COMSOL高级偷懒技巧！鼠鼠我啊，要躺赢了

2023-04-25 11:49 作者:互动派教育 0人读过 | 我要投稿

谁懂啊，家人们！！！

研究鼠日常EMO：躺又躺不平，卷又卷不赢。。。

东拼西凑的劳动节还有倒计时三天，背上鼠包来到屠鼠馆，看到了这些资料，感觉鼠籍还能再保留几天，我先学为敬。

预告，预告：劳动节为了犒劳各位研究鼠，派鼠鼠准备了一个大活儿"劳动节躺平计划"，精心剪辑了COMSOL锂电池之高级建模技巧篇，交流群里还分享了很多COMSOL锂电池案例以及各种帮助手册。

ps：一般鼠我不告诉他，不是研究comsol电化学领域的鼠鼠也可以来下载其他COMSOL案例资源哦。

正题来了，今天为大家分享一篇锂电池热失控的案例：

1.热失控原因分析

电池发生热失控的机理多样且复杂[1]，通过单一变量很难引发热失控。热失控的原因大致可以分为3类[2]：

（1）电池受到外部因素的影响，例如汽车磕碰后进水导致电池壳体腐蚀，连接处松动导致局部过热或者异常打火等；

（2）电池滥用，电池核心的控制逻辑出现问题，超过使用边界，例如电池过充过放等导致热失控；

（3）电池本身导致车辆发生问题，例如电池存在金属杂质，出现析锂，内部极片变形等，这种情形通过电热信号很难发现和预防。

2.安全预警主流算法模型分析[3-4]

（1）电化学模型，即通过电池本身的电化学特性进行安全预警，例如通过电池异常自放电、电池内阻、电池容量等进行判断；

（2）统计学模型，即通过电池成组后的不一致性进行安全预警，例如通过电池压差、温差、SOC（State of Charge，荷电状态）不一致等进行判断；

（3）大数据模型，即通过特定的样本进行模型数据训练，例如对失效车辆和正常车辆进行相应数据提取，搭建模型后对其他车辆进行识别；

（4）结合其他信息，主要通过故障信号进行判断，例如绝缘、采集异常等。

各类电池失效与安全预警算法的对应关系见表1。

由于安全预警困难，一些生产厂家增加了传感器，例如压力传感器、气体成分传感器等[5]，以获取多重信号提升异常车辆辨识度。

3.模型数据分析

车辆的安全预警是指在车辆发生安全故障前，用户和厂家提前识别风险，采取相应的风险规避手段。例如车辆发生故障前，其成组的不一致性会升高[6]，达到某个设定的阈值后，车辆会发生安全故障。

（1）由外部因素导致电池热失控，可以通过相应的传感器单一模式或者组合模式进行预警判断。例如电池局部过热，通过长时间的单一温度传感器信号识别温度偏离进行预测，其成本较高、识别难度不大，但识别准确率不高。

（2）电池滥用导致的热失控问题发生较少，技术的不断进步正在规避此类问题，电池过充过放不常见，此类超过电池使用范围的现象通过单一的电压信号可以被预测。

（3）电池本身的问题通过信号组合很难进行识别，电池同时受温度、电压、电流、压力等因素影响，并且内部制造工艺很难筛查出隐患[4]，目前有效的容量、内阻等预警算法模型识别度不高，有些车辆存在无法识别的情况。

选取1辆发生了安全故障的车辆进行分析，采集失效时行车数据和失效前充电的数据，绘制电池热失效前、热失效时的数据，如图所示。

如图1（a）所示，车辆发生失效前充电数据正常，电压无波动，内部压差在50 mV以内（充电过程中最高单体电压值减去最低单体电压值），无电池滥用情况；

图1（b）为车辆发生失效时最低单体电压出现明显下降（10 s内由4.128 9 V下降到4.055 9 V，随后持续下降到3.360 8 V），但除了热失控信号外，无其他明显数据特征；

图1（c）为车辆失效前充电温度无异常超温，绝缘和碰撞信号无波动，数值分别为4 000和0，为正常信号；

图 1（d）为车辆失效时温度异常升高（10 s内由29 ℃升高到40 ℃，随后持续升高到125 ℃），电池发生热失控，但其他信号无表现。

综上，电池热失效时有明显的电压特征（电压突然下降），但在失效前充电和行车（放电）模式下，数据未出现明显异常，排除电池外部因素和电池滥用的情况，推断是由电池内部引发。

4.模型设计

采用COMSOL进行模型设计，通常车企为了控制成本会为每个电池模块布置1～2个温度传感器，无法实现每个单体电池温度的完全检测，并且在上例失效数据中绝缘和碰撞信号都无异常，所以设计的模型主要考虑电池充放电过程中的电压损失；由于无法获取电芯内部电化学参数（电导率，体积扩散系数等），所以采用COMSOL中集总电池加优化模块进行模型设计[8]。

电池电压在充放电过程中的变化需要考虑欧姆内阻、电池活化反应、浓差极化情况。