンダー劣化は温度、SOC、時間に強く依存します。ここでは平方根時間則とArrhenius温度依存を組み合わせた初期評価モデルです。最終判断では規格値、実測値、詳細解析、メーカー条件を確認してください。