做电解液研究或生产的人,经常碰到配方.一般来说,配方总是比较明确的具体的BOM. 但如果出于统计的需要,我们还需要另外一类配方,我称之为"平均配方",即针对特定范围的一类配方的平均值.

比如说,一个工厂一年生产了几百个产品,每个产品的产量不同,每个产品中各个原料的比例不同,这样的配方个数是很多的.但是总的来说,这一年一共用了多少原料,分别有多少, 有些时时候我们需要这样的数据来用于推演或预估市场的需求或生产装置的设计准备,还是需要的.这时候我们可以把所有的用料全部汇总起来,计算一个平均值,这样就可以得到一个平均配方.这样的平均配方,会包括所用到的所有品种的原料,一个统计阶段内的总的重量,就看成这个配方的总重量, 这样的一种统计处理,有时挺有用的.

加权平均配方,就是考虑了每个品种的重量占比.也就是把各个配方的重量与各个成分的用量都分解到单一原料,再最后汇总做平均值计算.这种是最精确的平均配方.电解液装置的设计中,为了估算电解液每个原料的用量,我们经常会需要这样的加权平均配方.

比如以一年计, 总共用了多少吨EC,多少吨FEC, 将各种配方的总FEC用量问题算出来之后,平摊到总的生产量之中,计算它的平均百分比, 这种加权平均配方能非常准确的反映出这一期间原料的消耗水平.

不过,因为是加权平均,因此随着各配方产量的变动,其结果也会发生一定的波动,因此不同季度,不同年份,或者不同时间,这种加权平均配方会不断变化. ---本来,原料的消耗就不是稳定不变的: 当磷酸铁锂电池多时, VC的消耗量就大; 当三元电池多时,DTD或二氟磷酸锂等添加剂用量就大,VC因为内阻较高的缺点则在配方中比例会明显下降.

如果没有总的消耗数据,而只是将各用到的配方各成分的百分比相加,再除以总配方个数,这样也可以得到一个平均配方,但这种数据没有考虑各个配方的生产量不一样,因此只具有形式的平均.或者説,它的估计是设定各个配方在产量中占比相同的比例.

以下是一个不完全统计(总和不是100%)的例子(这种配方没有实际用于产品的用处),可以看出EMC用量最大, EC和DMC次之,DEC再次之,PC在常用碳酸酯中最少.这与我们平常的感知是相符的. 至于溶剂EP,PP,EA等,由于它们一旦使用就占较大比例,因此平均之后其含量也不是很小,超过了不少常用的添加剂.

很显然的,这样的数据只反映了某一领域某一时期的一些消耗情况而已.不同厂家之间,不同客户领域,其 值都可能存在较大的不同.比如三元领域与磷酸铁锂领域,其VC的消耗就不同. 上表是针对全部锂电池领域的平均.

这种配方,精确性不如上面的好,但统计起来比较简单,还是有一定的参考意义.至少是直接根据印象拍脑袋要准确一些.

从上面的分析可以看到,平均配方实际上是一种大锅饭的计算方法, 不管配方中是不是有这个原料,最终计算出来的平均配方中会包括所有的原料,所有的原料都有一个或多或少的含量. 相当于在计算中, 把不含有某个原料的情况,按照有这个原料但它的含量为0来计算的.

很显然,这样的平均方法出来的含量,并不是最优含量,无法用来指导配方的设计.

除了上述两种平均配方外,还有另外一种平均的方法,比如说我们要统计在真实用到VC的配方中, VC的平均用量,则筛选出VC含量大于0的配方,再对这些数据进行统计分析,如求取最大值,最小值,平均值,中位值等,可以看出一般情况下VC是如何使用的.

如果再做得更精细一点, 可以先对含有VC的配方进行合理的分类,如适合于三元的配方, 适合于磷酸铁锂的配方,再对各分类的配方来进行统计, 其平均值或中位数, 就针对各处的领域, 更有参考意义.

这种筛选之后再平均的统计值,不太适合用于估算年度用量或装置规模,因为它删除了一些不用它的配方,在数值上代表性变差了.

比如统计多少比例的配方中含有VC, 在这类配方中其平均值是多少. 比如100个配方中有60%的配方含有VC,这些含有VC的配方中,其平均含量是1.1%(举例啊),这样也可以让人得到一个印象.但这类表述出来的数值,有一个不好的地方就是人们在使用时,很容易忘记前面60%这个限定的范围,即约束了确实使用VC的配方范围之内,会误以为全部配方比例范围内是1.1%,这样误差就比较大了.这种表述方面,因为不直接与全局面的数据关联,容易误用, 因此不太建议这种表述. 还是直接折算到全部数据更好.另外,在精度上,这一类表述与上面的筛选之后再平均本质上是一样的,它跳过了相当大一部分数据而表述了只是某个局部的信息.