《Environmental Technology Reviews》：Advancements in thermal management of lithium-ion batteries: the role of nanofluids and phase change materials
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本综述系统评述了纳米流体（Nf）与相变材料（PCMs）在锂离子电池（LIBs）热管理系统（TMS）中的应用进展。文章指出，传统风冷/液冷技术难以满足高能量密度LIBs的热管理需求，而纳米流体（如Al2O3、CuO、碳基材料等）通过增强导热与对流换热性能，可显著降低电池峰值温度（如2% Al2O3-水Nf降温1.2°C）。尤其当Nf与PCMs结合形成混合系统时，最大温降可达19.5%，并提升热均匀性、延缓温升。然而，纳米颗粒稳定性、压降增大及环境经济性仍是关键挑战。优化流道设计并结合Nf与PCMs的TMS展现出巨大潜力，但需进一步研究以突破相关壁垒。
引言
锂离子电池（LIB）已成为便携式电子设备、电动汽车（EV）和电网储能等领域最主要的储能技术。其市场成功依赖于高能量存储效率和长循环寿命等参数。然而，随着对更高能量密度和更快充电速度的需求不断增长，LIB系统面临严峻的热管理挑战。充放电循环中产生的过量热量会缩短电池寿命并加速损耗，而热失控（thermal runaway）——一种热量产生变得无法控制的状态——对设备构成灾难性风险。
LIB的热性能受工作速率、环境条件和电阻等多种参数影响。运行过程中通过焦耳热、熵热和电化学反应产生热量。积累的热量可使电池温度升高至安全操作范围（通常为15°C至35°C）之外。热失控是备受关注的问题，当电池内部放热反应产生的热量快于其向外部环境散发的速度时就会发生。研究表明，强大的热管理系统（TMS）对于设定安全阈值至关重要。
保护LIB的热管理策略包括空气冷却、液体冷却、相变材料（PCMs）和混合解决方案。空气冷却经济简单，但对高功率应用往往热调节不足。液体冷却具有更好的传热性能，但系统更复杂，涉及泵和热交换器等部件，并有流体泄漏风险。近期热管理领域的进展集中在创新冷却板的设计上。拓扑优化技术被用于设计冷却板，可同时改善温度均匀性和降低压降，优化热热点缓解和整体能耗。
纳米流体与相变材料在提升锂离子电池热性能中的作用
纳米流体（Nf）作为增强传统液体冷却系统的创新解决方案而出现。这些由分散在基液中的纳米颗粒（NPs）组成的流体，通过提高导热性和升级对流换热，提供了优于传统冷却剂的导热性能。研究表明，在多孔微通道内使用铁纳米流体（ferro-nanofluid）并施加磁场，可显著增强传热，展示了磁场响应型纳米流体在动态TMS中适应不同热负荷的潜力。
在电池热管理系统（BTMS）中使用纳米流体，使现代电池技术能够应对日益严峻的热挑战。实验研究使用机器学习技术评估了混合和单一纳米流体在LIB冷却中的效果。结果表明，战略性设计的混合纳米流体可以优于单一纳米流体和传统冷却剂，使其成为未来有前景的热管理解决方案。纳米流体也与PCMs相辅相成，PCMs通过其相变机制有效地管理热量。例如，将Ti3C2Tz MXene材料混合到阳极中的新方法，允许内置热保护，显示出集成电池材料热控制的潜力。这一创新进展将热管理策略与电池材料设计协议相结合，突破了独立外部冷却系统的限制。
热管理的挑战不仅在于防止热失控，还涉及维持最佳性能温度和保持电池寿命。对由热辐射引起的电池结构变形和安全风险的研究，强调了在多模式热传递管理中实现电池完全有效热策略的至关重要性。为电动汽车驱动周期中棱柱形电池的管理开发了电热模型，其中存在动态变化的热需求。BTMS的进步越来越依赖于改进的计算建模和机器学习应用。利用CNN-LSTM-attention网络构建的数字孪生系统可用于实时退化预测，实现热数据用于预测性维护和系统优化。
