掺磷石墨烯纳米带作为锌离子混合超级电容器的高效正极材料

《Journal of Endodontics》：Phosphorus doped graphene nanoribbons as efficient cathode for zinc-ion hybrid supercapacitors

热失控（TR）及传播（TRP）建模方法综述，涵盖化学交叉 talk主导的TR机制、多物理场耦合模型设计及模块/包级热传导分析，提出可视化工具与未来研究方向，强调数据驱动模型和等效电路模型的应用价值。

　　随着全球对减少二氧化碳排放的迫切需求，传统燃油汽车正加速向新能源汽车（如电动汽车和混合动力汽车）转型。这一趋势使得锂离子电池（Li-ion batteries, LIBs）作为主要能量储存装置的重要性日益凸显。然而，这种高能量密度电池的广泛应用也带来了显著的安全挑战，尤其是热失控（Thermal Runaway, TR）及其传播（Thermal Runaway Propagation, TRP）现象。TRP不仅可能引发局部电池单元的连锁反应，还可能对整个电池组乃至整车系统造成严重威胁，因此，如何有效建模和预测TR与TRP成为电池安全研究的关键课题。

热失控是指电池在特定条件下发生不可逆的化学反应，导致温度迅速上升，最终引发剧烈的放热反应。这一过程通常由多种滥用机制触发，包括热滥用、电滥用和机械滥用。其中，热滥用可能源于电池内部的电化学反应或焦耳热，而外部热源如加热装置也可能成为诱因。电滥用则包括过充、过放等情形，这些情况可能导致电极材料过度脱锂或嵌锂，进而引发副反应并释放热量。机械滥用，如碰撞或挤压，可能造成电池内部短路（Internal Short Circuit, ISC），同样会带来安全隐患。一旦触发热失控，电池内部的温度迅速上升，导致电解液分解、正负极材料反应等，最终释放大量热能和气体，可能引发火灾或爆炸。

在电池组中，由于电池单元紧密排列，单个单元发生热失控时释放的热量可能迅速传递给相邻单元，进而引发TRP。TRP的传播机制涉及复杂的热传导、气体释放和粒子喷射过程。这些过程不仅取决于电池单元本身的特性，还受到电池组结构、散热条件、热管理策略等因素的影响。例如，热传导效率决定了热量如何在电池单元之间扩散，而气体释放和粒子喷射则可能通过气流和热辐射进一步加剧热失控的传播。因此，理解TRP的传播路径和机制对于设计安全可靠的电池组至关重要。

面对日益严峻的安全挑战，国际上已制定了一系列针对锂离子电池储能系统（Battery Energy Storage Systems, BESS）的安全标准，如ISO 6469-1（2019）、GB 38031（2025）和ECE R100等。这些标准对TRP的发生时间、传播范围、烟雾和火焰释放等关键指标提出了明确的要求。为了满足这些标准，传统上依赖于实验测试的方法，如钉刺试验（Nail Penetration, NP）或外部/内部加热触发试验。然而，实验方法往往具有成本高、周期长、破坏性强等局限性，因此，越来越多的研究者开始探索通过计算建模来替代或补充实验测试的方法。

在这一背景下，热失控与热失控传播的建模技术取得了显著进展。建模方法通常分为详细建模和简化建模两种类型。详细建模基于阿伦尼乌斯（Arrhenius）反应动力学原理，能够精确捕捉电池内部的化学反应过程，包括热失控的初始阶段、能量释放峰值以及后续的连锁反应。然而，详细建模需要大量的实验数据支持，且计算复杂度较高，难以在实际工程应用中广泛应用。相比之下，简化建模通过假设某些反应机制或忽略次要因素，能够在保证一定精度的同时降低计算成本。尽管如此，简化模型仍需在关键参数的选取上保持谨慎，以确保其在实际应用中的可靠性。

热失控传播的建模则进一步扩展了上述方法，将关注点从单个电池单元转移到整个电池组或模块级别。这类模型需要考虑电池组内部的热传递、气体释放、粒子喷射以及相邻单元之间的相互作用。例如，热传导模型能够预测热量如何在电池单元之间扩散，而气体释放模型则用于分析热失控过程中产生的气体如何影响热传递路径和传播速度。此外，一些模型还结合了热力学、流体力学和材料科学等多学科知识，以更全面地模拟热失控传播的全过程。这些模型不仅有助于理解TRP的传播机制，还为开发有效的热失控缓解策略提供了理论依据。

