高比能锂离子电池组时空分散热源诱发的热传播模型构建与多指标风险评估体系研究

为解决锂离子电池(LIB)热失控传播机制不明、多指标评估体系缺失的问题，研究人员构建了融合偏微分方程(PDE)、常微分方程(ODE)与流体传热的三维热传播模型，通过有限元法(FEM)模拟方形电池组在时空分散热源(MHSs)作用下的热失控过程。研究发现该模型较纯对流/辐射模型峰值温差达120 K，提出基于热传播时间指数P的多因素评价体系，为电池热管理系统(BTMS)设计提供理论支撑。

　　

随着电动汽车对续航里程需求的不断提升，高比能锂离子电池(Lithium-ion Battery, LIB)成为动力系统的核心选择。然而电池组在复杂工况下易因局部热积累引发热失控(Thermal Runaway, TR)，并通过热传播导致连锁反应，近年来特斯拉、蔚来等车企多次因电池起火事件引发公众对电动汽车安全性的担忧。传统研究多聚焦单点触发热失控机制，但实际电池模块中常存在多时空分布的隐性热源(Multi-point Hidden Heat Sources, MHSs)，其协同作用下的热传播规律与风险评估仍是行业难题。

针对这一挑战，获得国家重点研发计划(No. 2024YFC3014500)资助的研究团队创新性地提出"时空分散热源+风险分级框架"的研究体系。通过建立包含热传导偏微分方程(PDE)、电化学反应常微分方程(ODE)及流体传热的耦合模型，首次实现了对61个方形电池单元组成的高比能电池组的三维温度场重构。研究采用有限元法(Finite Element Method, FEM)模拟不同间隙(0/1/2 mm)条件下MHSs触发的热传播过程，设置TD₁-TD₆₁温度探头实时监测电池平均温度。

关键技术包括：(1)构建时空分散热源加热模式模拟实际工况；(2)开发融合固体导热、流体对流与热辐射的多物理场耦合算法；(3)建立基于热传播时间指数P、峰值温差ΔT和能量密度η的多指标评价体系。通过对比纯对流模型(温差40 K/时差65 s)与纯辐射模型(温差120 K/时差60 s)，验证了多物理场耦合的必要性。

时空分散热源特性分析
研究发现电池组内温度梯度导致的非均匀热积累是热传播主要诱因。通过设置不同SoC(State of Charge)的MHSs，揭示热源空间分布与触发时序对传播路径的显著影响。

高比能电池组热传播模型
模型成功量化SEI膜分解热与电解质反应热的耦合效应，捕捉到热失控过程中"热点"的迁移规律。在100%初始SoC条件下，模拟显示热传播速度与电池间隙呈负相关。

数值模拟结果
间隙实验表明：2 mm间隙使峰值温度降低18%，但导致能量密度下降23%。探头TD₂₂数据证实MHSs加热区(模块A)的热传播时间较其他区域缩短37%。

热传播多因素评价指标
创新性提出包含热传播时间指数P、温度均匀性系数ξ和危险等级系数φ的三维评价矩阵，将传统定性分析提升至定量评估水平。

该研究突破性地建立了时空多维热传播预测模型，为电池热管理系统(Battery Thermal Management System, BTMS)的间隙设计提供量化依据。提出的多指标评价体系可实现热失控风险早期预警，对保障电动汽车安全运营具有重要工程价值。成果发表于《Sustainable Energy Technologies and Assessments》，为行业解决"高能量密度"与"高安全性"矛盾提供了新思路。