CN110109020A - 数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价方法及装置 - Google Patents

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CN110109020A CN201910260025.8A CN201910260025A CN110109020A CN 110109020 A CN110109020 A CN 110109020A CN 201910260025 A CN201910260025 A CN 201910260025A CN 110109020 A CN110109020 A CN 110109020A
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Abstract

本申请涉及一种数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价方法。所述方法通过对多种电池材料分别进行热特性测试，获得热特性参数。基于所述热特性参数对多种电池材料分别进行反应动力学分析，建立电池材料热失控特性数据库。从所述电池材料热失控特性数据库中选取不同的电池材料，组成电池单体模型。最终实现对所述电池单体模型的热失控特性进行评价。本申请可以基于所述电池材料热失控特性数据库，获得不同电池材料的热特性参数，在不组装出全电池的情况下对动力电池的热失控特性进行评价和预测。本申请的评价方法提高了动力电池安全性设计的效率，节约电池研发成本，对于电动车用动力电池的安全设计与防控具有重要的实用价值和指导意义。

Description

数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价方法及装置
技术领域
本申请涉及电池技术领域，特别是涉及一种数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价方法及装置。
背景技术
电动汽车是新能源汽车的主体，动力电池是电动汽车的核心能量源。电动汽车的续驶里程取决于动力电池的比能量和电动汽车搭载的电池数量。由于电动汽车的空间和成本的限制，提高动力电池的比能量成为增加电动汽车续驶里程的关键。一般地，相同体积下更高比能量的动力电池存储的能量更多，在热失控时可能释放出更多的能量，带来更加严重的安全隐患。因此，需要在动力电池设计过程中就对所设计体系的动力电池的热失控安全性进行充分评价和考量。
传统的，动力电池设计过程中的动力电池安全性主要通过“试错”的方法进行逆向改进。开发一款满足电性能需求的新电池周期约为12个月。开发成功之后再对电池单体进行不同滥用条件下的热失控测试，并根据测试结果调整工艺参数，不断重复“试制-测试-调整”的工艺过程直到电池的安全性满足要求。这种安全性逆向改进的方法大大增加了新电池研发成本和研发时间。
发明内容
基于此，有必要针对传统的电池安全性逆向评估方法大大增加新电池研发成本和研发时间的问题，提供一种基于材料数据库的数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价方法及装置。
一种数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价方法，基于电池材料热失控特性数据库，实现对动力电池热失控安全性的正向评价，所述评价方法包括：
对多种电池材料分别进行热特性测试，以获得所述多种电池材料的热特性参数；
基于所述热特性参数对多种电池材料分别进行反应动力学分析，建立电池材料热失控特性数据库；
从所述电池材料热失控特性数据库中选取正极材料、负极材料、隔膜材料和电解液材料，组成电池单体模型；以及
对所述电池单体模型的热失控特性进行评价。
在一个实施例中，所述对多种电池材料分别进行热特性测试，获得多种电池材料的热特性参数，包括：
从所述多种电池材料中选取一种电池材料，制备待测试样品；
对所述待测试样品进行在某一升温速率下多次恒升温扫描速率的测试，记录第一类测试结果；
重复多次改变扫描速率，以获得不同升温速率下，所述待测试样品的多个所述第一类测试结果；
根据不同升温速率下所述待测试样品的测试结果，生成所述待测试样品不同升温速率下的恒升温速率热特性曲线；
从所述待测试样品不同升温速率下的恒升温速率热特性曲线中，获取所述待测试样品的热特性参数。
在一个实施例中，所述对多种电池材料分别进行热特性测试，获得多种电池材料的热特性参数，包括：
从所述多种电池材料中选取至少两种电池材料，制备待测试耦合样品；
对所述待测试耦合样品在某一升温速率下进行多次恒升温扫描速率的测试，记录第二类测试结果；
重复多次改变扫描速率，以获得不同升温速率下，所述待测试耦合样品的多个所述第二类测试结果；
根据不同升温速率下所述待测试耦合样品的测试结果，生成所述待测试耦合样品不同升温速率下的恒升温速率热特性曲线；
从所述待测试耦合样品不同升温速率下的恒升温速率热特性曲线中，获取所述待测试耦合样品的热特性参数。
在一个实施例中，所述基于所述热特性参数对多种电池材料分别进行反应动力学分析，建立电池材料热失控特性数据库，包括：
根据所述恒升温速率热特性曲线判断所述电池材料的主反应；
基于化学反应动力学方程，拟合所述主反应的反应动力学基本参数；
结合所述电池材料的原始数据和拟合得到的反应动力学基本参数建立电池材料热失控特性数据库。
