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基于温度场分布及仿真的锂电池铁路运输高温安全性研究
汤旭旭;韩正恒;储德韧;周赵淋;许铤;郭文翔;随着锂电池行业的快速发展，其运输安全性备受各界关注。铁路运输具有货运量大、便捷、成本低等优点，但运输时间长、跨越区域广，运输过程中较大的环境差异给锂电池安全运输带来更多的不确定性。本文选取极端高温城市的铁路枢纽区域作为实验地点，通过在集装箱和棚车布设温度采集点进行实地温度采集，分析温度变化规律，并将实地采集数据作为数据源进行集装箱温度场仿真模拟。结果表明，棚车车厢及集装箱内温度随高度增加而升高，内顶表面最高温度分别达到71.9℃和69.1℃，远高于室外无遮挡的最高温度（40.6℃）；此外，温度场仿真结果显示，集装箱最高温度超过75℃。另选取18650镍钴锰三元锂电池进行高温搁置实验及热失控分析，发现电池在高温环境的运输过程中面临性能加速衰减和更高的热安全风险。综合现场实测、温度场数值模拟和锂电池高温搁置热失控研究，结果表明锂电池长距离跨区域铁路运输应充分考虑运输过程中的温度场对电池性能和热安全性的影响。
高活性物质负载快充负极孔隙调控
袁文静;杨慧敏;安洪力;朱阳阳;王彦彦;马亦恒;邱继一承;谷海辰;双层(或多层)涂布是工业中进行极片孔隙调控及提升快充性能的主要手段之一。本设计采用上、下两层不同孔隙率或面密度组合的负极片进行对称扣式电池离子阻抗(Rion)和全电池d Q/d V曲线分析，并结合仿真建模，探究不同组合下快充性能的差异。在负极片上、下两层面密度相等且总压实密度不变的条件下，上层比下层大4%的孔隙率组合比相反孔隙率组合的Rion降低44%，等效快充倍率提升8.5%。在本设计中，良好的快充性能需要下层孔隙率不低于22%；在孔隙率上层比下层大4%时，相较于上、下层面密度比为35∶65的负极，面密度比为65∶35的负极Rion降低了8.2%，且析锂峰明显减弱。上层孔隙率从20%增大到65%时，锂离子浓度差从270.73 mol/m3逐渐减小至255.51mol/m3，上层孔隙率从65%继续增大时，锂离子浓度差不再持续减小。
锂离子电池模块热失控仿真研究
周妮;韩轩沫依;黄月华;莫愁;窦民金;王泽;锂离子电池热失控是制约其安全应用的关键因素，现有研究多聚焦于单体电池，对串联模块在多物理场耦合下的热失控机理尚缺乏系统分析。本文以四节18650三元锂离子电池串联模块为研究对象，基于ANSYS仿真平台构建三维热-电耦合模型，结合四方程动力学模型，探究了内短路、过充电及过放电三种滥用条件下的热失控演化规律。通过简化电池几何结构并引入各向异性导热系数，结合Bernardi生热模型与安时积分法，建立了考虑电化学反应与热传导耦合的仿真框架。研究结果表明：内短路条件下，热失控由触发点电池通过热传导向相邻电池扩散；过充电条件下，充电倍率从3 C(10.2 A)增至7 C(23.8 A)，热失控触发时间缩短58%，且高倍率加速SEI膜分解与电解质反应，导致反应转化率更高；过放电条件下，当系统电压从2 V降至0 V时，模块最高温度降低约160℃。本研究揭示了多场耦合下串联电池模组热失控的级联机制，为电池系统安全设计与热管理策略优化提供了理论依据。
高容量型四氧化三钴的合成及电化学性能研究
易全瑞;吴兵;洪宏龙;张亚伟;汪俊峰;许开华;以氯化钴、氯化铝溶液精确配制的双元液为原料，碳酸氢铵溶液为沉淀剂，采用共沉淀合成法、干燥煅烧一体化工艺制备掺铝小粒径的四氧化三钴，将不同掺铝量的四氧化三钴和碳酸锂按照相同的比例混匀煅烧制备钴酸锂。研究不同铝含量掺杂四氧化三钴的均匀性对高容量电池循环和倍率性能的影响。XRD、SEM、表面和剖面EDS测试表明：掺铝0.2%的四氧化三钴表面和剖面铝分布最为均匀，表面一次颗粒最为细小，无条状晶型。电化学测试表明：掺铝均匀的小粒径四氧化三钴能改善正极材料的高容量性能及提高材料的循环性能。其中0.2%铝掺杂四氧化三钴制备的钴酸锂具有优异的循环寿命和倍率性能，1 C倍率下的首次放电容量为198.0 mAh/g,100次充放电后的放电容量仍为195.0 mAh/g，容量保持率为96.5%，以及0.2 C、0.5 C、2 C、3 C、5 C等不同倍率下的放电容量均明显优于不同掺杂量的正极材料。
基于AI模型的储能电站电池温度异常缺陷定位测试应用
张浩;刘志凯;陈泓韬;范华;李可;徐静蕾;彭朗;针对储能电站因电池温度异常引发的安全问题，本文提出了一种基于人工智能（AI）技术的温度数据异常分析与问题定位方法。通过在储能电站关键区域部署高精度温度传感器，构建三维测温网络，并对采集的数据进行中值滤波去噪、自回归积分移动平均（ARIMA）模型插值填补缺失值以及最小-最大（Min-Max）归一化等预处理操作。在特征提取方面，不仅需考虑原始温度值，还需计算温度变化率、相邻传感器温差等基础特征，以及滑动窗口统计量和频域特征等衍生特征，最终筛选出12项对异常检测最具区分度的特征。本文构建了卷积神经网络-长短期记忆网络（CNN-LSTM）融合模型和孤立森林模型，并采用Stacking集成策略进行模型融合，使异常检测的F1值提升至0.95。通过将电池区域划分为网格，结合地理信息系统（GIS）技术和K-近邻算法（KNN算法），实现对问题电池的精准定位。
期刊简介
期刊名称： 电池工业
创办日期： 1996年
主管部门： 中国轻工业联合会
主办单位： 中国电池工业协会、轻工业化学电源研究所
刊期： 双月刊
Email：dcgy1996@163.com
电话：0512-65162951
国内统一刊号(CN)：
CN 32-1448/TM
国际标准刊号(ISSN)：
ISSN 1008-7923
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