電動汽車需要在高的充放電電流下進行運行，這可能會導致溫度急速升高而產生安全隱患。鋰離子電池在制造過程中是密封的，因此很難探測其內部溫度。利用X射線衍射(XRD)跟蹤集流器的膨脹，可以進行非破壞性的內部溫度測量。
然而，眾所周知，圓柱形電池經歷復雜的內部應變，這導致溫度的準確測量變得更加困難。
倫敦大學學院P. R. Shearing通過兩種先進的同步輻射XRD方法表征了高倍率(3C以上)下鋰離子18650電池的電荷狀態、機械應變和溫度。作者觀察到，在能量最優的電池(3.5 Ah)上放電20分鐘會導致內部溫度高于70°C，而在功率最佳的電池(1.5 Ah)上快速放電12分鐘時，溫差大幅降低(低于50°C)。
然而，當比較相同電流下的兩種電池時，峰值溫度相似，例如，6 A放電導致兩種電池類型的峰值溫度為40°C。作者觀察到，溫度升高是由于熱積累，這與充電過程有很多關聯，例如恒電流或恒電壓。
這種機制會隨著循環而惡化，因為惡化過程會不斷增加電池的阻抗。現在應該利用這種新方法來探索與溫度相關的電池問題的設計緩解措施，為高速電動汽車應用期間改善熱管理提供機會。
相關工作以Mapping internal temperatures during high-rate battery applications為題在Nature上發表論文。
如圖1a、b所示，對于圓柱形18650電池，通過監測金屬集流器晶格間距2來計算溫度(圖1c)，并使用XRD-CT重建空間分辨率圖像(圖1d、e)，可以產生類似的橫截面(以較低的空間分辨率)。XRD-CT只能精確地重建繞層析旋轉軸旋轉時不變的量，由于熱致應變在大多數材料中是一個標量，因此可以獲得溫度圖。
作為一個簡單的概念驗證實驗，作者首先繪制了兩個18650電池在爐內加熱后的內部溫度。內部溫度如圖1所示，是在電池冷卻大約30分鐘的過程中，從電池內同一區域拍攝的橫截面切片。
為了進行電化學操作，同時通過XRD方法獲得溫度測量，作者設計并優化了定制的18650電池支架，以提供足夠的XRD信噪比，同時允許電流區間與降低電路損耗。
如烤箱加熱實驗所示(圖1)，當電池冷卻時，內部溫度可以映射為二維截面。圖2顯示了放電后以不同倍率過渡到開路電壓(OCV)期間記錄的溫度值(粗略的溫度峰值如圖2a所示)。為了檢查內部熱梯度的峰值，將電池分為八個徑向區(圖2b中的環)，并將其與八個方位區(圖2c中的段)進行比較。
由于電池容量決定了特定倍率下的電流，因此還評估了對比功率優化的18650電池(LFP與Gr)，并將其與能量優化的對應產品(圖3a、b)進行了比較，并在圖3c(圓圈)內與兩個NMC電池(菱形和三角形)一起繪制了最高溫度與放電電流的關系。
記錄的最高溫度與放電電流的增長相似，與電池類型無關，例如，在6 A的放電電流下，所有電池的最高溫度約為40°C，而與電化學原理無關，這種相關性在所有探索的放電電流中都保持良好(即使電流高達約10 A)。
兩個電池在不同放電電流下的峰值溫度的相似性表明，需要基本的電池設計改變來緩解高電流期間的高溫(通過改善散熱)，即進入圖3c所示的“目標區域”。因此，作者得出結論，了解操作溫度變化的方法(例如，電荷傳遞過程中的測量)對于探索操作過程中熱量的積累方式至關重要。
在電池充放電過程中，除了焦耳熱效應引起的熱應變外，銅集電極還會產生機械彈性應變，這是由電池內部的應力積累引起的，這是由陽極和陰極的不同體積膨脹和收縮引起的。為了將機械應變與熱應變分離，使用MCC-XRD進行測量，該方法允許在給定的空間位置(測量體積)進行高速(亞秒)、高角分辨率和高信噪比的XRD測量。
圖4顯示了在四個充放電循環中NMC電池第4區記錄的溫度值，其中所有四次充電都在1C下進行，但每次放電都增加，直到達到最大電流約10 A。四種電荷曲線(1C，3.5 A)的溫度和奇異拉伸應力具有高度可重復性，變化極小。此外，恒流(CC)和恒壓(CV)階段之間的過渡(虛線，大約45分鐘)可以清楚地區分。
在CC過程中，由于熱量積累，溫度升高，但一旦電流在CV(或OCV)下衰減，溫度就會降低，因為向周圍環境損失的熱量超過了焦耳加熱產生的熱量。因此，所使用的電流和觀察到的溫差之間存在明顯的相關性(如圖4a所示)，但隨后，充電結束時的內部溫度將由整個充電持續時間內的電流曲線決定。
在沒有CV保持的情況下進行放電，即僅在CC下進行放電。CC放電過程中的溫升與第一次實驗中從烘箱中取出后的冷卻過程相似(但相反)(將圖4b中的加熱與圖1d中的冷卻進行比較)；一開始溫度變化很快，但隨著時間的推移變慢。
當然，與熱動力學不同，由于在充電過程中發生的嵌入和脫嵌機制，在CV階段機械應力不會降低(圖4c)。這種應力只有在放電過程完成后才會解除(圖4d)。在放電結束時觀察到的非零應力值的邊際應力滯后可能歸因于較高倍率下無法達到的放電容量。還應該注意的是，應力最依賴于SoC(圖4e、f中的應力與容量)，而與C倍率無關(圖4f)。
圖5. 循環后的內部溫度
Mapping internal temperatures during high-rate battery applications，Nature，2023.
https://www.nature.com/articles/s41586-023-05913-z
原創文章，作者：Gloria，如若轉載，請注明來源華算科技，注明出處：http://www.zzhhcy.com/index.php/2023/10/06/4fb2ad0e63/