在一个实施例中，所述电池材料热失控特性数据库，包括：
电池材料种类、每一种电池材料的测试数据、每一种电池材料的测试结果以及每一种电池材料的反应动力学基本参数；
所述反应动力学基本参数包括活化能、前向因子、反应焓变和反应级数中的一种或多种。
在一个实施例中，所述电池材料热失控特性数据库，包括：
数据库层、单一材料层、组合材料层和反应记录层。
在一个实施例中，所述对所述电池单体模型的热失控特性进行评价，包括：
对所述电池单体模型热失控特性的定性评价；以及
对所述电池单体模型热失控特性的定量评价。
在一个实施例中，所述对所述电池单体模型热失控特性的定性评价，包括：
从所述电池材料热失控特性数据库中查找所述电池单体模型第一个界面开始失去稳定性时的温度参数；
确认所述电池单体模型负极与电解液反应峰的起始温度、最高温度与终止温度；
确认所述电池单体模型正极第一个分解反应峰的起始温度、最高温度与终止温度；
确认所述电池单体模型正负极混合后主产热峰的起始温度；
确认所述电池单体模型隔膜开始分解的温度和隔膜完全崩溃的温度；
根据时间和所述温度参数，生成所述电池单体模型的热失控副反应温度序列图，对所述电池单体模型的热失控特性进行定性预测。
在一个实施例中，所述对所述电池单体模型热失控特性的定量评价，包括：
从所述电池材料热失控特性数据库中，获得负极材料和电解液材料耦合样品热稳定性测试的各主反应的反应动力学参数；
从所述电池材料热失控特性数据库中，获得正极材料和负极材料耦合样品热稳定性测试的各主反应的反应动力学参数；
从所述电池材料热失控特性数据库中，获得隔膜材料样品的各主反应的反应动力学参数；
基于叠加原理与能量守恒方程，定量预测所述电池单体模型在热失控过程中的温度变化。
一种动力电池热失控安全性正向评价装置。所述装置包括：
热特性参数获取模块，用于对多种电池材料分别进行热特性测试，以获得所述多种电池材料的热特性参数；
电池材料热失控特性数据库建立模块，用于基于所述热特性参数对多种电池材料分别进行反应动力学分析，建立电池材料热失控特性数据库；
电池单体模型建立模块，用于从所述电池材料热失控特性数据库中选取正极材料、负极材料、隔膜材料和电解液材料，组成电池单体模型；以及
热失控评价模块，用于对所述电池单体模型的热失控特性进行评价。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。
本申请涉及一种数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价方法。所述评价方法通过对多种电池材料分别进行热特性测试，获得热特性参数。并基于所述热特性参数对多种电池材料分别进行反应动力学分析，建立电池材料热失控特性数据库。进一步从所述电池材料热失控特性数据库中选取不同的电池材料，组成电池单体模型。最终实现对所述电池单体模型的热失控特性进行评价。本申请可以基于所述电池材料热失控特性数据库，获得不同电池材料的热特性参数，在不组装出全电池的情况下对动力电池的热失控特性进行评价和预测。本申请的评价方法提高了动力电池安全性设计的效率，节约电池研发成本，对于电动车用动力电池的安全设计与防控具有重要的实用价值和指导意义。
附图说明
图1为本申请一个实施例中提供的一种数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价方法的流程示意图；
图2为本申请一个实施例中提供的一种获得电池材料的热特性参数的方法流程示意图；
图3为本申请一个实施例中提供的一种获得电池材料的热特性参数的方法流程示意图；
图4为本申请实施例中提供的电池材料差示扫描量热仪测试结果示意图；
图5为本申请一个实施例中提供的一种建立电池材料热失控特性数据库的方法流程示意图；
图6为本申请实施例中提供的电池材料热失控数据库的数据存储条目示意图；
图7为本申请实施例中提供的电池材料热失控数据库的存储结构示意图；
图8为本申请一个实施例中提供的一种电池单体模型热失控特性的定性评价方法的流程示意图；
图9为本申请一个实施例中提供的一种电池单体模型热失控特性的定量评价方法的流程示意图；
图10为本申请实施例中提供的电池单体热失控特性定性预测示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请的数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价方法及装置进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
由于动力电池热失控时的反应过程较为复杂，动力电池受热发展成为热失控是多种材料间的耦合反应共同作用的结果。在动力电池受热后，内部会依次发生电池界面失去热稳定性、负极与电解液反应、隔膜熔化、正极分解反应、以及大规模内短路的放热过程，并最终导致动力电池的热失控。
基于上述分析，需要提供一种在电池设计的过程中就可以对电池单体热失控特性进行正向预测的方法。这种正向预测的方法不仅需要考虑电池内部不同组分材料单独的放热反应，也需要考虑多种材料间的耦合热失控特性。如果可以建立以材料热失控、材料耦合热失控数据为基础的材料热失控特性数据库，就能够在电池设计阶段，对不同种类材料组合制成的全电池的热失控行为进行预测。基于电池材料热失控特性数据库来设计电动车用动力电池，可以进一步提高动力电池安全性设计的效率、节约电池研发成本，对于电动车用动力电池的安全设计与防控具有重要的实用价值和指导意义。
