方岱宁院士、高华建院士联手！北京理工大学，最新Nature！

摘要：为了满足新能源储能的需求，大容量锂电池(LIBs)迅速发展，但其内部结构复杂，容易出现如短路、过热、结构破裂等故障，甚至可能引发火灾或爆炸。要保障安全，必须精准监测电池内部温度和形变等异常信号。然而，传统的植入式传感器不仅容易被电解液腐蚀，还因电池金属外壳屏蔽

揭秘锂电池内部风险信号传输技术

为了满足新能源储能的需求，大容量锂电池(LIBs)迅速发展，但其内部结构复杂，容易出现如短路、过热、结构破裂等故障，甚至可能引发火灾或爆炸。要保障安全，必须精准监测电池内部温度和形变等异常信号。然而，传统的植入式传感器不仅容易被电解液腐蚀，还因电池金属外壳屏蔽信号，需破坏电池外壳布线，既影响寿命又不利于生产。因此，开发一种成本低、兼容性强、能抵御腐蚀并实现无线监测的新型传感技术，成为实现早期故障诊断的关键。

在此，北京理工大学方岱宁院士、陈浩森教授、宋维力教授、孙磊副教授和清华大学高华建院士合作提出了一种小型化和低功耗的系统，该系统能够精确感应和无线传输 LIBS 内部的温度和应变信号，对其性能的影响可以忽略不计。通过采集内部温度信号以及初始内部短路区域与电池电极之间的面积比，可以定量分析热熔断和热失控现象，从而评估电池热失控的强度并识别热滥用行为。这项工作为设计具有安全预警和故障定位能力的下一代智能 LIB 提供了基础。相关成果以“Wireless transmission of internal hazard signals in Li-ion batteries”为题发表在《Nature》上，第一作者为Jinbao Fan, Chenchen Liu, Na Li为共同一作

可植入的传感系统

研究人员开发出一种新型植入式感测系统（图1a），适用于方形和圆柱形锂电池，由超薄温度/应变传感器和无线通信芯片组成。该系统可在不破坏电池结构的前提下，实时监测内部状态，并通过电极无线传输数据，避免了传统布线的问题。传感器厚度仅50微米，与电极一致，具备良好耐腐蚀性和信号稳定性。嵌入后电池性能几乎无影响，1000次循环后容量保持率仍达93.74%（图1b）。相比传统技术（图1c），该系统在结构兼容性、稳定性和成本方面优势明显，预计在电网储能等商业应用中具备广泛前景（图1d）。

图1：一种可植入的传感系统，用于精确感测和无线传输内部温度和应变信号

内部信号的运行监控

研究人员利用植入式传感器对方形和圆柱形锂电池内部卷芯的温度与应变进行了实时监测，并分析了其分布不均情况（图2a）。两种电池的温度随电量变化而波动，放电末期最高（图2b,c）。不过应变变化趋势明显不同：方形电池的应变主要由温度驱动，与温度变化趋势相似（图2d），而圆柱形电池则呈现出石墨相变特征，并在不同层间出现高达350με的应变差异（图2e）。进一步分析显示，方形电池的应变以热致应变为主，而圆柱形电池则以电化学致应变为主（图2h,i）。此外，随着充放电速率（C倍率）提升，电池内部温度升高，方形电池内部与表面最大温差达14.6°C，远高于圆柱形的4.4°C（图2f）。研究还通过数学模型将电极体积变化产生的应变分为电化学应变和热致应变两类，并进一步细分来源（图2g），帮助更精准地识别电池内部异常变化来源。

图2 ：内部应变和温度的操作测量

圆柱液体中的机械故障

由于圆柱形电池内部应变分布不均，研究人员结合实测应变数据与卷绕结构模型，成功实现了对电池内部机械故障的定位（图3a）。通过在不同层植入应变传感器（图3b），发现最外层（第15层）最大拉伸应变达846με，而最内层（第5层）最大压缩应变为−545με，中间层则几乎无应变，形成“中性层”——这些应变峰值位置有助于识别易断裂区域，如内层靠近电池中空部分易起皱、外层靠近钢壳则易断裂。仿真模型与实测结果一致（图3c），确认第18层是植入传感器的最佳位置。模拟设置电极断裂后，发现应变变化显著（最大差异78.3με），而电压变化极小（仅0.0046V，图3d,e），传统电池管理系统难以察觉。研究还建立了神经网络模型（图3f）用于预测故障位置，成功实现了电池内部损伤定位（图3g），验证了应变传感器在故障检测中的潜力。

图3 ：圆柱电池中机械故障的定位

棱柱液中的热衰竭

研究人员结合内部温度数据与短路（ISC）模型，实现了方形锂电池热失效的精准监测（图4a）。通过磁触发式短路装置开展实验发现，若短路区域较小（1mm²），温升有限，风险较低；但当短路面积增大到25mm²时，内部温度在4秒内从28°C飙升至48.2°C（图4b），而外部温度与电压几乎无明显变化，仅有轻微波动。在更剧烈短路情况下，内部温度更是在40秒内冲至约350°C（图4d），但电压与表面温度依然变化不大，说明内部温度是更灵敏的预警指标，至少可提前15分钟发出热失控预警（图4c）。此外，研究还将热失效分为两类（case 1 和 case 2），并通过设置不同短路面积比例α来划分其临界点（图4f）：当α小于0.00037时，短路释放能量迅速熔断电极，风险较低；而当α超过0.0005时，释放过程持续超过100秒，容易引发整颗电池热失控。因此，α值可用于定量评估电池热失控强度，是判断电池短路安全性的重要参数。