首页/文章/ 详情

700°C“火焰喷枪”!清华研究揭秘:这才是电池热失控的“隐形杀手”!

11月前浏览882

前言

在电动汽车(EV)的普及之路上,“里程焦虑”正逐渐被“安全焦虑”所取代 。而这层焦虑的核心,就是电池的热失控(TR)及其在整个电池包内的“传播”。

长久以来,工程师们将热失控传播主要理解为一个“热传导”问题——就像多米诺骨牌,一个电芯过热,通过物理接触,“烫”到了下一个电芯。因此,我们的防御策略也直截了当:在电芯之间塞入隔热材料(如气凝胶),再配上强大的液冷系统,试图在“烫”到下一个之前,把热量带走。

然而,来自清华大学和上海理工大学的一组研究者指出 ,之前的理解遗漏了一个关键的、可能更致命的因素:气体喷发 。

当电芯热失控时,它不仅是一个“发热体”,更是一个“高压喷枪”。它会喷射出大量高温、可燃的气体。这股气流在密闭的电池包内高速流动,形成“热对流”,可以轻而易举地越过你精心布置的隔热“马奇诺防线”,“烘烤”那些远处的本以为安全的电芯。

问题在于,在系统层面,同时考虑“热传导(陆军)”和“气体对流(空军)”的研究极其有限 。这篇研究的价值,就是通过一次精密的“实战演习”和“数字孪生”建模,首次在系统层面证实了这场“双线战争”的凶险性,并提供了一套可信的模拟工具。

“实战演习”——系统级热失控实验

要建立一个可信的模型,你必须先拥有一份“标准答案”。研究团队搭建了一个复杂的电池系统实验台。

  • 实验体: 为了安全和成本,这个“电池包”由两个真实的电池模组(M1, M2,每个含12个100% SOC的电芯)和四个同等大小的“假”钢块模组构成。
  • “引信”: 一个1200W的加热器被布置在M1模组的第一个电芯(Cell 1)旁,用于主动触发热失控。
  • “防火墙”: 模组内部署了气凝胶隔热片和液冷板。
  • 关键探针: 除了紧贴电芯的温度计(T1-T6),研究者还在电池包内的“空气”中布置了多个探针(Ta1-Ta10)。它们的目的只有一个:捕捉那股“火焰喷枪”。

     

实验开始,加热器启动。第98秒,Cell 1被引爆,发生热失控 。

“双线战场”的残酷真相

实验数据清晰地揭示了“陆战”和“空战”两条战线:

  1. “陆战”(热传导):
    • Cell 1的热量迅速传递给了紧邻的Cell 2(它们之间没有气凝胶)。
    • 第157秒,Cell 2被“烫”到热失控,温度在178秒时达到      的峰值。
    • 但传播到此为止。 热量在试图从Cell 2传递到Cell 3时,被气凝胶“防火墙”和液冷板成功阻截。

图中T1、T2、T3和T4分别代表Cell1、Cell2、Cell3和Cell4的温度

  1. “空战”(热对流):
    • 在Cell 1和Cell 2热失控的瞬间,它们的安全阀喷射出高温气体。 *位于电芯正上方的空气探针Ta1,测得了超过          的恐怖高温。
    • 这股热气流迅速充满电池包。位于包体中央通道的探针Ta4,也记录到了        的高温。

最关键的发现来自M2模组。 M2与M1并不接触,它本应是“安全”的。然而,高温烟气流过M2时,使其电芯表面温度凭空升高了约       。

这就是“双重打击”: 尽管“防火墙”成功阻挡了“陆军”(热传导),但“空军”(热对流)已经越过防线,开始对整个战局进行无差别“烘烤”。

构建“数字孪生”——模拟那股“喷枪”

有了这份“标准答案”,研究团队开始构建他们的三维仿真模型。

这个模型的“灵魂”在于它是一个“耦合模型” ——它使用计算流体动力学(CFD)来模拟那股“火焰喷枪”的流动和传热,同时又计算固体之间的热传导。

这个模型并非凭空猜测,它的核心参数来自另外两个精密的“前置实验”:

  1. 它会释放多少热? 研究者先在绝热加速量热仪(ARC)中测试单个电芯,得到了热失控的触发温度(      )、峰值温度(      )以及总放热量(H)。
  1. 它会“喷”多快? 他们又在密闭容器中引爆电芯,精确测量了气体喷射的瞬时质量流率(q)。

这两个核心数据,连同实验中测得的30%质量损失,一起输入到耦合模型中。

模型与现实完美重合

在虚拟世界中,研究者启动了仿真。结果令人振奋:

  • 热失控时间: 模型预测Cell 1在100秒时热失控(实验为98秒);预测Cell 2在155秒时热失控(实验为157秒)。时间吻合度极高。

  • 固体温度: 模型计算出的电芯表面温度曲线(虚线)与实验数据(实线)“吻合良好”。

  • 气体温度: 模型甚至准确复现了中央通道(Ta4)中,由气体流动带来的温度起伏。

模型被实验结果验证了 ,说明这种“耦合CFD-热传递”的方法,是目前为止预测系统级热失控的最优解。

所以呢?这对行业意味着什么?

这篇研究的真正价值,是为整个电池安全工程领域提供了一套经过验证的、更接近真实的设计方法论。

  1. “堵”不如“疏”: 它告诉工程师,安全设计的思路必须转变。你不能只考虑“堵”住热传导(用隔热材料)。你必须开始考虑“疏”——即如何管理那股        的高温气流,为它设计一条安全的排气通道,让它在“烘烤”其他模组之前,被迅速排出电池包。
  2. 从“猜”到“算”: 它提供了一个可执行的蓝图。任何电池制造商都可以通过上述测试,获取自己电芯的“热数据”和“气体数据”,然后将其代入这种耦合模型,高精度地预测自己电池包的安全性。

当然,研究者也坦诚指出了模型的局限:真实的喷发物是气、液(电解液蒸汽)、固(颗粒物)的三相混合流 。他们推测,实验中Cell 1喷出的颗粒物可能部分堵塞了流道,导致了气体温度的误差 。在模型中加入气、液、固三相的相互作用,将是下一步的重点。

但无论如何,这项工作都具有里程碑意义。它迫使我们必须正视那个长期被忽视的“火焰喷枪”,并为我们提供了驯服它的一个可靠工具。

来源:锂电芯动
汽车材料数字孪生
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2025-11-09
最近编辑:11月前
锂电芯动
博士 中科院博士,电芯仿真高级工程师
获赞 9粉丝 22文章 71课程 0
点赞
收藏
作者推荐

如何准确地测量活性材料的固相扩散系数?