请参阅图1，本申请实施例提供一种数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价方法。所述数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价方法基于电池材料热失控特性数据库来设计电动车用动力电池。
所述数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价方法包括：
S10，对多种电池材料分别进行热特性测试，获得多种电池材料的热特性参数。
本步骤中，对于电池材料的热特性测试主要包括对正极材料、负极材料、隔膜材料、电解液材料及不同组分间的耦合热特性进行测试和分析。
S20，基于所述热特性参数对多种电池材料分别进行反应动力学分析，建立电池材料热失控特性数据库；
本步骤中，所述基于所述热特性参数对多种电池材料分别进行反应动力学分析可以包括材料热失控过程主反应的确定、材料热失控主反应动力学参数拟合和热失控材料数据库的建立三个部分。
S30，从所述电池材料热失控特性数据库中选取正极材料、负极材料、隔膜材料和电解液材料，组成电池单体模型。
本步骤中，可以任意选取和切换电池材料组成多种不同类型的电池单体模型。具体的可以根据实际需求进行设计，对于能组成的所述电池单体模型的结构，在此不作具体的限定。
S40，对所述电池单体模型的热失控特性进行评价。
本步骤中，对所述电池单体模型的热失控特性评价可以分为两部分。第一部分对所述电池单体模型的热失控特性的定性评价。第二部分对所述电池单体模型热失控特性定量评价。
本实施例中，对多种电池材料分别进行热特性测试，获得多种电池材料的热特性参数。并基于所述热特性参数对多种电池材料分别进行反应动力学分析，建立电池材料热失控特性数据库。进一步从所述电池材料热失控特性数据库中选取正极材料、负极材料、隔膜材料和电解液材料，组成电池单体模型。最终实现对所述电池单体模型的热失控特性进行评价。本申请可以基于所述电池材料热失控特性数据库，获得不同电池材料的热特性参数，在不组装出全电池的情况下对动力电池的热失控特性进行评价和预测。本申请的评价方法提高了动力电池安全性设计的效率，节约电池研发成本，对于电动车用动力电池的安全设计与防控具有重要的实用价值和指导意义
在一个实施例中，所述热特性测试包括：电池材料的获取，单独的电池材料热特性测试以及不同电池材料耦合热特性测试三部分。
第一部分，电池材料的获取：在测试前对正负极材料进行循环嵌锂。因此在电池材料获取环节中，正极材料和负极材料需要通过制备和拆解纽扣电池或者三电极电池得到。隔膜和电解液可以使用未经循环的新鲜材料。
第二部分，单一的电池材料热特性测试：测试对象为正极材料、负极材料、隔膜材料以及电解液材料。主要测试内容为电池正极材料、负极材料、隔膜材料和电解液材料的热稳定性。测试可使用的测试仪器为差示扫描量热仪。最终获得单独的电池材料热特性测试的热特性参数。
第三部分，不同电池材料耦合热特性测试：测试对象为正极材料+电解液材料、负极材料+电解液材料、隔膜材料+电解液材料以及正极材料+负极材料+电解液材料。主要测试内容为以上测试对象的耦合热稳定性。测试可使用的测试仪器为差示扫描量热仪。最终获得不同电池材料耦合热特性测试的热特性参数。
请参阅图2，在一个实施例中，所述对多种电池材料分别进行热特性测试，获得多种电池材料的热特性参数，包括：
S110，从所述多种电池材料中选取一种电池材料，制备待测试样品。制备所述待测试样品的具体操作步骤并不一一限定，可以参阅后述的操作步骤进行。
S112，对所述待测试样品进行多次恒升温扫描速率的测试，记录第一类测试结果。S114，重复多次改变扫描速率，以获得不同升温速率下，所述待测试样品的多个所述第一类测试结果。S116，根据不同升温速率下所述待测试样品的测试结果，生成所述待测试样品不同升温速率下的恒升温速率热特性曲线。步骤S112-步骤S116绘制了所述待测试样品不同升温速率下的恒升温速率热特性曲线。
S118，从所述待测试样品不同升温速率下的恒升温速率热特性曲线中，获取所述待测试样品的热特性参数。
本实施例中，利用恒升温扫描测试的方式绘制出了所述待测试样品的恒升温速率热特性曲线。根据所述待测试样品不同升温速率下的恒升温速率热特性曲线可以方便准确的获取所述待测试样品的热特性参数。
请参阅图3，在一个实施例中，所述对多种电池材料分别进行热特性测试，获得多种电池材料的热特性参数，包括：
S111，从所述多种电池材料中选取至少两种电池材料，制备待测试耦合样品。制备所述待测试耦合样品的具体操作步骤并不一一限定，可以参阅后述的操作步骤进行。
S113，对所述待测试耦合样品进行多次恒升温扫描速率的测试，记录第二类测试结果。S115，重复多次改变扫描速率，以获得不同升温速率下，所述待测试耦合样品的多个所述第二类测试结果。S117，根据不同升温速率下所述待测试耦合样品的测试结果，生成所述待测试耦合样品不同升温速率下的恒升温速率热特性曲线。步骤S113-步骤S117绘制了所述待测试耦合样品不同升温速率下的恒升温速率热特性曲线。
S119，从所述待测试耦合样品不同升温速率下的恒升温速率热特性曲线中，获取所述待测试耦合样品的热特性参数。
本实施例中，利用恒升温扫描测试的方式绘制出了所述待测试耦合样品的恒升温速率热特性曲线。根据所述待测试耦合样品不同升温速率下的恒升温速率热特性曲线可以方便准确的获取所述待测试耦合样品的热特性参数。
以上两个实施例，在步骤S110和步骤S111中制备待测试样品和制备待测试耦合样品的具体步骤可以包括：
