综述：锂离子电池全电池层面各向异性热导率的研究进展、数据分析与未来应用

《Advanced Materials》：Anisotropic Thermal Conductivity of Lithium-Ion Batteries at the Full-Cell Level: A Review of Methodology Advances, Data Analytics, and Future Applications

本综述系统梳理了锂离子电池（LIB）各向异性热导率的研究方法、数据特征与应用前景，重点评述了不同测量技术的适用性与局限性，分析了热导率随温度、荷电状态（SOC）、健康状态（SOH）及充放电倍率等动态参数的变化规律，并展望了其在热建模与电池诊断中的关键作用，为新一代电池热管理系统的开发提供重要参考。

　　

摘要

锂离子电池（LIB）的各向异性热导率知识对于精确的电池热建模和诊断至关重要，因为它对电池内部的温度分布和整体热行为具有决定性影响。然而，由于LIB复杂的材料、几何结构以及动态状态变化，在全电池层面获得准确的热导率仍然具有挑战性。本文对动态工况下不同化学体系和几何结构电池的各向异性热导率的最新研究方法和数据分析进行了全面综述。审视了当前测量方法的适用性、不确定性、优势和局限性，为方法选择和未来改进提供了指导。评估了不同电池形式和电极材料的各向异性热导率数据，并分析了它们随温度、荷电状态（SOC）、健康状态（SOH）和充放电倍率的变化。此外，重点展望了热导率作为热建模关键输入和电池诊断指标的未来应用，包括原位实时测量方法和人工智能驱动模型的发展。这些努力共同为下一代热管理系统构建了一个集成框架，旨在提高LIB及其他新兴电池的性能、安全性和寿命。

各向异性热导率的重要性

锂离子电池的内部热行为，特别是温度分布，直接决定了其性能、安全性和寿命。各向异性热导率，即电池在不同方向（如面内与厚度方向）上传导热量的能力存在显著差异，是影响内部温度场的关键物理参数。精确掌握这一参数对于构建高保真度的电池热模型、实现有效的热管理以及开发先进的故障诊断算法具有不可替代的作用。

测量方法学进展与挑战

获取全电池层面准确的热导率面临巨大挑战，这源于电池本身的多层复合结构、电化学-热耦合效应以及工况的动态变化。目前，研究人员开发了多种测量方法，主要包括瞬态平面热源法、激光闪射法、3ω法等。每种方法都有其独特的适用场景和局限性。例如，瞬态方法测量速度快，但可能受到接触热阻的影响；激光闪射法适用于薄层材料，但对样品制备要求高。本综述详细比较了这些方法的原理、不确定度来源、优点和不足，为研究者根据具体电池类型和测试条件选择合适方案提供了重要参考。

热导率数据特征与变化规律

通过对大量文献数据的分析，可以发现锂离子电池的热导率呈现出明显的各向异性，通常厚度方向的热导率远低于面内方向。这种特性主要由电极层（活性材料、导电剂、粘结剂）和隔膜的多孔结构及其堆叠方式决定。更重要的是，热导率并非固定不变，而是受到多种动态因素的影响。研究表明，温度升高通常会导致热导率发生轻微变化；荷电状态（SOC）的改变通过影响电极材料的晶格结构和电导率，进而可能影响热导率；随着电池老化，健康状态（SOH）下降，电极结构演变（如SEI膜增厚、颗粒破裂）也会引起热导率的改变；高倍率充放电产生的剧烈热效应同样会对瞬时热传导特性构成影响。

未来应用展望

随着测量技术的进步，各向异性热导率的研究正朝着原位、实时监测的方向发展。这将使得在电池实际运行过程中捕捉其热物理参数的动态变化成为可能。结合人工智能（AI）和机器学习算法，热导率数据有望成为电池状态（如SOC、SOH）估计的新型、非侵入式指标。此外，将精确的热导率参数集成到多物理场耦合模型中，能够极大地提升对电池内部温度场预测的准确性，从而为设计更高效、更安全的热管理系统奠定坚实基础，最终推动高能量密度、长寿命电池技术的发展。

利益冲突

作者声明无利益冲突。