스프레이 재결정화 기술로 탄생한 균일한 구형 고체 전해질 입자. 이는 전고체 배터리의 성능을 획기적으로 높이는 핵심 동력이다 | image© LG화학
스프레이 재결정화 기술로 탄생한 균일한 구형 고체 전해질 입자. 이는 전고체 배터리의 성능을 획기적으로 높이는 핵심 동력이다 | image© LG화학

LG화학이 꿈의 배터리로 불리는 전고체 배터리의 성능을 획기적으로 향상시키는 원천 기술을 개발하며 글로벌 배터리 기술 시장의 판도를 바꿀 준비를 하고 있다. 11월 25일, LG화학은 차세대소재연구소와 한양대학교 송태섭 교수 연구팀의 공동 연구를 통해 고체 전해질 입자 크기를 균일하게 제어하는 '스프레이 재결정화(Spray-Recrystallization)' 기술을 세계 최초로 개발했으며, 이 연구 결과는 저명한 학술지 '어드밴스드 에너지 머티리얼즈(Advanced Energy Materials)'에 게재됐다. 특히, 이 기술은 전고체 배터리의 핵심 난제 중 하나였던 성능 저하 문제를 해결하여 배터리 기술의 새로운 지평을 열었다는 평가다.

차세대 배터리 '게임 체인저', 전고체 배터리 상용화의 문턱을 넘다

전고체 배터리는 기존 리튬이온 배터리가 사용하는 액체 전해질 대신 고체 전해질을 사용하여 안정성과 에너지 밀도를 높인 차세대 전기차 배터리이다. 폭발이나 화재 위험이 현저히 낮고, 더 많은 에너지를 저장할 수 있어 전기차 주행 거리를 늘릴 수 있는 핵심 기술로 주목받아 왔다. 하지만 고체 전해질 특성상 입자 크기가 불균일하면 전지 내부에 빈 공간이 생겨 리튬 이온 이동을 방해하고, 결과적으로 배터리의 성능이 저하되는 치명적인 문제가 상용화의 발목을 잡았다. 이는 마치 벽돌을 쌓을 때 규격이 제각각인 벽돌을 사용하면 벽에 틈이 생겨 구조적 약점이 발생하는 것과 같은 원리이다.

'스프레이 재결정화' 기술, 전고체 배터리 성능 한계를 돌파하다

LG화학 연구팀은 이 고질적인 문제를 해결하기 위해 '스프레이 재결정화'라는 혁신적인 생산 공정을 고체 전해질에 적용했다. 이 기술은 전해질 용액을 미세한 방울 형태로 분사하고, 용매가 증발하는 과정에서 마치 구슬처럼 완벽하게 균일하고 구형(球形)인 입자를 만들어낸다 . 기존 방식으로 제조된 전해질이 불규칙한 형태와 크기를 가졌던 것과 달리, 이 구형의 균일한 전해질 입자는 전고체 배터리 내부에서 양극 활물질과 극도로 촘촘하게 밀착된다.

이러한 치밀한 밀착은 전지 내부 저항을 최소화하고, 리튬 이온이 더욱 빠르고 원활하게 이동할 수 있는 통로를 제공한다. 그 결과, 새로운 배터리 기술을 적용한 전고체 전지는 기존 불균일한 전해질을 사용한 전지 대비 기본 용량이 약 15% 증가했다. 더욱 주목할 점은 고출력 장치에 적용하는 데 핵심 성능인 고속방전용량(High-Rate Discharge Capacity)이 무려 50%가량 급증했다는 사실이다. 이는 전기차의 급가속 성능이나 고성능 IT 기기 적용에 절대적으로 유리한 지점이다.

전기차 시장 혁신을 이끌 LG화학의 미래 전략

이번 연구 성과는 전고체 배터리의 상용화 가능성을 한층 높인 '게임 체인저'로 평가된다. 균일한 고체 전해질 개발은 안정성과 에너지 밀도라는 전고체 배터리의 장점을 극대화하는 동시에, 단점으로 지적되던 출력과 성능 문제를 해소했기 때문이다. LG화학은 이 기술을 기반으로 전고체 배터리 개발 속도를 높이고 있으며, 궁극적으로 전기차 배터리 시장의 기술적 리더십을 확보하겠다는 전략이다.

신학철 LG화학 부회장은 "이번 연구는 전고체 배터리 상용화의 핵심 과제를 해결한 의미 있는 성과"라며, "LG화학은 차세대 배터리 기술 경쟁력을 강화하여 글로벌 시장을 선도해 나갈 것"이라고 말했다.

앞으로의 전망

LG화학의 스프레이 재결정화 기술은 글로벌 차세대 배터리 기술 경쟁에서 한국의 주도권을 더욱 공고히 할 전망이다. 이 신기술은 전고체 배터리의 고성능, 고안전성이라는 두 마리 토끼를 모두 잡는 초석이 될 것이다. 특히, 전기차 배터리 시장이 고성능화됨에 따라 고속방전용량이 대폭 개선된 전고체 배터리는 시장의 강력한 요구에 부응하며 향후 5년 내 전기차 배터리 시장의 핵심 트렌드로 자리매김할 것으로 예상한다.

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