S101，将需要测试的正极材料和负极材料混浆后分别涂覆在铝箔或铜箔上，干燥后裁成纽扣电池或三电极电池电极片大小，并再次干燥。所述正极材料和所述负极材料混浆时可以使用经验比例，质量比正极材料:PVDF(粘结剂):石墨＝8:1:1，质量比负极材料：PVDF(粘结剂)＝94:6。具体的，在实际操作中还可以根据不同的正负极材料采用其他的配方比例。
S102，在手套箱内将裁好的电极片与金属锂极片组成“正极/锂”和“负极/锂”半电池或者“正极/锂/负极”三电极电池；
S103，使用充放电台架调整半电池或三电极电池电位，即调整正极或负极对锂电位，使极片达到所需要的嵌锂程度(0-100％)。
S104，在手套箱内拆解半电池或金属锂电池，取出电池中的正极片、负极片、隔膜，使用绝缘容器分别保存。
S105，根据测试需要，可以对取出的样品进行洗涤。洗涤的具体方法为在碳酸二甲酯中浸泡30分钟-2小时后取出。然后在手套箱惰性气氛内进行干燥，干燥后使用绝缘容器保存。
S106，根据测试的需要制备待测试样品。所述待测试样品在制备时使用陶瓷剪刀剪取少量电极片，或用刮刀刮取一定量的活性材料用于恒升温扫描测试，并进行后续分析。
以上两个实施例中，在步骤S112、步骤S114以及步骤S116和步骤S113、步骤S115以及步骤S117的具体步骤可以参考一下的操作：
在手套箱中取用中保存好的电池材料。按照测试需要制备待测试样品或者待测试耦合样品并放入测试容器。在制备耦合热特性测试的样品时，不同电池组分需要按照单体电池/纽扣电池中的实际质量比例或经验比例制备。样品制备好之后，可以使用差示扫描量热仪对待测试样品或者待测试耦合样品进行恒升温扫描速率的测试。具体的，差示扫描量热仪的扫描速率可以为1℃/min，2℃/min，5℃/min，10℃/min，15℃/min，20℃/min中的任意5个。改变扫描速率，重复进行恒升温扫描速率的测试。得到至少5组不同扫描速率的样品恒升温速率热特性曲线。如图4所示，提供了四种不同的电池材料制备的所述待测试样品和所述待测试耦合样品的恒升温速率热特性曲线。
请参阅图5，在一个实施例中，所述基于所述热特性参数对多种电池材料分别进行反应动力学分析，建立电池材料热失控特性数据库，包括：
S210，根据所述恒升温速率热特性曲线判断所述电池材料的主反应。本步骤中，主反应确认需要依据如图4所示的材料热稳定性测试结果。如图4所示，正极材料分解有三个主要的放热峰，可以判定为三个主反应。负极材料有三个主要的放热峰，也为三个主反应。正极材料+负极材料有三个主要的放热峰，可以判定为三个主反应。隔膜材料只有在约140℃处的一个明显的吸热峰，判定为一个主反应。
S220，基于化学反应动力学方程Arrhenius，拟合所述主反应的反应动力学基本参数。具体的，在一个实施例中，所述反应动力学基本参数包括活化能、前向因子、反应焓变和反应级数。
利用各个电池材料的所述热特性参数确认各主反应的反应动力学参数。在此给出一种基于Arrhenius方程的n级反应动力学参数拟合方法。首先确认不同主反应在不同升温速率下的峰值温度，如表1是某种三元材料的峰值温度：
表1 某三元正极材料不同升温速率峰值温度：
对于峰1，峰值温度与升温速率满足的公式：
得到反应活化能和反应前向因子，其中，β为升温速率，α为反应的转化率，A为反应前向因子，E为反应活化能，Tp为反应峰值温度，R为理想气体常数8.314J·mol-1·K-1。
根据反应放热公式，结合遗传算法和非线性拟合方法得到反应焓变和反应级数。所述反应放热公式包括：
f(α(t))＝(α(t))n (4)
其中，α为反应的转化率，反应起始可设为1，n为反应级数，ΔH为反应焓变，Q为反应放热功率，A为反应前向因子，E为反应活化能，T为反应温度，R为理想气体常数8.314J·mol-1·K-1。
根据式(1)线性拟合可以得到峰1反应的活化能及前向因子，再根据反应放热公式(2)-(5)，采用遗传算法等非线性拟合方法可以得到峰1反应的焓变及反应级数。对于峰2和峰3的反应动力学参数可以用同样的方法获得。如表2所示，是某种三元材料拟合得到的反应动力学参数示意：
表2 某三元正极材料各主反应反应动力学参数拟合结果
S230，结合所述电池材料的原始数据和拟合得到的反应动力学基本参数建立电池材料热失控特性数据库。
具体的，建立电池材料热失控特性数据库可以包括以下步骤：
S231，在数据库中新建待测试样品、待测试耦合样品的热特性数据条目。本步骤中，数据条目按照样品的分类和名称进行存储。其中在存储时，电解液可以按照主要的盐成分进行命名。
S232，确认存储样品的基本信息，包括样品名称、测试样品量、样品不同组分的组成/化学式、厂商、批次以及其它已知信息，并填入数据库条目中。本步骤中与样品相关的信息均需要记录，包括但不限于正负极活性物质材料的粒度、比表面积、比容量、添加导电石墨和粘结剂量，以及电解液的添加剂及含量。
S233，确认测试数据的基本情况，包括测试时间、使用的仪器型号、使用坩埚型号、温升速率选取以及其它测试相关信息，并填入数据库条目中。
S234，确认测试原始数据，即不同温升速率的原始时间、温度、热流量，并填入数据条目中。此处如果设备有连接其他的同步测试仪器，如质谱仪等，原始数据需要一并记录和存储。本步骤中，至少存储5组不同温升速率的样品测试原始数据，如有连接其他的同步测试仪器，包括但不限于气相色谱仪、质谱仪等，原始数据需要一并记录和存储。
