电池热失控的预测

Krishna Shah的研究为锂离子电池热失控问题提供新思路和解决方案

先说什么叫热失控，根据标准《电动汽车用锂离子动力蓄电池安全要求》里的定义，热失控指的是电池单体放热连锁反应引起的电池自温升速率急剧变化的过热、起火、爆炸现象。

热失控是锂离子电池在使用过程中的一种危险情况，其发生原因与电池内部的化学反应、电极材料、电池结构设计、工作环境等因素都有关。为了保障电池的安全性和寿命，新能源汽车的动力电池系统一般由电池模组、电池管理系统BMS、热管理系统和其他电气和机械系统等多个组成部分构成，其中热管理系统是关键的组成部分之一，其主要作用是调节电池温度，防止电池产生热失控等危险情况。

在过去的研究中，人们通常认为锂离子电池内部产生的热量是均匀分布的，因此电池内部的热导率对热失控的影响可以忽略不计。然而，实际情况并非如此。锂离子电池内部存在很大的热梯度，这会导致预测结果不准确。

Krishna Shah在美国德克萨斯大学阿灵顿分校进行的研究中，对锂离子电池的热失控现象进行了分析，并建立了一套锂离子电池热失控的预测机制，为锂离子电池的安全设计提供了重要的参考意义。

研究表明，锂离子电池热失控过程主要由三个反应组成：SEI膜分解、电解液和粘结剂发生反应、电解液和正极活性物质发生分解。这些反应会引起电池内部产生大量的热量，导致电池温度升高，从而进一步加剧反应速度和热失控的程度。

影响锂离子电池热失控的因素可以分为两个，一个是电池内部的产热速率，另一个是锂离子电池的散热速率。传统的热分析工具一般假设锂离子电池的产热在整个体积内是均匀的，因此这些工具分析认为热失控与电池的热导率无关。然而，在实际应用中，锂离子电池内部存在很大的热梯度，因此传统的方法和工具无法准确预测电池内部和外部的热状态，从而限制了锂离子电池的进一步应用和发展。

为了解决上述问题，Krishna Shah在传统的锂电热分析模型上加入了热导率参数，从而产生了一个无量纲参数——热失控数(TRN)。首先Krishna Shah建立了一个电池温度与产热和散热的之间的等式关系，如下所示

对公式之中的产热函数Q(T)在温度为T0处进行泰勒展开，忽略高阶项可得到如下公式

然后该公式需要经过复杂的数学求解过程，小编实在看不懂就不给大家介绍了，让我们直接看结果吧。最后推导获得如下结果

根据Krishna Shah的研究，锂离子电池的热失控过程主要由SEI膜分解、电解液和粘结剂反应、电解液和正极活性物质分解等反应引起的产热速率和电池的散热速率两个因素影响。在实际应用中，锂离子电池内部存在很大的热梯度，因此传统的热分析工具无法准确预测电池内部和外部的热状态。

为了解决这一问题，Krishna Shah提出了一个新的热失控数(TRN)模型，该模型结合了电池内部热传递、电池表面散热、电池产热速率参数和电池半径等参数。在该模型中，电池的产热速率参数β和电池的散热速率是关键参数，可以控制锂离子电池的热失控。通过增大β值，TRN值也响应增大，当TRN>1时，电池就会发生热失控，而TRN<1是电池则不会发生热失控。

需要注意的是，β并不是一个固定的值，而是随着温度的升高而不断增大。这是因为在高温环境下，电池内部的反应速率会变快，从而导致产热速率增加，同时电池的散热速率也会减少，因此需要增大β值以确保电池不会发生热失控。因此，对于锂离子电池的安全性设计和评估，需要综合考虑电池内部的产热速率、散热速率以及温度等因素，以确定合适的β值和TRN值，从而确保锂离子电池的安全性和稳定性。

电池的散热主要由两步构成：电池内部的热传导和电池外部的热对流。在锂离子电池的设计和制造中，精确的热分析和热管理对于保证电池的安全性和稳定性至关重要。锂离子电池热失控现象是其性能表现的短板之一，同时也是电池发生安全性问题的本质原因。

为了解决这一问题，Krishna Shah在传统的锂电热分析模型上加入了热导率参数，从而提出了热失控数(TRN)模型。该模型可以更加准确地预测锂离子电池的热失控现象，结合电池内部热传递、电池表面散热、电池产热速率参数和电池半径等参数，利用TRN公式可以计算锂离子电池的热安全系数。根据不同材料的β值和kr值，可以对电池的R值和表面散热μ1进行调整，以保证TRN<1，确保锂离子电池的安全性。

在电池的安全设计中，β值和kr值是关键参数，可以控制锂离子电池的热失控。电池的产热速率参数和散热速率也是影响锂离子电池热失控的关键因素。为了保证锂离子电池的安全性，投入市场前必须进行专业可靠的检测认证。

在实际应用中，电池的产热速率和散热速率可能会因为不同的使用情况而发生变化。因此，对于特定的应用场景，需要对电池进行全面的热分析和热管理。通过合理的设计和优化，可以在保证电池安全性的前提下提高其性能表现，推动其在动力领域的应用。

除了在电池设计和制造中的应用，热失控数模型也可以在电池使用中的监测和维护中得到应用。通过实时监测电池的温度和产热速率等参数，可以利用热失控数模型预测电池的热失控风险，并进行相应的控制和维护。这有助于延长电池的使用寿命，提高其安全性和稳定性，降低电池维护和更换的成本。

综上所述，锂离子电池的热失控现象是其性能表现的短板之一，也是电池发生安全事故的本质原因。Krishna Shah的工作为解决这一问题提供了新的思路和方法。通过加入热导率参数，建立热失控数模型，可以更准确地预测锂离子电池的热失控风险，并在设计、制造和使用中得到应用。这不仅可以提高电池的安全性和稳定性，还可以推动其在动力领域的应用和发展。

未来，随着电池技术和应用场景的不断发展，热失控问题将更加突出和复杂。因此，需要继续深入研究和优化电池的热管理技术，提高电池的热安全性和稳定性，实现电池技术的可持续发展。

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