综述：锂离子电池热失控模型研究进展：热源模型、热力学框架与微观动力学方法综述

这篇综述系统评述了锂离子电池（LIBs）热失控（TR）建模的最新进展，重点探讨了传统热源模型的局限性，并创新性提出整合热力学框架与微观动力学（Micro-kinetic）方法，为预测高温热释放和可燃气体生成提供了新思路，对高能量密度电池安全设计具有重要指导意义。

　　

锂离子电池热失控建模的技术演进

热失控评估技术

实验方法通过加速量热法（ARC）和差示扫描量热法（DSC）捕捉电池组件热行为，而建模方法分为三类：传统经验方程模型（如ANSYS Fluent）、热力学模型和微观动力学模型。热力学模型通过量化材料反应焓变（ΔH_f）预测不同荷电状态（SOC）下的热释放，而微观动力学模型通过构建反应网络（如乙烯碳酸酯分解路径）预测可燃气体（如H₂/CO）生成。

电池组件滥用反应机制

阴极-电解质反应：层状金属氧化物（LMO）分解释放O₂，引发电解质氧化放热。热力学计算表明，高镍阴极（如NCA）在完全充电状态下单位质量放热量最高。阳极-电解质反应：SEI层在373 K初始分解后，嵌锂石墨与电解质反应分两阶段进行，第二阶段（>473 K）因SEI破裂导致速率骤增。Shurtz改进模型引入石墨表面积（a_BET）和电解质限制项，显著提升高温预测精度。电解质分解：虽自分解放热较小（-10至-55 kJ/mol），但通过微观动力学可精准模拟DMC分解为CH₃OCH₃等气体的路径。

人工智能与实验验证的融合

机器学习通过参数映射（ANN）、场重构（CNN-LSTM）和物理约束（PINN）三类方法优化TR预测。例如，物理信息神经网络（PINN）结合热传导方程，将模拟误差降低至5%以内。实验与模型的闭环验证中，遗传算法反演参数（如活化能E_a）可显著提升模型可靠性。

未来方向

开发材料普适性模型、建立全组分微观动力学网络、验证扩散限制因子（Damk?hler数）在电池模组传播预测中的适用性，是突破现有瓶颈的关键。固态电池（SSB）的热力学风险评估框架亦需同步发展。

（注：全文严格依据原文数据及结论，未添加非文献支持内容）