S235，确认原始数据的处理结果。本步骤中还包括确认不同温升速率曲线的温度峰位置、以及不同峰值的反应动力学参数，并填入数据库条目中。本步骤中，样品不同峰值的反应动力学参数包括但不限于反应活化能E，反应前向因子A，反应级数n，反应焓变ΔH。如果某个反应峰不属于标准n级反应类型，需要记录该反应峰对应的反应类型(如连续反应、自催化反应等)及相应的反应动力学参数。
S236，确认无误后，保存该数据库条目。
具体的，请参阅图6在一个实施例中，所述电池材料热失控特性数据库是针对三元111(Liy(Ni0.33Co0.33Mn0.33)O2)+电解液(1mol LiPF6EC:EMC:DMC＝1:1:1)组成的所述电池单体模型建立的。图6中所述电池材料热失控特性数据库包括：电池材料种类、每一种电池材料的测试数据、每一种电池材料的测试结果以及每一种电池材料的动力学基本参数。具体的，请参阅图7在一个实施例中，所述电池材料热失控特性数据库是针对三元111(Liy(Ni0.33Co0.33Mn0.33)O2)+电解液(1mol LiPF6EC:EMC:DMC＝1:1:1)组成的所述电池单体模型建立的。所述电池材料热失控特性数据库，包括：数据库层、单一材料层、组合材料层和反应记录层。在数据进行查找时，首先按照样品名称进行查找，如有多条记录，可以辅助样品量、厂商、型号等信息查找。
本实施例中，在所述电池材料热失控特性数据库的建立时，系统地存储不同种类电池材料热特性测试的原始数据及参数拟合结果。在进行不同材料体系电池单体的热失控特性预测时，可以直接从材料热特性数据库中提取已有的数据进行分析。也可以更改某一材料组分，对改变后的电池热失控特性进行对比预测。进一步可根据预测结果，选取较为安全的材料体系，或对已确定的材料体系热失控特性进行改进。
本实施例中，通过对多种电池材料分别进行反应动力学分析，建立电池材料热失控特性数据库。所述电池材料热失控特性数据库可以清楚、明了的显示所述电池材料的反应动力学参数。
由于电池热失控是由一系列链式反应过程最终导致的，对于目前广泛使用的液态有机电解质锂离子动力电池，在受热时首先是负极的固体电解质膜(Solid ElectrolyteInterface,SEI)界面失去稳定性。在实际电池热失控的过程中，各副反应的顺序并不是确定的，对于不同的电池材料和耦合过程，各副反应的起始温度、放热量也有很大差别。因此，需要确认电池单体在热失控的过程中，各副反应的发生顺序与温度，以及各副反应放热对电池热失控的贡献。
在一个实施例中，所述步骤S40对所述电池单体模型的热失控特性进行评价，包括对所述电池单体模型热失控特性的定性评价以及对所述电池单体模型热失控特性的定量评价。简单来说是根据所建立的所述电池材料热失控特性数据库，查找对应材料及组合的热失控数据，对电池单体模型的热失控特性进行预测。
请参阅图8，在一个实施例中，所述单体电池模型包括正极材料(Ca_A)、负极材料(An_B)、隔膜材料(Sep_C)和电解液材料(Ele_D)。所述S40，对所述电池单体模型热失控特性的定性评价，包括：
S401，从所述电池材料热失控特性数据库中查找所述电池单体模型第一个界面开始失去稳定性时的温度参数。在所述电池材料热失控特性数据库中根据样品名称查找数据。由负极材料(An_B)+电解液材料(Ele_D)，或正极材料(Ca_A)+电解液材料(Ele_D)的热稳定性测试的结果，确认首个界面开始失去稳定性的起始温度、最高温度与终止温度。其中首个界面开始失去稳定性是指对于常规液态有机电解质体系为负极的固体电解质膜分解峰。本步骤中，对于常规的液态有机电解液体系，SEI分解峰的位置为100℃左右，即图4中所示的负极材料的峰1。
S402，确认所述电池单体模型负极与电解液反应峰的起始温度、最高温度与终止温度。在所述电池材料热失控特性数据库中根据样品名称查找数据。由负极材料(An_B)+电解液材料(Ele_D)热稳定性测试的结果，确认负极与电解液反应峰的起始温度、最高温度与终止温度。本步骤中负极材料与电解液材料的反应峰紧随SEI分解峰之后，即图4中负极材料的峰2。
S403，确认所述电池单体模型正极第一个分解反应峰的起始温度、最高温度与终止温度。在所述电池材料热失控特性数据库中根据样品名称查找数据。由正极材料(Ca_A)热稳定性测试的结果，确认正极第一个分解反应峰的起始温度、最高温度与终止温度。本步骤中正极材料的第一个热分解峰即图4中正极材料的峰1。
S404，确认所述电池单体模型正负极混合后主产热峰的起始温度。在所述电池材料热失控特性数据库中根据样品名称查找数据。由正极材料(Ca_A)+负极材料(An_B)耦合热稳定性测试的结果，确认正极材料和负极材料混合后主产热峰的起始温度。本步骤中正极材料+负极材料的主产热峰即图4中正极材料+负极材料的峰4。
S405，确认所述电池单体模型隔膜开始分解的温度和隔膜完全崩溃的温度。在所述电池材料热失控特性数据库中根据样品名称查找数据。由隔膜材料(Sep_C)+电解液材料(Ele_D)材料热稳定性测试的结果，确认隔膜材料开始分解与完全崩溃的温度。本步骤中，大规模内短路开始温度为图4中隔膜材料完全崩溃的温度。
S406，根据时间和所述温度参数，生成所述电池单体模型的热失控副反应温度序列图，对所述电池单体模型的热失控特性进行定性预测。上述步骤S401-S405中温度参数的获取顺序可以自行调整，在此不仅仅限定为以上的一种获取顺序。根据以上S401-S405中确认的温度范围，生成热失控副反应温度序列图。对由正极材料(Ca_A)、负极材料(An_B)、隔膜材料(Sep_C)、电解液材料(Ele_D)组成的电池单体模型的热失控特性进行定性预测。
请参阅图9，在一个实施例中，所述对所述电池单体模型热失控特性的定量评价，包括：
