综述：用于监测锂离子电池热失控的尖端气体传感器设计：一项批判性综述

（编辑推荐）这篇综述系统评述了锂离子电池（LIBs）热失控（TR）气体监测技术的最新进展，涵盖气体释放热力学/动力学原理、多尺度传感器设计（如纳米材料、增材制造）及机器学习驱动智能网络，为提升LIBs安全性提供跨学科（材料科学、电化学）解决方案。

　　

气体传感技术：守护锂离子电池安全的"嗅觉卫士"

热失控的致命威胁

锂离子电池（LIBs）作为电动汽车和储能系统的核心，其热失控（TR）现象犹如沉睡的火山——机械损伤、电滥用或热不稳定性可能触发链式放热反应，在毫秒级时间内释放CO、CO₂、HF等有毒易燃气体，最终引发爆炸。传统温度/电压监测存在严重滞后性，例如LiFePO₄电池在TR时可能毫无电压波动，而温度传感器仅在TR进入不可逆阶段（>1℃/s）才触发警报。相比之下，气体传感器能捕捉TR早期特征气体（如C₂H₄、HF），实现分钟级预警。

气体释放的分子密码

TR气体组成如同电池的"病理报告"：

• 机械滥用导致电解液直接泄漏
• 过充引发阳极析锂与电解液还原产生H₂
• 高温促使阴极分解释放O₂和HF
  LiCoO₂电池在150℃即开始释放CO₂，而NCM电池则优先产生氟代烃。这种气体指纹差异为特异性传感提供了靶点。

纳米材料的"嗅觉革命"

先进传感材料正在突破性能边界：

• 金属氧化物（MOx）纳米线阵列通过表面氧空位捕获CO分子
• 石墨烯/MXene异质结凭借π-π堆积增强对VOCs吸附
• 分子印迹聚合物（MIPs）像"分子锁"精准识别HF
  特别值得注意的是，原子层沉积（ALD）技术构建的核壳结构WO₃/ZnO，将CO检测限降至0.5ppm，响应速度提升3倍。

从实验室到产业化的跨越

增材制造技术正在颠覆传统传感器生产：

• 气溶胶喷射打印实现微米级叉指电极图案化
• 3D打印多孔支架将响应表面积扩大20倍
  系统集成方面，嵌入式AI芯片通过分析气体浓度梯度，可精确定位电池组中的故障单体，误差范围<5cm。

未来之路：智能与标准的协同

机器学习算法正在赋予传感器"大脑"：

• 卷积神经网络（CNN）区分交叉敏感气体图谱
• 迁移学习解决小样本环境适应问题
  而建立ASTM/ISO标准测试协议，将成为技术商业化的最后一块拼图。这场融合材料科学、物联网和AI的技术革命，正在重新定义电池安全监控的范式。