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夏洛特·莫拉维耶夫|黄家强|让-马里·塔拉斯孔法国巴黎大学，固体与能源化学系——CNRS UMR 8260，法国巴黎摘要电池已逐渐成为我们日常生活不可或缺的一部分，因此可靠性与安全性至关重要。虽然无法完全消除所有风险，但本文简要探讨了近期在商业电池诊断方面的创新如何提升这一能源技
夏洛特·莫拉维耶夫|黄家强|让-马里·塔拉斯孔
法国巴黎大学，固体与能源化学系——CNRS UMR 8260，法国巴黎
摘要
电池已逐渐成为我们日常生活不可或缺的一部分，因此可靠性与安全性至关重要。虽然无法完全消除所有风险，但本文简要探讨了近期在商业电池诊断方面的创新如何提升这一能源技术的可靠性。我们研究了如何将电阻传感器以及基于声学和光纤的技术与工程进展及先进的数据处理技术相结合，从而显著提升电池安全的诸多关键方面。文中还讨论了在大规模应用这些实时诊断技术时所面临的挑战，以及其发展前景和可扩展性考虑。
章节节选
为何传统的电池安全评估不够用
2024年，能源领域对电池的需求，无论是用于电动汽车还是储能应用，都达到了1太瓦时的历史性水平，仅一周的用电量就超过了十年前的全年总用电量。与此同时，各制造商为提供能量密度更高、体积更小、成本更低的锂离子电池而展开的竞争也愈发激烈。然而，随着电池数量的增加以及它们所储存的能量的上升
用于电池安全监测的新诊断技术
如今，研究趋势正从分析热事件中的级联反应转向另一种长远策略，即通过监测不同化学体系在电池制备和老化过程中的关键参数变化来预判安全问题，这一理念正在逐步变为现实。这涉及到对电池的化学、物理和机械状态及性能的监测，包括SEI层的化学成分、孔隙率等
从传感器到智能电池：集成挑战与机遇
尽管光学检测为电池诊断开启了新纪元，并吸引了越来越多的学术关注，但行业相关方对其可行性仍存在疑虑，尤其是在传感器的数量与位置、成本、检测设备尺寸、布线以及与系统的长期化学电化学整合等方面。这些因素带来了诸多当前正在被研究的挑战
致谢
C.M.感谢欧洲研究委员会（INFRALYTICS项目，资助协议编号为01163386）。C.M.和J.-M.T.感谢法国国家研究署（项目编号为22-PEBA-006，即SENSIGA项目）。J.-M.T.感谢由欧盟“地平线2020”研究与创新计划资助的UltraBat项目，资助协议编号为101103873。J.H.感谢中国国家自然科学基金（项目编号为92372109和52207230）以及
