열 폭주는 리튬 이온 배터리에 대한 가장 심각한 안전 문제이며, 열 폭주는 종종 화재 및 연기의 심각한 결과를 수반하며 리튬 이온 배터리 사용자의 목숨과 재산 안전에 심각한 위협이됩니다. 폭주 검지 주로 전지 온도를 기반으로, 현재의 기술에 의하면, 일반적으로 인해 기계적 남용의 열 폭주가 오용 전기적 단시간에게 많은 양의 열을 리드 원인 리튬 이온 전지는 열확산 조건에서 열 상당한 양에 의해 제한된다 전해액의 산화 분해를 촉진 선도 축적 내부 리튬 이온 전지, 양극 활성 물질, 활성 산소의 방출의 원인이 분해, 리튬 이온 전지에 대한 우리의 안전, 결국 리튬 이온 전지의 열 폭주를 일으키는 이상 발열 제어는 주로 온도 모니터링을 기반으로합니다.
일반적으로 우리가 셀의 저항 온도 검출기, 열전쌍의 부분에 부착 된 배터리에 이상이 기본 공급을 중단 할 때, 실시간으로 검출 된 배터리의 온도는, 전지의 안전성, 그러나 리튬 이온 전지 본체의 현재 온도의 모니터링을 보장 표면 온도를 검출하지만, 리튬 이온 전지 구조의 특성에 의한 그러한 모든 방향에서의 열전도율은, 예를 들어 매우 상이한 것을 워윅 토마스 그랑 쟝 대학 등 대형 직사각형의 리튬 이온 전지의 열적 특성에 대한 연구 리튬 이온과 실제 반응 20AH는 LFP 배터리 온도 차이의 두께 방향 주로 전지 내부의 열전도율 때문에, 종래의 측정 전지 표면 온도에 의해 제한까지 20 ℃ 일 수있다 10C 고율 방전을 겪는 경우, 발견가 어렵다 내부 배터리 온도, 두 배터리 사이의 간격은 섭씨 수백도에 달할 수 있습니다.
에서, 예를 들면 리튬 이온 전지는 전지의 외부로 이어질 특정 수단에 의해, 내열 온도, 열전대의 제조시에 첨가되어있는 상기 문제를 위해 많은 노력을 해결하기 위하여, 그러나이 방법의 유용성되었습니다 온도 측정 장치의 첫번째 도입에 악영향을 연결하는 전기가 필요 온도 측정 장치에 의해 다음 배터리의 성능에 영향을 미칠 것이다, 배터리의 밀폐성을 보장하기 어렵 기 때문에 리튬 이온 전지의 안전성에 약간의 영향은 매우 좋은하지 않았을 것입니다 그래서 이러한 방법은 실험실의 단계에가, 실제 응용 프로그램이 밀봉 문제가 있지만 미국과 배터리 내부에 다른 제안 사용 접을 아제 라 하반 섬유 격자 압력 알토 리서치 센터, 온도가 감지된다. 어려우며,, 그러나 이러한 기술은 아직 미숙하고 실용적이지 못합니다.
리튬 이온 배터리의 내부 핵심 온도를 모니터링의 문제를 해결하기 위해, 알링턴의 M. Parhizi, MB 아메드 텍사스 대학, A. 자이나교는 공동으로 열 모델의 리튬 이온 배터리 핵심 온도에 따라 리튬 이온 배터리를 예측하는 방법을 제안 이 방법은 모델의 도움을 받아 리튬 이온 배터리 표면의 온도를 통해 핵심 온도를 추측 할 수있어 리튬 이온 배터리를보다 잘 모니터링하고 열 폭주의 위험을 줄일 수 있습니다.
우리는 인자를 알고 리튬 이온 배터리 코어의 온도 상승이 두 효과 가지고 열 셀 1) 속도, 2) 배터리 열 폭주 속도 M. Parhizi 원통형 전지의 열적 특성의 열, 리튬 이온 전지 화학 반응 속도론 (chemical reaction kinetics)은 배터리의 코어 온도 추적 모델을 설계하고 배터리의 코어 온도를 실시간으로 추적 할 수 있으며 실험 결과는 모델이 실제 상황과 잘 일치 함을 보여줍니다.
배터리 내부 및 외부의 전도 및 내부 생성, 열 저장을 고려하면 다음과 같은 열 전도 공식을 얻을 수 있습니다
경계 조건은 다음 식으로 표현하고, 우리는 시간 t에서의 전지의 표면 (R = R)의 온도 T0 (t)를 얻을 수 있다고 생각되는 것을 특징으로하는 (측정에 의해 얻어진 것).