在实际应用中，TRP模型的准确性对于评估电池组的安全性至关重要。模型的输出结果需要与实验数据进行对比验证，以确保其在不同工况下的适用性。例如，通过比较模型预测的热失控传播时间与实验测试中的实际时间，可以评估模型的可靠性。此外，模型还需要考虑电池组的初始条件、边界条件以及电池老化等因素的影响。电池的老化会导致其热特性发生变化，从而影响热失控的传播速度和范围。因此，在建模过程中，必须充分考虑这些因素，以确保模型能够准确反映真实场景下的热失控行为。

为了提高TRP模型的预测能力，近年来的研究还强调了对通风和气体流动过程的建模。通风模型能够模拟热失控过程中产生的气体如何从电池单元中逸出，并影响整个电池组的热环境。例如，在某些情况下，气体的快速释放可能导致局部压力升高，从而加剧热失控的传播。此外，气体流动还可能影响热失控的传播路径，例如通过气流的扩散作用，热量可能更快速地传递到相邻单元。因此，对通风和气体流动过程的建模不仅有助于理解TRP的传播机制，还为开发有效的热失控缓解策略提供了重要参考。

随着计算技术的发展，TRP模型的构建和优化也取得了重要进展。一些研究者利用有限差分法（Finite Difference Method, FDM）、有限元法（Finite Element Method, FEM）和有限体积法（Finite Volume Method, FVM）等数值方法，对TRP过程进行了高精度的模拟。这些方法能够处理复杂的几何结构和非线性热传导问题，从而更真实地反映电池组的实际运行环境。此外，一些研究还结合了机器学习（Machine Learning, ML）技术，利用实验数据训练模型，以提高其预测能力。例如，通过分析大量实验数据，机器学习模型能够识别出影响TRP的关键参数，并建立更为精确的预测模型。

然而，尽管TRP建模技术取得了显著进展，其在实际应用中仍面临诸多挑战。首先，TRP过程涉及多种物理和化学现象的耦合，这使得模型的构建和求解变得极为复杂。其次，不同类型的电池单元（如软包电池、棱柱电池和圆柱电池）在热失控传播过程中表现出不同的行为，因此，模型需要具备一定的通用性，以适应不同电池类型的应用需求。此外，电池组的热管理策略对TRP的发生和传播具有重要影响，因此，模型还需要能够评估不同热管理方案对TRP的抑制效果。

为了克服这些挑战，研究者们正在探索多种改进方向。一方面，通过优化模型的参数设置和边界条件，提高模型的预测精度。例如，对电池单元的初始温度、热导率、比热容等参数进行更精确的测量和建模，有助于提高模型对TRP过程的描述能力。另一方面，通过引入更先进的建模方法，如多物理场耦合模型（Multiphysics Coupled Models）和数据驱动模型（Data-Driven Models），提高模型的适用性和准确性。多物理场耦合模型能够同时考虑热、电、机械等多种因素的影响，从而更全面地模拟TRP过程。数据驱动模型则通过机器学习算法，利用实验数据训练模型，使其能够更准确地预测TRP的发生和传播。

此外，研究者们还关注TRP模型的可解释性，以确保模型结果能够被研究人员和工程师有效理解和应用。为此，一些研究引入了可视化工具，如TR建模对比图和TRP过程流程图，帮助用户更直观地理解模型的运行机制和预测结果。这些工具不仅能够展示不同建模方法之间的差异，还能够帮助用户选择最适合其应用需求的模型。例如，在某些情况下，基于反应机制的模型可能更适合用于研究热失控的化学过程，而在其他情况下，基于热传导的模型可能更适合用于评估热失控传播的速度和范围。

总之，热失控和热失控传播的建模研究对于提高锂离子电池的安全性和可靠性具有重要意义。随着计算技术和实验方法的不断进步，TRP模型的精度和适用性正在逐步提高。然而，要实现真正的工程应用，还需要在模型的构建、优化和验证方面进行更多的探索和实践。未来的研究应重点关注如何更精确地描述TRP过程中的化学反应、热传导和气体流动机制，以及如何结合多种建模方法，开发出更加全面和高效的TRP预测模型。这些努力不仅有助于推动电池安全技术的发展，还能够为新能源汽车和储能系统的广泛应用提供坚实的理论基础和技术支持。