比热容公式 （元分析）6W带你快速抓取J.Power综述论文要点

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原文链接：锂离子电池热容量和导热系数实验数据的Meta分析：批判性评论

6W带你快速捕捉J.Power审稿论文要点

锂离子电池越来越多地应用于大功率场景，需要快速充电。 但高输入输出功率导致电池温度急剧升高，电池内存在较高的温度梯度，会导致电池寿命加速老化，甚至引发安全风险。 。 因此，热建模和有效的电池热管理尤为迫切，而热模型参数是基础。 为此，德国慕尼黑工业大学和伦敦帝国理工学院的学者发布了最新研究，如下图所示，对近期测试的电池热参数数据进行了全面回顾，并给出了中值和不确定度各电池组件的各参数； 总结了从电池组件到电芯层面的各种热参数与温度、SOC、SOH的关系； 这项荟萃分析研究揭示了热参数研究的缺点和未来的研究方向。 例如，作者发现电极隔膜层与电池单体的比热容不一致； 关于电池内部的接触热阻及其与电池状态的相关性的研究很少。 总的来说，这项工作为电池建模者和实验者提供了有价值的电池参数参考。

笔者首先分析了电池各组成部分的比热容（热量）。 下图显示了测试的每个组件的比热容的数值范围。 通过统计分析，指出测试数据的异常值，并给出各比热容的中值： 如湿隔膜比热容最大，为1689 J·kg

公式和单位参见公众号推文，下同。

; 干燥正负极材料比热容较小，为700-770 J·kg

；铜和钢的比热容最小，约为400 J·kg

。 接下来，作者分析了各成分的比热容与温度的关系。 各正极材料随温度的变化较小，为0.2-0.3%·K。

; 负极材料和隔膜随温度变化较大，0.4-0.8%·K。

作者分析了电池单体的比热容随温度和SOC的关系，并对不同类型电池的比热容进行了比较。 如下图所示，随着温度和SOC的升高，各电池的比热容呈现增加的趋势，而且可以更加明显。 发现软包电池比热容最大，为1168 J·kg

; 圆柱电池比热容最小，为912 J·kg

。 这种现象可能是由于电池外壳的差异造成的。 软包电池基本体现在电池本体的比热容上，但圆柱电池由于包含比热容较小的钢壳，平均比热容较低。 另外可以发现电池的比热容在800-1600 J·kg之间

-1

·K

-1

时间，主要集中在1000 J·kg

-1

·K

-1

。

然后，作者综合分析了不同材料电池的导热系数。 如下图所示，可以清楚地发现，平行（In-plane，k||）热导率比垂直（-plane，k⊥）热导率大一个数量级，其中-plane的热导率电导率范围0.4-1.03 W·m

-1

·K

-1

。 电池面热导率随着SOC和SOH的增加呈现增加趋势，随着温度的升高呈现下降趋势。 由于数据量较少，热导率与SOC、SOH和温度之间的关系有待进一步探讨。

作者从原因、机理和影响三个角度详细解释了-面热导率随SOC、SOH、温度和内应力的变化。 如下图所示，电池老化可能会导致电池电解液分解甚至气化，电极材料剥离、SEI膜增厚甚至锂析出，都会导致电池内部固相材料、电解液以及接触热阻的变化。电池，这反过来又会导致电池平面导热系数的变化。

其次比热容公式，作者调查了电池各部件的热导率值的范围，分析了各部件热导率的异常值，并给出了各部件热导率的中值。 如下图所示，可以发现LCO和石墨的导热系数更大。 LFP的导热系数比NMC小； 接触热阻对电池面导热系数的影响常常被忽视。 通过分析发现，随着接触热阻的减小，-面导热系数成反比增大。

作者从多个尺度对现有的热容和导热系数实验数据进行了综合分析，如下图所示。 它不仅仅是对现有文献数据的回顾，而是对现有数据进行统计分析并给出各个参数的结果。 值和不确定度，并分析了各参数的变化与电池状态的关系。 最后指出了现有研究的不足和未来的研究方向，为电池热建模工作者和电池行业及实验人员提供参考资料。 为高功率电池应用奠定基础。

补充文件 - //image/1-s2.0--mmc1.pdf

参考论文：M*, JV*, Ruan H*, WuB, Offer GJ, A, 2021, Meta- of for and in -ion: A, of Power, 522:

论文链接：/10.1016/j..2021。

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