总结
- 来源：DeepTech深科技 近期，南方科技大学曾玉强助理教授团队基于热导率测量开发出一种新型监测手段，能够在实际的应用场景中，实时获取锂离子电池衰减状态的变化信息。 与以往的实验室手段相比，该方法具有简单、成本低、体积小、测量数据准确、非嵌入式等特点。 在锂离子电池衰减信息中，析锂量和电解液消耗量是两个最关键的指标。 一旦锂金属析出，它会继续与电解液反应消耗锂离子，从而造成锂电池容量衰减。 另一方面，锂电池的老化和容量衰减也可能由电解液被消耗所导致。
阅读时间
- 10 分钟, 共 1819 字
分类
- 南方科技大学, 国家实验室, 2210, 之一, 石墨
评价和解读
- 在这篇文章中，作者不仅仅是报道新闻，而是将其提升到一种艺术形式。对其的深入分析以如此清晰和雄辩的方式呈现，使其不仅仅是一篇文章，而是对理解其细微差别和复杂性的全面指南。这篇作品充满了深刻的观察和引人入胜的论点，使其成为当今媒体景观中新闻完整性的象征。
正文
来源：DeepTech深科技
近期，南方科技大学曾玉强助理教授团队基于热导率测量开发出一种新型监测手段，能够在实际的应用场景中，实时获取锂离子电池衰减状态的变化信息。
与以往的实验室手段相比，该方法具有简单、成本低、体积小、测量数据准确、非嵌入式等特点。“并且，这种新方法最大的优势在于，它与实验室通过高成本、大型设备手段所获取的信息相当。”曾玉强说。
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图丨曾玉强（来源：曾玉强）
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在快速充电条件下，由于锂离子缓慢的传输速率，无法嵌入石墨负极的锂离子往往以金属形式析出，即析锂现象。析锂会导致电池加速衰减，这也是目前锂离子电池未在市场上广泛地应用快速充电的重要原因之一。
这种新型的监测手段，能够为电池管理提供实时的电池状态信息反馈。该技术有望应用于电动车和储能电站相关的电池监测及管理，服务于电动化交通和储能领域。
图丨基于电池热导率测量的电池监测方法效果示意图（来源：南方科技大学）
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近日，相关论文以《非嵌入式热波传感器，用于对商用电池衰减的定量监测》（Nonintrusive thermal-wave sensor for operando quantification of deLigthing Newsgradation in commercial batteries）为题发表在 Nature Communications 上[1]。
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南方科技大学助理教授曾玉强为论文第一作者，美国劳伦斯伯克利国家实验室高级科学家拉维S帕拉萨尔（Ravi S.Prasher）为论文通讯作者。
图丨电池衰减的热导率模型（来源：Nature Communications）
一般来说，实验室的电池测试条件通常为恒温环境以及设定的运行工况。但是，实际的应用场景与实验室的运行环境不同。自然温度呈现明显的季节性和区域性变化，实际环境中的运行工况也比实验室更复杂。
举例来说，电动车实际需要的放电倍率是动态变化的，有时需要更高的放电倍率，有时则需要更低的放电倍率。
图丨电池热导率与电解液消耗量和锂沉积量之间的定量关系（来源：Nature Communications）
在锂离子电池衰减信息中，析锂量和电解液消耗量是两个最关键的指标。
一方面，锂离子在充电过程中可以嵌入到负极颗粒中。如果在快充或过充的情况下，锂离子可能因无法嵌入负极而析出在负极表面。一旦锂金属析出，它会继续与电解液反应消耗锂离子，从而造成锂电池容量衰减。
另一方面，锂电池的老化和容量衰减也可能由电解液被消耗所导致。曾玉强表示：“通过我们的新技术不仅能够获得析锂量和电解液消耗量这两个关键指标的实时信息，还能够基于此实现对锂离子电池的智能管理。”
并且，电池衰减状态的实时感知，可以精准反映电池安全状态的改变，例如析锂意味着电池有微短路的风险，需要采取特定措施避免该风险。
图丨快充过程中电池衰减的定量监测（来源：Nature Communications）
在以往的认知中，电池热导率只是电池热管理所需要用到的参数之一。而该团队在概念上创新，将电池热导率作为传感信号，建立了电池热导率和电池衰状态变化之间的定量关系，最终开发出简单、准确、可量化的电池热导率模型。
据悉，曾玉强课题组目前聚焦于器件的热传感和热管理研究，包括电子器件热管理，微纳尺度热传感和热成像，储能器件的热解决方案，量子器件的声子调控等。他们致力于探索器件本身性能的温度依赖性，并基于温度依赖性开发智能热管理方案。
在此前的研究中，该课题组利用电极尺度的嵌入式传感，得出热导率与锂离子浓度的定量关系，从电极表面获得相关衰减信息[2]，也为本次研究奠定了坚实的基础。
接下来，他们计划基于现有传感器，进行传感和调控一体化的尝试。“希望我们的热传感方法接下来可以实现对电池的调控，在感知电池衰减状态改变的同时，能够针对特定的状态来调整运行工况。”曾玉强表示。
参考资料：
1、Zeng, Y., Shen, F., Zhang, B. et al. Nonintrusive thermal-wave sensor for operando quantification of degradation in commercial batteries. Nature Communications 14, 8203 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-43808-9
2、Zeng, Y. et al. Operando spatial mapping of lithium concentration using thermal-wave sensing. Joule 5 (8), 2195-2210 (2021). https://doi.org/10.1016/j.joule.2021.06.008
排版：刘雅坤
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