隨著“雙碳目標”的不斷深入，鋰離子電池在交通電動化、電化學儲能等領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用。然而，熱失控導致的起火和爆炸事故仍然是制約鋰離子電池大規(guī)模應(yīng)用的瓶頸。數(shù)值模擬是研究熱失控行為的重要手段，但該方法目前還面臨著熱失控及燃爆后果模型不完善、計算效率低等諸多問題。為此，本文總結(jié)了鋰離子電池熱失控模型最新的研究進展與面臨的挑戰(zhàn)，以期為下一代熱失控模型的發(fā)展提供指導和建議。

圖1 熱失控模型為鋰離子電池安全應(yīng)用保駕護航

一、為什么需要熱失控模型？

研究鋰離子電池的熱失控行為能夠幫助我們理解該現(xiàn)象潛在的發(fā)生機制和致災(zāi)過程，這對于提升電池的安全性至關(guān)重要。相較于實驗研究，熱失控數(shù)值模擬技術(shù)不受經(jīng)濟成本、時間成本和實驗潛在安全風險的限制，能夠獲得不同物理參數(shù)詳細的分布特征和傳遞特征，具有巨大優(yōu)勢。在工業(yè)領(lǐng)域，基于熱失控模擬技術(shù)的新研究和新應(yīng)用也正不斷出現(xiàn)，在電池的設(shè)計、運行、回收、事故等場景中發(fā)揮著重要作用（圖2）。

圖2 熱失控模型在鋰離子電池的設(shè)計、運行、回收、事故等場景中的應(yīng)用

二、如何開發(fā)熱失控模型？

鋰離子電池熱失控涉及傳熱、電化學、力和流體運動等多種物理現(xiàn)象。開發(fā)多物理場耦合的熱失控模型，有助于捕捉不同物理場之間的相互作用，實現(xiàn)對熱失控行為更加精準的模擬。鋰離子電池的多物理場建模包含四類最基本的模型，分別為熱模型、電模型、力學模型和流體動力學模型（圖3）。

熱模型是熱失控建模的基礎(chǔ)，用來解決電池的化學產(chǎn)熱、熱量傳遞、溫度變化等問題。其中，確定分解反應(yīng)的放熱是準確預測電池溫度的關(guān)鍵，這通常采用基于Arrhenius定律的反應(yīng)動力學模型來描述。但模型中所涉及的反應(yīng)動力學參數(shù)依賴于大量的量熱測試來進行擬合和標定。因此，為了提高模型的精度和開發(fā)效率，迫切需要發(fā)展魯棒性高、成本低的參數(shù)識別方法。

電模型用來描述電池的電壓、電流等電氣參數(shù)，常用的模型包括電化學模型和等效電路模型。在多物理場耦合熱失控模型中，電模型通常起到橋梁作用：通過應(yīng)力狀態(tài)與力學模型耦合，通過焦耳熱生成與熱模型耦合。

力學模型用來預測熱失控過程中的多種力學現(xiàn)象。首先，力學模型能夠耦合熱模型和內(nèi)部短路模型，揭示電池從機械損傷到熱失控發(fā)生的潛在機制。同時，力學模型還能耦合流體動力學模型，描述電池內(nèi)部壓力變化導致的外殼膨脹和安全閥破裂。

熱失控同時還伴隨著氣體的生成、釋放和燃燒，這些過程需要流體動力學模型進行描述。受制于計算效率，目前的流體動力學模型多關(guān)注于單體電池層級的熱失控行為，因此，如何提高大尺度空間下熱失控模型的計算效率仍然是需要解決的重要問題。

圖3 多物理場耦合熱失控模型的基本框架

三、如何提高熱失控模型的計算效率？

數(shù)值和計算方法的優(yōu)化是加速熱失控仿真的重要手段，這包括自適應(yīng)網(wǎng)格、高效的離散格式、云計算、并行計算等優(yōu)化策略。此外，模型降階能夠通過降維或參數(shù)簡化的方法，將大規(guī)模復雜系統(tǒng)近似為小規(guī)模簡單系統(tǒng)，以快速捕捉電池的熱失控及傳熱特征。在電池模組層級，基于熱阻網(wǎng)絡(luò)的降階模型已成功應(yīng)用于熱失控傳播行為的模擬（圖4）。

隨著人工智能（AI）的發(fā)展，機器學習已被應(yīng)用于電池熱管理和壽命預測，但在熱失控建模領(lǐng)域還處于起步階段。我們總結(jié)了三類機器學習與熱失控預測相融合的建模策略：基于參數(shù)的機器學習建模、基于場的機器學習建模、物理約束的機器學習建模（圖4）。應(yīng)當注意的是，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的熱失控模型存在著解釋性不足、依賴高精度數(shù)據(jù)等問題。因此，我們建議把機器學習模型視為多物理耦合熱失控模型的補充，而不是替代。

圖4 熱失控仿真的加速策略

四、總結(jié)與展望

鋰離子電池熱失控模型對于理解熱失控的發(fā)生機制和保障電池的安全應(yīng)用具有重要意義。本文圍繞“為什么需要熱失控模型？如何開發(fā)熱失控模型？怎樣提高模型的計算效率？”等一系列關(guān)鍵問題，總結(jié)了熱失控建模當前面臨的挑戰(zhàn)和未來的發(fā)展方向。隨著鋰離子電池應(yīng)用場景的日益復雜，需要進一步推動熱失控模型朝著更高精度、更高效率、更高拓展性的方向發(fā)展。

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