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橡树岭国家实验室:定量评估大尺寸方形锂电池机械滥用下的热失控风险

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时间:1900/1/1 0:00:00

来源:第一电气网作者:平兰俯瞰新能源领军人物

近日发生在山东日照的特斯拉电动车碰撞起火事件再次引发人们对动力电池安全性的担忧。由于电动汽车的特殊性,在极端情况下对动力电池的安全性要求很高。因此,动力电池的测试过程还包括在机械滥用的情况下进行严格的电池安全评估,如挤压和针刺。

传统的电池安全评估,如挤压和针刺,只能对锂离子电池的安全性进行定性评估,测试结果只有通过和不通过两种。我们无法判断两个通过测试的电池中哪一个更安全,也无法判断哪一个不通过测试的更糟糕,这大大降低了这些安全测试的参考意义。为了定量测试两种电池的安全性,并建立一个绝对标准,方便不同类型电池之间的比较,美国橡树岭国家实验室的Xin Wang等人改进了传统的挤压测试设备,并在原始设备的基础上对电池施加扭转力,以减少测试过程中对电池的损坏,从而可以定量评估锂离子电池的安全性。Xin Wang还建立了一个评分系统,为方便起见,对锂离子电池的安全性进行评分。

目前,模拟锂离子电池内部短路的方法有很多,如针刺试验、小压痕试验、BAJ试验和机械挤压试验。通过对大型方形电池特性的分析,Xin Wang认为机械挤压试验最适合方形锂离子电池的试验。然而,在传统的挤压测试中,几乎所有的电池都会失控,因为它们会受到很大的损坏。因此,传统挤压试验对不同类型电池安全性的“分辨率”很低,只能用通过和不通过两个结果来定性分析锂离子电池的安全性。可能两种电池都没有通过安全测试,但A电池的安全性优于B电池。为了准确评估不同系统电池的安全性能,Xin Wang改进了传统的挤压实验。通过在电池的负极接线片上施加拉力,电池被扭曲约5度,从而减少了挤压过程中对电池的损坏。因此,本实验可以准确评估不同类型电池的安全性。

Discovery, Tesla

注1:电池通过挤压的标准

为了便于读者理解本文,下图给出了LFP电池成功通过机械挤压试验(正反馈)的一个非常典型的标准。电池的挤压变形达到一定程度后,导致电池发生短路,电池电压迅速下降。在检测到电压下降(0.1V)后,挤压力被消除,电池电压迅速上升,电池不会失去热控制,因此电池通过了挤压测试。

Discovery, Tesla

1.LFP电池的安全性评价

为了测试上述改进的挤压实验的效果并评估LFP电池的安全性(由于LFP电池具有良好的安全性,仅测试具有最高风险的100%SoC状态),Xin Wang对含有100%SoC的LFP电池进行了挤压测试(左侧),并在挤压过程中对电池同时施加扭转力的测试(右侧)。测试结果如下图所示。从测试结果来看,当电池只受到挤压时,电池会受到很大的损坏,并且在电池短路后,电池会失去热控制。当电池被挤压时,扭转力被施加到电池上,这减少了挤压对电池的损坏。内部短路发生后,电压迅速恢复,不会出现热失控。由此可见,LFP电池具有优异的安全性能,即使在100%SoC的状态下,也能安全通过挤压扭转试验。

Discovery, Tesla

2.NMC电池安全性评估

在25Ah NMC电池的挤压扭转试验中,发现所有处于50%SoC状态的电池都通过了……

st成功。如图A所示,三个处于60%SoC状态的电池通过了测试,如图B所示,其他三个电池未通过测试。如图C所示,可以看出,60%SoC电池通过测试和未通过测试的概率分别为50%,而80%SoC电池未通过测试。可以看出,60%的SoC是NMC电池安全性的分水岭。低于此值,电池相对安全。超过这个值,在机械滥用的情况下,电池的安全性将大大降低。

Discovery, Tesla

下图显示了挤压扭转实验中含60%SoC的NMC电池的热图像。从图中可以看出,短路发生后,短路点的温度在0.5S内迅速上升到147.5℃,然后高温区域迅速扩展到周围区域,表明周围区域的温度升高不是由热传导引起的,而是由其他化学反应引起的。在80%的SoC下,NMC电池的热失控温度更高,周围的化学反应更快。

Discover Tesla

基于上述实验结果,Xin Wang给出了NMC电池在不同SoC状态下的安全性得分。如下表所示,在这种评分系统下,我们可以更准确地评估电池的安全性。例如,具有50%SoC的NMC电池和具有100%SoC的LFP电池的安全性得分均为100,因此它们具有相似的安全性。含60%SoC的NMC电池的安全风险很高,在机械滥用的情况下有50%的热失控可能性,而含80%SoC的电池的安全危险很高,而在机械滥用情况下有100%的热失控概率。

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Xin Wang为大型方形电池设计的挤压扭转实验可以定量分析锂离子电池在机械滥用情况下的热失控风险,实现锂离子电池安全评估从定性到定量的发展。过去,我们只能说某个电池的安全性好与否,但采用这种方法后,我们可以说某个蓄电池的安全性有多好和有多坏,就像我们从模拟信号时代进入了数字信号时代一样。Xin Wang设计的实验方法可以进一步优化,例如可以增加电池的数量,防止意外因素对实验结果的影响,可以控制温度等实验条件,可以定量评估温度等因素对电池安全性的影响。

