综述：电池热管理系统（BTMS）的未来：先进技术、人工智能与可持续发展的作用

这篇综述系统探讨了电池热管理系统（BTMS）的演进趋势，重点分析了人工智能（AI）预测模型（如ANN、LSTM）、先进技术（如三重周期最小表面TPMS、增材制造）及可持续策略（如纳米流体、相变材料PCM）在优化电池温度控制、预防热失控（TR）中的应用，为电动汽车（EV）和能源存储领域提供了前瞻性解决方案。

　　

电池热管理系统的技术革新与智能化转型

电池热管理系统（BTMS）正经历从传统方法向智能化、可持续解决方案的跨越式发展。随着锂离子电池（LiB）在电动汽车（EEV）中的广泛应用，其热安全问题成为核心挑战。研究表明，电池温度超出15-35°C的理想范围会导致热失控（TR），引发气体释放、起火甚至爆炸。通过人工智能（AI）和先进材料科学的融合，BTMS正迈向高效、精准的新时代。

人工智能驱动的热行为预测

AI技术如人工神经网络（ANN）、长短期记忆网络（LSTM）和物理信息神经网络（PBNN）已成为预测电池温度、热失效的关键工具。例如，基于ANN的模型可预测电池表面温度差异，R²
高达0.99；而LSTM在动态充放电循环中表现出色，均方根误差（RMSE）仅0.044。梯度提升决策树（GBDT）则能精准预测相变材料（PCM）的液相分数和熵增特性。AI与计算流体动力学（CFD）的联用，进一步优化了U型冷却通道等设计，降低温度波动达40.3%。

先进材料与结构设计

三重周期最小表面（TPMS）：这类多孔结构通过增材制造实现，其高比表面积显著提升传热效率。例如，铝基TPMS冷却板可将模块温差降低15.7%。
振动增强BTMS：电磁振动器（5-30 Hz）通过破坏温度边界层，使铝泡沫强制对流下的电池降温26°C。
柔性相变材料（PCM）：以苯乙烯-丁二烯共聚物（SBS）为骨架的复合PCM兼具高潜热（120.3 J·g^-1
）和超强形状稳定性（耐250°C高温）。

增材制造与仿生学突破

3D打印技术为BTMS带来革命性变革。石墨烯填充热塑性聚氨酯（TPU）复合材料通过各向异性结构设计，导热系数达12 W·m^-1
·K^-1
。仿生学启发下，树叶脉络状冷却通道（BLVB）在3C放电率下将电池最高温度控制在33.34°C，而蜘蛛网通道设计使压降降至27.06 Pa。

纳米工程与智能系统

纳米流体（如TiO₂
悬浮液）将冷却模块性能提升28.65%，而金属有机框架（MOF）基智能BTMS利用水蒸气吸附/解吸实现零能耗温控。镍钛形状记忆合金（SMA）驱动的接触式冷却模块，通过温度响应形变自动调节散热间隙，展现出自适应优势。

热失控防控与可持续发展

细水雾（Droplet Size <100 μm）通过蒸发冷却和氧气窒息双重机制，灭火效率提升409%。可持续性方面，TPMS结构和生物降解PCM减少了对非可再生材料的依赖，而生命周期评估（LCA）显示，回收锂离子电池（LIB）可降低35%的环境影响。

挑战与未来方向

当前BTMS仍面临热失控预警延迟、高成本纳米材料规模化等瓶颈。未来需聚焦：

1. 开发多物理场耦合的AI预警模型；
2. 探索热电联产系统，将废热转化为电能；
3. 通过专利分析引导TPMS等技术的产业化路径。
   这场由AI、新材料和可持续发展驱动的BTMS变革，正为全球碳中和目标提供关键技术支撑。