S411，从所述电池材料热失控特性数据库中，获得负极材料和电解液材料耦合样品热稳定性测试的各主反应的反应动力学参数。本步骤中，可以根据样品名称，从所述电池材料热失控特性数据库中，获得负极材料(An_B)+电解液材料(Ele_D)耦合热稳定性测试的各主反应的反应动力学参数。
S412，从所述电池材料热失控特性数据库中，获得正极材料和负极材料耦合样品热稳定性测试的各主反应的反应动力学参数。本步骤中，可以根据样品名称，从所述电池材料热失控特性数据库中，获得正极材料(Ca_A)+负极材料(An_B)耦合热稳定性测试的各主反应的反应动力学参数。
S413，从所述电池材料热失控特性数据库中，获得隔膜材料样品的各主反应的反应动力学参数。本步骤中，可以根据样品名称，从所述电池材料热失控特性数据库中，获得隔膜材料(Sep_C)的各主反应的反应动力学参数。
S414，基于叠加原理与能量守恒方程，定量预测所述电池单体模型在热失控过程中的温度变化。
本步骤中，定量预测电池热失控温度变化的方法如下：
假设在S411中，负极材料(An_B)+电解液材料(Ele_D)的总产热功率为Q1，产热曲线共有三个主反应，根据产热叠加原理，对应主反应的产热功率为Q11，Q12，Q13则，
Q1＝Q11+Q12+Q13 (6)
各主反应的反应动力学参数可以在所述电池材料热失控特性数据库中获得，则能够通过公式(2)-(5)计算得到Q11，Q12，Q13，进而根据公式(6)获得Q1；
同理可以获得正极材料(Ca_A)+负极材料(An_B)耦合产热功率Q2和隔膜产热功率Q3，根据产热叠加原理，所述电池单体模型的总产热功率Q为：
Q＝Q1+Q2+Q3 (7)
根据能量守恒方程，在绝热条件下电池的温升速率满足公式：
再对所述电池单体模型的温升速率积分，就可以得到电池在绝热热失控条件下，单体温度随时间的变化规律，即对电池单体在热失控过程中的温度特性进行定量预测。
请参阅图10，为由正极材料(Ca_A)、负极材料(An_B)、隔膜材料(Sep_C)、电解液材料(Ele_D)组成的电池单体模型的热失控特性预测图。图10示出了对应热失控副反应的温度范围，标注为对应的副反应过程。如图10所示的电池单体模型热失控特性预测图，可以预测该电池单体约在100℃左右开始自产热，在220℃左右由于隔膜崩溃发生内短路，并在220℃左右由正负极的大规模放热发生热失控。
应该理解的是，虽然图1-图3、图5和图8-图9的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1-图3、图5和图8-图9的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
一种数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价装置。所述装置包括：
热特性参数获取模块，用于对多种电池材料分别进行热特性测试，以获得所述多种电池材料的热特性参数；
电池材料热失控特性数据库建立模块，用于基于所述热特性参数对多种电池材料分别进行反应动力学分析，建立电池材料热失控特性数据库；
电池单体模型建立模块，用于从所述电池材料热失控特性数据库中选取正极材料、负极材料、隔膜材料和电解液材料，组成电池单体模型；以及
热失控评价模块，用于对所述电池单体模型的热失控特性进行评价。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (12)

1.一种数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价方法，其特征在于，基于电池材料热失控特性数据库，实现对动力电池热失控安全性的正向评价，所述评价方法包括：
对多种电池材料分别进行热特性测试，以获得所述多种电池材料的热特性参数；
基于所述热特性参数对多种电池材料分别进行反应动力学分析，建立电池材料热失控特性数据库；
从所述电池材料热失控特性数据库中选取正极材料、负极材料、隔膜材料和电解液材料，组成电池单体模型；以及
对所述电池单体模型的热失控特性进行评价。
2.如权利要求1所述的数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价方法，其特征在于，所述对多种电池材料分别进行热特性测试，获得多种电池材料的热特性参数，包括：
从所述多种电池材料中选取一种电池材料，制备待测试样品；
对所述待测试样品在某一升温速率下进行多次恒升温扫描速率的测试，记录第一类测试结果；
改变升温扫描速率重复多次，以获得不同升温速率下，所述待测试样品的多个所述第一类测试结果；
根据不同升温速率下所述待测试样品的测试结果，生成所述待测试样品在不同升温速率下的恒升温速率热特性曲线；
从所述待测试样品不同升温速率下的恒升温速率热特性曲线中，获取所述待测试样品的热特性参数。
3.如权利要求2所述的数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价方法，其特征在于，所述对多种电池材料分别进行热特性测试，获得多种电池材料的热特性参数，包括：
从所述多种电池材料中选取至少两种电池材料，制备待测试耦合样品；
对所述待测试耦合样品在某一升温速率下进行多次恒升温扫描速率的测试，记录第二类测试结果；
改变升温扫描速率重复多次，以获得不同升温速率下，所述待测试耦合样品的多个所述第二类测试结果；
