综述：关于锂离子电池中热失控现象及其传播建模方法的全面综述

《Journal of Endodontics》：A comprehensive review of thermal runaway and thermal runaway propagation modelling approaches in lithium-ion batteries

锂离子电池热失控（TR）及传播（TRP）建模研究综述。重点分析细胞级TR的化学交叉 talk主导机制与峰值能量释放模型，模块级TRP的热传导与排气动态耦合。总结等效电路、有限差分/元模型等传统方法及机器学习等新兴技术，提出需改进排气模型、考虑材料退化与边界条件差异。结构包含TR建模比较图、TRP流程图及缓解策略图。

　　随着全球对减少二氧化碳排放的迫切需求，传统燃油车辆正迅速向电动和混合动力车辆转型。这一转变推动了锂离子电池（LIBs）在电动汽车（EVs）和混合动力电动汽车（HEVs）中的广泛应用，因为它们具有高比能和长寿命的特性。然而，这种高能量密度的特性也带来了显著的安全挑战，尤其是在热失控（TR）及其传播（TRP）方面。TR是指电池在异常条件下发生的自加热现象，而TRP则是指这种自加热现象在电池组内从一个单元向其他单元扩散的过程。因此，对TR和TRP的建模研究变得尤为重要，以确保电池系统的安全性和可靠性。

TR通常由多种滥用机制引发，包括热、电和机械因素。例如，过热可能来自电池内部的电化学反应或焦耳热，而外部加热则可能来自环境或外部设备。在电滥用方面，过充和过放会导致正极或负极材料过度脱锂或过度锂化，从而引发一系列副反应并释放热量。机械滥用可能引发内部短路（ISC），这是热失控的一个关键触发因素。当电池温度超过临界阈值时，TR过程开始并加速，导致电池的热分解，释放出大量热能和化学能。这种释放可能影响相邻的电池单元，进而引发整个电池组的热失控传播。

TRP的复杂性在于它不仅涉及单个电池单元的热失控，还涉及到整个电池组内热能的传递、气体释放以及可能的电弧现象。在紧密排列的电池组中，一旦某个单元发生热失控，其释放的热量和气体可能迅速扩散到周围单元，从而导致连锁反应。这种传播现象可能导致整个电池组的失效，甚至引发火灾或爆炸。因此，TRP的建模对于评估电池组的安全性至关重要。模型需要准确捕捉热失控的传播路径、时间以及影响范围，以便预测和防止潜在的安全风险。

为了满足日益严格的电池安全标准，如ISO 6469-1（2019）、GB 38031（2025）和ECE R100，电池制造商需要进行大量实验测试，以验证其产品的安全性。然而，这些测试往往具有破坏性，且成本高昂。因此，越来越多的研究转向使用计算模型来替代或补充实验测试。计算模型不仅可以提供更详细的物理机制分析，还能在设计阶段预测潜在的安全问题，从而帮助优化电池组的结构和材料选择。

TR和TRP的建模方法多种多样，涵盖了电化学、热力学、机械和老化等多个领域。其中，电化学模型用于描述电池内部的反应机制和能量释放过程，而热模型则关注热量的传递和积累。机械模型则用于模拟电池在热失控过程中的结构变化，如内部短路和电弧的形成。此外，还有专门针对气体释放和粒子喷射的模型，这些模型对于理解TRP的传播路径和影响范围至关重要。近年来，数据驱动的建模方法，如基于实验数据和机器学习的模型，也逐渐成为研究热点，为TR和TRP的预测提供了新的视角。

TRP模型通常结合了单个电池单元的热失控模型与整个电池组的热力学模型，以评估热失控是否会在电池组内传播。模型需要考虑多个因素，包括热传导、气体流动、粒子喷射以及外部短路等风险。此外，模型还需要考虑电池组的初始条件和边界条件，如电池的荷电状态（SOC）、初始温度、触发方式以及电池的老化情况。这些因素都会影响热失控的发生和发展，因此在建模过程中必须予以充分考虑。

在实际应用中，TRP模型不仅用于预测热失控的传播行为，还用于评估和优化电池组的热管理策略。例如，通过模拟不同冷却方案的效果，可以确定最有效的散热方法，从而减少热失控的风险。同时，模型还可以用于评估电池组在不同应用场景下的安全性，如极端温度环境或高功率输出条件下的表现。这些模型的开发和应用对于提升电池组的安全性和可靠性具有重要意义。

目前，关于TR和TRP建模的研究已经取得了显著进展。许多研究者对现有模型进行了总结和比较，指出了不同方法的优缺点以及未来的研究方向。例如，Abada等人对LIB安全建模方法进行了全面综述，强调了老化、热失控及其触发机制的研究。Xiao等人则对TR模型进行了详细分析，总结了热失控的机制以及可能引发热失控的热、机械和电滥用类型。此外，Shahid等人简要回顾了TR建模过程，而Nogdhe等人则关注了气体释放和粒子喷射的建模方法。这些研究为TR和TRP的建模提供了重要的理论基础和技术支持。

尽管已有大量研究，TR和TRP的建模仍然面临诸多挑战。其中，最大的难点在于电化学、热力学和机械现象的高度耦合。这种耦合使得模型的构建和验证变得复杂，因为需要同时考虑多个物理过程的相互作用。此外，模型还需要考虑电池材料的非线性特性以及环境因素的影响，如温度波动和湿度变化。因此，未来的研究需要进一步优化这些模型，使其能够更准确地预测热失控的传播行为，并为电池组的安全设计提供可靠的依据。

综上所述，TR和TRP的建模是确保锂离子电池安全性的关键环节。通过结合多种建模方法，研究人员可以更全面地理解热失控的机制和传播路径，并为电池组的设计和优化提供科学支持。随着计算能力的提升和建模技术的进步，TR和TRP模型将变得更加精确和实用，从而为电动汽车和混合动力汽车的广泛应用奠定坚实的基础。