在电池仿真领域,P2D模型是我们模拟电池性能的强大工具。而在模型的一堆动力学参数中,固相扩散系数 (Ds) 无疑是核心之一。它直接决定了锂离子在活性材料颗粒内部的迁移速度,这几乎就定义了电池的倍率性能。试想一下,如果这个如此重要的参数,从源头输入时就是错的,那么你跑出来的仿真结果还能信吗 ?为了避免“垃圾进,垃圾出”的窘境,我们首先要搞清楚,这个系数该怎么测,以及我们测到的到底是什么?测量固相扩散系数的“三板斧”在实验室里,大家测量固相扩散系数常用的无非就是“三板斧”:GITT、PITT 和 EIS。1. GITT (恒电流间歇滴定法)像挤牙膏一样,先用一小段恒流充/放电,然后让电池“歇一会儿”弛豫,再重复这个过程 。通过分析弛豫过程中电压的变化,我们就可以计算出固相扩散系数。2. PITT (恒电位间歇滴定法)这个方法和GITT有些像,但它控制的是电压的阶跃,然后观察电流如何随时间衰减 。通过分析电流衰减的快慢,便可以反推出固相扩散系数(Ds)。3. EIS (电化学阻抗谱)通过给电池施加一个微小的正弦波扰动,来观察体系的响应。通过分析其在低频区的韦伯阻抗(Warburg Impedance)的斜率,也同样可以得到固相扩散系数。表观固相扩散系数从理论上看,上述这些方法都设计精巧,公式完备,似乎可以准确地得到我们想要的扩散系数。但问题真的这么简单吗?问题的关键在于,我们测量的对象是“极片”,而非纯粹的活性材料本身。一个真实的极片(图1),是由活性材料、导电剂和粘结剂混合而成的复合体,其内部的孔隙中还填充着电解液。图1. 正极极片典型微观结构示意图因此,当你对整个极片进行电化学测试时,你所记录到的信号,必然是一个包含了所有组分和过程影响的“综合信号”。这意味着,你得到的固相扩散系数,并不是材料“本征”的扩散系数,而是一个“表观”的固相扩散系数。 这个“表观值”包含了除固相扩散本身以外的多种过程的影响,例如 :电荷转移动力学SEI/CEI 界面膜的阻抗液相离子传输固相电子传输等因此,极片中的粘结剂、导电剂,以及极片的孔隙率、厚度等物理参数,都不可避免地会影响最终的测量结果。“表观”与“本征”的差距你可能会问,这些额外因素造成的影响到底有多大?我们来看一个最经典的例子——磷酸铁锂(LFP)。LFP是一种典型的橄榄石结构材料,其锂离子被认为是准一维扩散(主要沿b轴方向)。在早期的研究中,许多团队采用上述的常规方法,在极片上测得的LFP扩散系数普遍在10−13至10−16 cm2/s 这个数量级。这个值非常低,以至于当时学界普遍认为,LFP倍率性能的瓶颈就是缓慢的固相扩散。 然而,后来有研究者通过更精密的实验方法,例如使用微电极技术(图2)直接测量单颗粒的扩散行为,从而排除了导电剂、粘结剂、粒径分布等一系列的干扰因素 。结果你们猜怎么着?他们测出的LFP本征固相扩散系数,高达 10−8至10−9 cm2/s。图2. 单颗粒微电极装置示意图看到了吗?从极片测出的表观值到单颗粒测出的本征值,差距足足有5个数量级!甚至有学者发现,LFP单颗粒能在900C超高倍率下放电依然能保持其全容量的50%(图3)。这些结果是颠覆性的,它们告诉我们,对于性能优化的LFP材料而言,真正限制其倍率性能的,可能并非固相扩散本身,而是电荷转移或其它界面过程。如果你拿着从极片上测出的“表观”数据去指导材料改性,或是直接带入仿真模型,那么努力的方向可能从一开始就跑偏了。图3. LFP单颗粒不同倍率下的放电曲线(750 nA相当于900 C)结尾读到这里,相信大家已经明白,我们日常从极片中测量到的固相扩散系数,本质上是一个受多种因素影响的“综合动力学指标”。但这并不意味着它没有价值,关键在于我们如何看待和使用它。正如文中所说,想要获得更接近材料本征的扩散系数,可以采用单颗粒测试等更为前沿的方法。 那么问题来了,想和各位同行与读者们深入探讨一下:除了进行更复杂的单颗粒测试,在常规的极片测试中,我们还能通过哪些实验设计或数据分析的技巧,来尽可能地排除干扰,让结果更具参考价值?对于构建靠谱的P2D模型,是必须追求“本征扩散系数”么?欢迎在评论区留下您的真知灼见,分享您的经验与思考。如果大家对单颗粒测试技术感兴趣的人数较多,我们后续会考虑单独出一期内容,专门深入聊聊这个话题。参考文献:1. Journal of Power Sources 217 (2012) 444e4482. J. Electrochem. 2015, 21(6): 566-571来源:锂电芯动

未登录
还没有评论
课程
培训
服务
行家
VIP会员 学习计划 福利任务
下载APP
联系我们
帮助与反馈