无相变材料的锂离子电池纳米流体应用
铝纳米流体
对商用18650 LIB的电化学和热行为研究表明，使用水-Al2O3纳米流体浸没冷却技术可有效降低电池最高温度。随着纳米颗粒体积分数的增加，最高温度降低，这归因于更高体积分数下导热系数的增长。创新的液体冷却系统，如阶梯形和波浪形通道，使用氧化铝纳米流体包裹在铜鞘内，可将放电过程中的峰值温度和温差分别降低1.2°C和0.4°C。增加冷却剂流入速度会降低最高温度和温度梯度。阶梯形通道能显著减小温度不均匀性。实验建立的结合铜鞘和液冷通道的系统表明，增加氧化铝纳米颗粒浓度和流入速度可降低电池组最高温度和温度不均匀性。在最佳条件下，使用γ-Al2O3/传热流体纳米流体，电池模块温度可降低0.52°C。集成平行微通道系统的研究发现，增加雷诺数（Re）和纳米流体体积分数可增强传热并降低表面温度。蛇形微通道与纳米流体结合可使传热增强达20%，疏水性微通道壁可进一步提高效率。结合相变冷却、纳米流体冷却和隔热材料的高效节能BTMS，可在恶劣条件下显著降低电池最高温度。创新的弯曲倒L型凹槽通道冷板设计使用防冻基氧化铝纳米流体，在高速率放电下成功降低电池组温度。采用V形翅片的浸没冷却配置改善了流体混合，实现了卓越的温度均匀性。
铜纳米流体与二氧化钛纳米流体
使用铜-水纳米流体的自然对流模拟表明，添加铜纳米颗粒可增强BTM系统的温度均匀性和冷却性能。使用6% Cu-水纳米流体在瑞利数为3×103时，最高温度降低约6.5%。对于电动汽车LIB，使用二氧化钛（TiO2）基纳米流体的脉动热管（PHP）系统在高温环境下能将电池最高温度维持在42.22°C以下，温度梯度不超过2°C，实现了高达60%的主动热增强率。波纹微通道冷却模块使用纳米流体可比传统模块实现最高28.65%的温度降低，但伴随压降增加。研究表明，TiO2纳米流体能将水的传热性能提高约12%，高浓度配方在更高流速下提供更优的热性能。波浪形通道配置在性能评估标准上优于直通道，但压损更高。氨水被确定为最有效的冷却流体，纳米颗粒浓度的增加提升了努塞尔数（Nusselt number）。
碳纳米流体
用于LIB的混合冷却系统使用碳纳米管（CNT）纳米流体和微通道，可在Re=100时将电池单元最高温度比传统模型降低0.4°C。电化学氧化石墨烯（EGO）纳米流体在最佳重量浓度下显示出改进的电化学活性和热管理。混合振荡热管（OHP）使用CNT纳米流体，在快速充放电期间提供卓越的启动行为和传热效率，平均蒸发器温度降低至43.1°C。碳基纳米颗粒添加到钒氧化还原液流电池电解质中，可增强氧化还原动力学和质量传输，最小化浓差极化损失。使用还原氧化石墨烯（rGO）纳米流体电解质可显著提高流动电池的充电放电性能。用于18650电池的间接液体冷却系统，使用多壁碳纳米管（MWCNTs）纳米流体，在双通道逆流配置下可实现高达13°C的温度降低和优异的热均匀性。实验评估证实，纳米流体在多种放电速率下的冷却效果优于纯水和二元流体。
银纳米流体
使用氧化银（AgO）纳米流体的新型BTMS，可在高放电速率下保持电池组的温度均匀性，并将最高温度维持在最佳范围内。增加流入速度和纳米流体体积分数可显著降低电池组最高温度和温差。生物合成的银-水/乙二醇纳米流体作为工作流体，可在微通道和微管中采用逆流配置将电池表面温度维持在安全范围内。银-水纳米流体在圆柱形微通道散热器中表现出增强的传热性能，在最佳条件下热性能因子（TPF）约为1.35，努塞尔数增强67.1%。对电池组TMS进行拓扑修改，结合3%体积分数的AgO-水纳米流体，可增加努塞尔数并改善温度分布均匀性。使用网状板和AgO基纳米流体的TMS，在快速放电期间能控制21700型LIB组的最高温度并保持热均匀性。
铁纳米流体