방정식을 해결함으로써 전지 셀의 코어 온도는하기 식에 나타낸 바와 같이, 구성되는 전지의 표면 온도에 의해 결정 가열 온도 T1 (0, t) 및 T2 (0, t)의 비율에 의해 결정된다는 것을 발견 하였다. 따라서 싶었 배터리 코어 온도 데이터를 얻기 위해, 우리는 배터리 우리는 아 레니 우스 식을 이용하여 계산 될 수있는 전지. 체열 모델의 발열 모델의 열 특성을 알아야 동안 같은 열전도율 등의 배터리 파라미터의 열적 특성 비열 데이터 실험적 일 수있다 그래서 위 모델을 사용하여 배터리의 핵심 온도를 관찰 할 수 있습니다.
Tcore (t) = T1 (0, t) + T2 (0, t)
상술 된 모델을 검증하기 M.Parhizi 26650 실험에 의해 검증 특별히 설계된 배터리를 사용. 다음 그림은 열 Q0의 속도가 일정하게 유지 도시의 EA는 활성화 에너지 변화는, 온도 경향 모델 분석에 의해 예측 된 직선 모델 예측 결과에 의해 표현 된 테스트 데이터와 비교하여, 중공 포인트도 알 수있는 시험 결과로부터 테스트 데이터를 나타내는 결과 예측 및 실제 시험 모델은 둘 사이의 최대 편차에 매우 잘 일치 단지 약 1 %.
사진은 에아가 일정하게 유지되는 활성화 에너지를 도시하지만, 케이스의 열 생산 속도 Q0가 변경된 모델은 온도 증가 속도와 비교 시험 결과, 실험 결과 만의 최대 편차는 매우 잘 일치와 동일한 예측 모델 예측 1.2 %.
위의 테스트는 모델과 실제 시험 결과가 M.Parhizi 디자인이 매우 좋다 충족 핵심 온도의 열 폭주 증가하는 동안 리튬 이온 배터리를 예측할 때, 배터리의 핵심 온도가 높은 정확도로 예측할 수있을 때, 우리는 필요 열 폭주 동안 발생한 총 열은 다음 표는 다양한 반응 및 그 트리거 내부 온도 리튬 이온 전지의 열 폭주시 발생되는 열을 요약 계산된다.
다음 그림은 전지의 표면 온도의 리튬 이온 전지 중심부 온도 (계산) 곡선을 나타내며, 우리는도 전면 600S, 전지 표면 온도는, 코어 온도보다 높은에서주의 할 주로 초기 배터리 때문에 상대적으로 낮은 온도는 열이있을 것이다. 그러나, 전지의 온도 상승으로, 화학 반응은 배터리의 표면, 전지 중심부 온도가 빠르게 상승하는 열 폭주의 경우 배터리 코어의 최대 온도로 상기 코어의 열전도 증대 섭씨 400도보다 높은 표면 온도.
이하 18650NMC (리튬 (Ni0.45 Mn0.45 Co0.10) O2)를 도시하고 열 폭주시 전지 표면 온도의 중심 온도 곡선 인해 낮은 예열 생산 속도로, 도면에서 볼 수있는, 전지 표면 온도와 중심부 온도가 매우 근접하지만, 온도가 소정의 온도로 상승 할 때의 서브 반응을 시작할 때, 열 생성 속도가 크게 증가하고, 코어 온도를 빠르게 1000 ℃까지 증가시켰다 훨씬 높은 배터리 표면의 온도가 상승합니다.
다음 그림은 열전도율이 상이한 조건에서 리튬 이온 전지, 전지 중심부 온도 곡선, 우리는도 열 세포 투과 10 %의 변화를 2 %의 코어 온도 변화 모두 가시광에서주의 할 실없이 강한 상관 하판 (B)는 열용량이 아닌 다른 경우를 갖는 셀, 전지 중심부 온도의 변화 곡선, 배터리 용량 변화의 10 %, 전지 7 %의 중심부 온도의 비열 갖는 강한 상관 관계 섹스.
셀 코어의 온도는 열 폭주가 발생할 경우 셀 표면보다 수백 ℃ 정도 높기 때문에 셀 표면의 온도 변화가 셀 내부의 온도 변화를 정확하게 반영하지 못합니다 .Parhizi가 개발 한 예측 모델 전지 표면의 온도, 전지의 열적 특성 및 화학 반응 동역학 변수를 통해 핵심 온도를 정확하게 계산하고 예측할 수 있으며 전지 내부에 열전쌍과 같은 장치를 설치할 필요가 없으며 시스템 복잡성을 증가시키지 않으므로, 실제로, 아주 좋은 응용 프로그램 전망을 가지고 있습니다.