根据不同升温速率下所述待测试耦合样品的测试结果，生成所述待测试耦合样品在不同升温速率下的恒升温速率热特性曲线；
从所述待测试耦合样品不同升温速率下的恒升温速率热特性曲线中，获取所述待测试耦合样品的热特性参数。
4.如权利要求3所述的数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价方法，其特征在于，所述基于所述热特性参数对多种电池材料分别进行反应动力学分析，建立电池材料热失控特性数据库，包括：
根据所述恒升温速率热特性曲线判断所述电池材料的主反应；
基于化学反应动力学方程，拟合所述主反应的反应动力学基本参数；
结合所述电池材料的原始数据和拟合得到的反应动力学基本参数建立电池材料热失控特性数据库。
5.如权利要求4所述的数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价方法，其特征在于，
所述电池材料热失控特性数据库，包括：
电池材料种类、每一种电池材料的测试数据、每一种电池材料的测试结果以及每一种电池材料的反应动力学基本参数；
所述反应动力学基本参数包括活化能、前向因子、反应焓变和反应级数中的一种或多种。
6.如权利要求5所述的数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价方法，其特征在于，所述电池材料热失控特性数据库，包括：
数据库层、单一材料层、组合材料层和反应记录层。
7.如权利要求5所述的数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价方法，其特征在于，所述对所述电池单体模型的热失控特性进行评价，包括：
对所述电池单体模型热失控特性的定性评价；以及
对所述电池单体模型热失控特性的定量评价。
8.如权利要求7所述的数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价方法，其特征在于，所述对所述电池单体模型热失控特性的定性评价，包括：
从所述电池材料热失控特性数据库中查找所述电池单体模型第一个界面开始失去稳定性时的温度参数；
确认所述电池单体模型负极与电解液反应峰的起始温度、最高温度与终止温度；
确认所述电池单体模型正极第一个分解反应峰的起始温度、最高温度与终止温度；
确认所述电池单体模型正负极混合后主产热峰的起始温度；
确认所述电池单体模型隔膜开始分解的温度和隔膜完全崩溃的温度；
根据时间和所述温度参数，生成所述电池单体模型的热失控副反应温度序列图，对所述电池单体模型的热失控特性进行定性预测。
9.如权利要求7所述的数据库驱动的动力电池热失控安全性正向评价方法，其特征在于，所述对所述电池单体模型热失控特性的定量评价，包括：
从所述电池材料热失控特性数据库中，获得负极材料和电解液材料耦合样品热稳定性测试的各主反应的反应动力学参数；
从所述电池材料热失控特性数据库中，获得正极材料和负极材料耦合样品热稳定性测试的各主反应的反应动力学参数；
从所述电池材料热失控特性数据库中，获得隔膜材料样品的各主反应的反应动力学参数；
基于叠加原理与能量守恒方程，定量预测所述电池单体模型在热失控过程中的温度变化。
10.一种动力电池热失控安全性正向评价装置，其特征在于，所述装置包括：
热特性参数获取模块，用于对多种电池材料分别进行热特性测试，以获得所述多种电池材料的热特性参数；
电池材料热失控特性数据库建立模块，用于基于所述热特性参数对多种电池材料分别进行反应动力学分析，建立电池材料热失控特性数据库；
电池单体模型建立模块，用于从所述电池材料热失控特性数据库中选取正极材料、负极材料、隔膜材料和电解液材料，组成电池单体模型；以及
热失控评价模块，用于对所述电池单体模型的热失控特性进行评价。
11.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至9中任一项所述方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9中任一项所述的方法的步骤。
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Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110687455A (zh) * 2019-10-12 2020-01-14 深圳市比克动力电池有限公司 一种评估锂离子电池放热量的方法
CN112018459A (zh) * 2020-07-17 2020-12-01 清华大学 电池系统热失效扩散的抑制结构及其确定方法、电池系统
CN112018460A (zh) * 2020-07-17 2020-12-01 清华大学 电池热失效化学反应调控的方法
CN112098861A (zh) * 2020-08-04 2020-12-18 中汽研汽车检验中心（天津）有限公司 一种锂电池热安全性分析方法
CN112162202A (zh) * 2020-09-14 2021-01-01 欣旺达电动汽车电池有限公司 电池内部温度检测方法、系统、设备及存储介质
CN112751094A (zh) * 2019-10-29 2021-05-04 北京新能源汽车股份有限公司 一种电池热稳定性评估方法、装置及系统
CN113497281A (zh) * 2020-04-01 2021-10-12 北京新能源汽车股份有限公司 一种测定锂离子电池热失控边界条件的方法和检测系统