使用纳米流体（纳米颗粒和制冷剂的混合物）冷却电池系统的研究表明，水基纳米流体优于发动机油基纳米流体。使用纳米金刚石（ND）-Fe3O4杂化纳米流体的TMS，在高雷诺数和鳍片数量下可降低温度差和最高温度。热和电分析表明，放电速率（C-rate）对最高电池温度的影响最大。在通道流设置中使用铁磁流体作为冷却剂，并添加铜泡沫可增强冷却剂混合，改善热传递效率，实现更均匀的温度分布。
非牛顿纳米流体
对锂离子电池冷却系统（Li-iBCS）中非牛顿纳米流体（NNfs）行为的研究表明，增加流体速度和纳米颗粒体积百分比可降低平均电池温度，并提高品质因数（FOM）和传热系数。在板式LIB组中，将纳米颗粒加入基液可显著降低热阻并改善表面温度均匀性，但泵送功率会大幅增加。
二氧化硅纳米流体
使用水基SiO2纳米流体的冷却机制研究表明，在所有测试的雷诺数下，5%体积分数的SiO2纳米流体表现出最低的平均电池温度，这归因于有效导热系数的提高。减小纳米颗粒尺寸可增加努塞尔数，因为更小的纳米颗粒具有更高的表面积，导致与流体分子的碰撞率更高，从而改善传热。
杂化纳米流体与三元杂化纳米流体
使用铜和氧化铝（Cu + Al2O3）在水中的杂化纳米流体，与传统的Al2O3/水纳米流体相比，电池温度降低了3.64%。使用螺旋线圈脉动热管（HC-PHP）和Al2O3-多壁碳纳米管（MWCNT）杂化纳米流体的TMS，可在连续放电期间将电池温度维持在42°C以下，内部温度变化在2°C以内。优化的微通道设计（如针翅通道）与Fe3O4-单壁碳纳米管（SWCNT）杂化纳米流体结合，可显著增强传热性能。使用Al2O3和氧化石墨烯（GO）的杂化纳米流体的创新冷却块设计，可提高导热性并降低LIB电池温度。三元杂化纳米流体（THNFs），如Al2O3(0.5%) + Cu (0.5%) + MWCNT (1%)/水，可改善电池温度控制，矩形截面微通道优于圆形截面。Al2O3–TiO2–CuO三元杂化纳米流体作为冷却介质，可提高导热性，并在高倍率放电期间降低电池模块最高温度和温差。
不同类型纳米流体的比较研究
对多种纳米流体作为LIB液体冷却剂的评估表明，纳米流体的冷却性能超越纯水，热性能随纳米颗粒体积分数的增加而改善。集成磁场、金属泡沫-PCM复合材料、纳米流体冷却和散热器的混合BTMS，可防止热失控，显著降低电池温度和温度差。铜（Cu）水基纳米流体表现出最佳性能，可降低电池组最高温度和最大温差。在不同类型的纳米流体中，SiO2纳米流体显示出最高的冷却效率。CuO纳米流体的传热性能优于Al2O3纳米流体。Al2O3–CuO杂化纳米流体可显著提高导热性并降低LIB电池温度。在八种候选纳米流体中，石墨烯/水纳米流体在泵送功率使用、热性能和温度均匀性方面最为突出。使用氮化硼、二氧化钛和氧化铝纳米流体的喷雾冷却，在抑制热失控（TR）方面表现出加速的冷却过程和更高的临界抑制温度。
结合相变材料的锂离子电池纳米流体应用
铝纳米流体与相变材料结合
结合主动和被动冷却方法的新型TMS研究表明，与纯主动方法相比，混合系统可在高放电速率下成功降低稳态电池温度。使用氧化铝纳米流体和饱和石蜡的铜泡沫被动系统组成的混合冷却策略，可确保电池在苛刻操作条件下的安全。通过改变纳米流体速度定量研究电池温度和传热系数（HTC），发现叶片形颗粒导致最大温度和熔融PCM体积的最大减少。增加纳米流体速度可提高纳米流体HTC，降低电池温度。统计评估表明，增加管道高度可改善热性能。结合纳米流体（NFs）和纳米增强相变材料（N-PCMs）的联合冷却系统（CLS）的模拟表明，与常规PCMs相比，使用N-PCMs可吸收更多热量。带有螺旋冷却通道的圆柱形LIB研究显示，纳米增强PCM加载到螺旋液体通道（nePCM-LC）中的配置优于基于直矩形通道的传统TMS。板式LIB TMS的三维模拟表明，增加纳米流体速度可降低平均系统温度，管道位置影响熔融PCM体积分数（VFMPC）。增加管道数量和提高纳米流体速度有助于改善冷却效果。
