隨著“雙碳目標”的不斷深入，鋰離子電池在交通電動化、電化學儲能等領域發揮著越來越重要的作用。然而，熱失控導致的起火和爆炸事故仍然是制約鋰離子電池大規模應用的瓶頸。數值模擬是研究熱失控行為的重要手段，但該方法目前還面臨著熱失控及燃爆后果模型不完善、計算效率低等諸多問題。為此，本文總結了鋰離子電池熱失控模型最新的研究進展與面臨的挑戰，以期為下一代熱失控模型的發展提供指導和建議。

圖1 熱失控模型為鋰離子電池安全應用保駕護航

一、為什么需要熱失控模型？

研究鋰離子電池的熱失控行為能夠幫助我們理解該現象潛在的發生機制和致災過程，這對于提升電池的安全性至關重要。相較于實驗研究，熱失控數值模擬技術不受經濟成本、時間成本和實驗潛在安全風險的限制，能夠獲得不同物理參數詳細的分布特征和傳遞特征，具有巨大優勢。在工業領域，基于熱失控模擬技術的新研究和新應用也正不斷出現，在電池的設計、運行、回收、事故等場景中發揮著重要作用（圖2）。

圖2 熱失控模型在鋰離子電池的設計、運行、回收、事故等場景中的應用

二、如何開發熱失控模型？

鋰離子電池熱失控涉及傳熱、電化學、力和流體運動等多種物理現象。開發多物理場耦合的熱失控模型，有助于捕捉不同物理場之間的相互作用，實現對熱失控行為更加精準的模擬。鋰離子電池的多物理場建模包含四類最基本的模型，分別為熱模型、電模型、力學模型和流體動力學模型（圖3）。

熱模型是熱失控建模的基礎，用來解決電池的化學產熱、熱量傳遞、溫度變化等問題。其中，確定分解反應的放熱是準確預測電池溫度的關鍵，這通常采用基于Arrhenius定律的反應動力學模型來描述。但模型中所涉及的反應動力學參數依賴于大量的量熱測試來進行擬合和標定。因此，為了提高模型的精度和開發效率，迫切需要發展魯棒性高、成本低的參數識別方法。

電模型用來描述電池的電壓、電流等電氣參數，常用的模型包括電化學模型和等效電路模型。在多物理場耦合熱失控模型中，電模型通常起到橋梁作用：通過應力狀態與力學模型耦合，通過焦耳熱生成與熱模型耦合。

力學模型用來預測熱失控過程中的多種力學現象。首先，力學模型能夠耦合熱模型和內部短路模型，揭示電池從機械損傷到熱失控發生的潛在機制。同時，力學模型還能耦合流體動力學模型，描述電池內部壓力變化導致的外殼膨脹和安全閥破裂。

熱失控同時還伴隨著氣體的生成、釋放和燃燒，這些過程需要流體動力學模型進行描述。受制于計算效率，目前的流體動力學模型多關注于單體電池層級的熱失控行為，因此，如何提高大尺度空間下熱失控模型的計算效率仍然是需要解決的重要問題。

圖3 多物理場耦合熱失控模型的基本框架

三、如何提高熱失控模型的計算效率？

數值和計算方法的優化是加速熱失控仿真的重要手段，這包括自適應網格、高效的離散格式、云計算、并行計算等優化策略。此外，模型降階能夠通過降維或參數簡化的方法，將大規模復雜系統近似為小規模簡單系統，以快速捕捉電池的熱失控及傳熱特征。在電池模組層級，基于熱阻網絡的降階模型已成功應用于熱失控傳播行為的模擬（圖4）。

隨著人工智能（AI）的發展，機器學習已被應用于電池熱管理和壽命預測，但在熱失控建模領域還處于起步階段。我們總結了三類機器學習與熱失控預測相融合的建模策略：基于參數的機器學習建模、基于場的機器學習建模、物理約束的機器學習建模（圖4）。應當注意的是，基于數據驅動的熱失控模型存在著解釋性不足、依賴高精度數據等問題。因此，我們建議把機器學習模型視為多物理耦合熱失控模型的補充，而不是替代。

圖4 熱失控仿真的加速策略

四、總結與展望

鋰離子電池熱失控模型對于理解熱失控的發生機制和保障電池的安全應用具有重要意義。本文圍繞“為什么需要熱失控模型？如何開發熱失控模型？怎樣提高模型的計算效率？”等一系列關鍵問題，總結了熱失控建模當前面臨的挑戰和未來的發展方向。隨著鋰離子電池應用場景的日益復雜，需要進一步推動熱失控模型朝著更高精度、更高效率、更高拓展性的方向發展。

合肥點石儀器科技有限公司作為電池測試全面解決方案供應商，與高校及科研院所、電池廠商、檢測機構等建立了穩定的合作關系，交付了數款鋰電池安全性能測試設備（可滿足科研級電池熱失控實驗需求），為其開展鋰電池安全性能測試提供了便捷、可靠、高效的實驗平臺。