CN114864011A (zh) * 2022-06-08 2022-08-05 南京工业大学 基于差式扫描量热仪实验的不同荷电状态条件下锂离子电池热失控三维建模方法
WO2022213597A1 (zh) * 2021-04-07 2022-10-13 北京理工大学 一种新能源车辆三电系统安全特征数据库构建方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1953248A (zh) * 2006-09-15 2007-04-25 天津力神电池股份有限公司 一种模拟计算锂离子电池用电极材料高温安全性能的方法
CN106816668A (zh) * 2017-03-22 2017-06-09 北京航盛新能科技有限公司 一种动力电池热失控降温灭火液冷装置、监控系统及方法
CN108445039A (zh) * 2018-02-07 2018-08-24 清华大学 动力电池热失控安全性能预测方法、装置及计算机可读存储介质
CN108446434A (zh) * 2018-02-07 2018-08-24 清华大学 动力电池热失控安全性的预测方法、装置及计算机可读存储介质

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100465658C (zh) * 2006-12-26 2009-03-04 天津力神电池股份有限公司 锂离子电池热安全性能预测方法
US20170117725A1 (en) * 2015-10-23 2017-04-27 Oxfordian, Llc Thermal Monitoring of Battery Packs
CN108446435B (zh) * 2018-02-07 2022-04-01 清华大学 动力电池电极材料热稳定性判断方法、判断装置和计算机可读存储介质

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1953248A (zh) * 2006-09-15 2007-04-25 天津力神电池股份有限公司 一种模拟计算锂离子电池用电极材料高温安全性能的方法
CN106816668A (zh) * 2017-03-22 2017-06-09 北京航盛新能科技有限公司 一种动力电池热失控降温灭火液冷装置、监控系统及方法
CN108445039A (zh) * 2018-02-07 2018-08-24 清华大学 动力电池热失控安全性能预测方法、装置及计算机可读存储介质
CN108446434A (zh) * 2018-02-07 2018-08-24 清华大学 动力电池热失控安全性的预测方法、装置及计算机可读存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
冯旭宁: "车用锂离子动力电池热失控诱发与扩展机理、建模与防控", 《中国博士学位论文全文数据库 工程科技二期》 *

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110687455B (zh) * 2019-10-12 2021-10-26 深圳市比克动力电池有限公司 一种评估锂离子电池放热量的方法
CN110687455A (zh) * 2019-10-12 2020-01-14 深圳市比克动力电池有限公司 一种评估锂离子电池放热量的方法
CN112751094A (zh) * 2019-10-29 2021-05-04 北京新能源汽车股份有限公司 一种电池热稳定性评估方法、装置及系统
CN113497281B (zh) * 2020-04-01 2023-02-03 北京新能源汽车股份有限公司 一种测定锂离子电池热失控边界条件的方法和检测系统
CN113497281A (zh) * 2020-04-01 2021-10-12 北京新能源汽车股份有限公司 一种测定锂离子电池热失控边界条件的方法和检测系统
CN112018459A (zh) * 2020-07-17 2020-12-01 清华大学 电池系统热失效扩散的抑制结构及其确定方法、电池系统
CN112018460A (zh) * 2020-07-17 2020-12-01 清华大学 电池热失效化学反应调控的方法
CN112098861A (zh) * 2020-08-04 2020-12-18 中汽研汽车检验中心（天津）有限公司 一种锂电池热安全性分析方法
CN112098861B (zh) * 2020-08-04 2023-03-31 中汽研汽车检验中心（天津）有限公司 一种锂电池热安全性分析方法
CN112162202A (zh) * 2020-09-14 2021-01-01 欣旺达电动汽车电池有限公司 电池内部温度检测方法、系统、设备及存储介质
CN112162202B (zh) * 2020-09-14 2024-02-20 欣旺达动力科技股份有限公司 电池内部温度检测方法、系统、设备及存储介质
WO2022213597A1 (zh) * 2021-04-07 2022-10-13 北京理工大学 一种新能源车辆三电系统安全特征数据库构建方法
CN114864011A (zh) * 2022-06-08 2022-08-05 南京工业大学 基于差式扫描量热仪实验的不同荷电状态条件下锂离子电池热失控三维建模方法

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