碳纳米流体与相变材料结合
采用纳米流体和PCMs的创新散热器设计研究表明，在所有情况下，除Re=500外，熔融PCM的体积随时间增加直至散热器完全饱和。当雷诺数大于或等于500时，PCM保持固态。纳米流体出口温度以及PCM的平均和最高温度（TA和TM）随雷诺数增加而降低。PCM和纳米流体之间的HTC显示时间依赖性和雷诺数依赖性增加。
不同类型纳米流体与相变材料结合
对袋式LIB模块TMS的实验评估表明，纳米流体基系统显著提高了冷却效率，其中氧化银（AgO）最为有效。与常规水基冷却系统相比，使用2%体积分数的AgO/水纳米流体可降低最高电池温度。添加铜泡沫可减少最高电池温差。对纳米颗粒和纳米封装PCMs的分析表明，增加纳米颗粒浓度可改善热耗散和温度控制，其中氧化铜（CuO）与十八烷的组合提供了最佳平衡。结合层流纳米流体和PCMs的电池组冷却系统模型显示，电池之间的垂直和水平间距以及纳米流体入口尺寸影响电池温度、HTC和PCM相变行为。人工智能（AI）优化方法用于识别最佳设计条件。
杂化纳米流体与相变材料结合
对由圆柱形电池组成的太阳能电池组的数值分析表明，纳米流体和纳米增强PCMs的结合使用显著提高了传热速率，减少了PCM熔化和凝固时间。增加纳米颗粒体积分数（VPNPs）提高了相变开始前的努塞尔数（Nu）。圆形截面管对PCM的充电在冻结过程中表现出10.7%的改进。
锂离子电池结合纳米流体与相变材料的关键分析
对基于纳米流体和PCM的LIBs TMSs的评估涉及其优势、局限性和操作挑战的综合分析。纳米流体增强了传热，特别是使用Al2O3–水纳米颗粒时，导热系数提高达20%。这种增强有助于在高倍率放电操作期间降低峰值温度并改善热均匀性。
结合PCMs（如石蜡和复合材料）的混合系统作为热吸收器，可延迟热不稳定性，并通过缓解热失控和储存潜热来延长操作安全性。然而，长期稳定性受到两个关键问题的阻碍：纳米颗粒团聚和沉降，这会降低热性能；以及由于纳米流体粘度增加而导致的泵送功率需求增加。PCMs的有效性也受到其固有的低导热性和相变过程中的体积膨胀的限制。然而，通过加入金属泡沫或石墨烯基添加剂可以改善性能。经济和环境问题源于纳米材料的高成本和纳米流体处置相关的挑战。在系统层面，通道配置（如波浪形微通道）的优化以及热效率与整体能源性能的平衡仍然是需要进一步研究的领域。尽管存在这些挑战，纳米流体与PCM系统的整合提供了巨大的潜力，包括电池温度降低高达23%以及延长电池寿命。
进一步改进与伴随挑战
LIBs旨在通过利用纳米流体与PCMs结合的先进TMS来提高其功率容量和充电速度。虽然该领域的当前进展显示出前景，但需要进一步的技术改进以最大化系统功能并解决现有局限性。本节分析了需要改进的关键领域，并确定了必须克服的可克服障碍，以实现实际部署。
增强机会
专有纳米颗粒混合物、表面功能化、磁性纳米流体、纳米封装PCMs、石墨烯气凝胶和金属-有机框架（MOFs）结合、多尺度冷却方法以及热响应材料等都是潜在的改进方向。人工智能/机器学习（AI/ML）模型可用于实时优化冷却解决方案。
关键挑战
纳米颗粒聚集和沉降、PCMs的相分离和性能退化、兼容性问题、纳米流体粘度较高、空间限制、混合系统控制复杂、成本高昂、规模化制造困难、缺乏标准化测试协议、易燃性风险、纳米颗粒释放担忧以及回收和处理困难都是当前面临的主要挑战。
克服挑战的未来展望
未来发展应集中于生产具有稳定长期性能的成本效益高且环境友好的纳米流体。采用先进的表征技术评估长期操作条件下的系统行为。设计优化热性能与能量密度和系统级参数相结合的集成策略。通过与行业利益相关者合作，建立纳米流体和PCM基电池冷却系统的标准化指南。具体预测包括在运行操作条件下使用磁性纳米流体进行自适应热调节，以及结合微通道冷板和石墨烯增强PCMs的多尺度冷却策略以实现更好的温度均匀性。开发可扩展的均匀纳米流体技术和标准化测试将有助于促进行业应用。