Discovery, Tesla来源:第一电气网作者:平兰俯瞰新能源领军人物

近日发生在山东日照的特斯拉电动车碰撞起火事件再次引发人们对动力电池安全性的担忧。由于电动汽车的特殊性,在极端情况下对动力电池的安全性要求很高。因此,动力电池的测试过程还包括在机械滥用的情况下进行严格的电池安全评估,如挤压和针刺。

传统的电池安全评估,如挤压和针刺,只能对锂离子电池的安全性进行定性评估,测试结果只有通过和不通过两种。我们无法判断两个通过测试的电池中哪一个更安全,也无法判断哪一个不通过测试的更糟糕,这大大降低了这些安全测试的参考意义。为了定量测试两种电池的安全性,并建立一个绝对标准,方便不同类型电池之间的比较,美国橡树岭国家实验室的Xin Wang等人改进了传统的挤压测试设备,并在原始设备的基础上对电池施加扭转力,以减少测试过程中对电池的损坏,从而可以定量评估锂离子电池的安全性。Xin Wang还建立了一个评分系统,为方便起见,对锂离子电池的安全性进行评分。

目前,模拟锂离子电池内部短路的方法有很多,如针刺试验、小压痕试验、BAJ试验和机械挤压试验。通过分析大型方形电池的特点……

in Wang认为机械挤压试验最适合方形锂离子电池的试验。然而,在传统的挤压测试中,几乎所有的电池都会失控,因为它们会受到很大的损坏。因此,传统挤压试验对不同类型电池安全性的“分辨率”很低,只能用通过和不通过两个结果来定性分析锂离子电池的安全性。可能两种电池都没有通过安全测试,但A电池的安全性优于B电池。为了准确评估不同系统电池的安全性能,Xin Wang改进了传统的挤压实验。通过在电池的负极接线片上施加拉力,电池被扭曲约5度,从而减少了挤压过程中对电池的损坏。因此,本实验可以准确评估不同类型电池的安全性。

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注1:电池通过挤压的标准

为了便于读者理解本文,下图给出了LFP电池成功通过机械挤压试验(正反馈)的一个非常典型的标准。电池的挤压变形达到一定程度后,导致电池发生短路,电池电压迅速下降。在检测到电压下降(0.1V)后,挤压力被消除,电池电压迅速上升,电池不会失去热控制,因此电池通过了挤压测试。

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1.LFP电池的安全性评价

为了测试上述改进的挤压实验的效果并评估LFP电池的安全性(由于LFP电池具有良好的安全性,仅测试具有最高风险的100%SoC状态),Xin Wang对含有100%SoC的LFP电池进行了挤压测试(左侧),并在挤压过程中对电池同时施加扭转力的测试(右侧)。测试结果如下图所示。从测试结果来看,当电池只受到挤压时,电池会受到很大的损坏,并且在电池短路后,电池会失去热控制。当电池被挤压时,扭转力被施加到电池上,这减少了挤压对电池的损坏。内部短路发生后,电压迅速恢复,不会出现热失控。由此可见,LFP电池具有优异的安全性能,即使在100%SoC的状态下,也能安全通过挤压扭转试验。

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2.NMC电池安全性评估

在25Ah NMC电池的挤压扭转试验中,发现所有处于50%SoC状态的电池都成功通过了试验。如图A所示,三个处于60%SoC状态的电池通过了测试,如图B所示,其他三个电池未通过测试。如图C所示,可以看出,60%SoC电池通过测试和未通过测试的概率分别为50%,而80%SoC电池未通过测试。可以看出,60%的SoC是NMC电池安全性的分水岭。低于此值,电池相对安全。超过这个值,在机械滥用的情况下,电池的安全性将大大降低。

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下图显示了挤压扭转实验中含60%SoC的NMC电池的热图像。从图中可以看出,短路发生后,短路点的温度在0.5S内迅速上升到147.5℃,然后高温区域迅速扩展到周围区域,表明周围区域的温度升高不是由热传导引起的,而是由其他化学反应引起的。在80%的SoC下,NMC电池的热失控温度更高,周围的化学反应更快。

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基于上述实验结果,Xin Wang给出了NMC电池在不同SoC状态下的安全性得分。如下表所示,在这种评分系统下,我们可以更准确地评估电池的安全性。例如,具有50%SoC的NMC电池和具有100%SoC的LFP电池的安全性得分均为100,因此它们具有相似的安全性。具有60%SoC的NMC电池的安全风险很高,在这种情况下热失控的可能性为50%……

f机械滥用,而具有80%SoC的电池的安全风险非常高,并且在机械滥用的情况下热失控的概率为100%。

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Xin Wang为大型方形电池设计的挤压扭转实验可以定量分析锂离子电池在机械滥用情况下的热失控风险,实现锂离子电池安全评估从定性到定量的发展。过去,我们只能说某个电池的安全性好与否,但采用这种方法后,我们可以说某个蓄电池的安全性有多好和有多坏,就像我们从模拟信号时代进入了数字信号时代一样。Xin Wang设计的实验方法可以进一步优化,例如可以增加电池的数量,防止意外因素对实验结果的影响,可以控制温度等实验条件,可以定量评估温度等因素对电池安全性的影响。

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