随着“双碳目标”的不断深入，锂离子电池在交通电动化、电化学储能等领域发挥着越来越重要的作用。然而，热失控导致的起火和爆炸事故仍然是制约锂离子电池大规模应用的瓶颈。数值模拟是研究热失控行为的重要手段，但该方法目前还面临着热失控及燃爆后果模型不完善、计算效率低等诸多问题。为此，本文总结了锂离子电池热失控模型最新的研究进展与面临的挑战，以期为下一代热失控模型的发展提供指导和建议。

图1 热失控模型为锂离子电池安全应用保驾护航

一、为什么需要热失控模型？

研究锂离子电池的热失控行为能够帮助我们理解该现象潜在的发生机制和致灾过程，这对于提升电池的安全性至关重要。相较于实验研究，热失控数值模拟技术不受经济成本、时间成本和实验潜在安全风险的限制，能够获得不同物理参数详细的分布特征和传递特征，具有巨大优势。在工业领域，基于热失控模拟技术的新研究和新应用也正不断出现，在电池的设计、运行、回收、事故等场景中发挥着重要作用（图2）。

图2 热失控模型在锂离子电池的设计、运行、回收、事故等场景中的应用

二、如何开发热失控模型？

锂离子电池热失控涉及传热、电化学、力和流体运动等多种物理现象。开发多物理场耦合的热失控模型，有助于捕捉不同物理场之间的相互作用，实现对热失控行为更加精准的模拟。锂离子电池的多物理场建模包含四类最基本的模型，分别为热模型、电模型、力学模型和流体动力学模型（图3）。

热模型是热失控建模的基础，用来解决电池的化学产热、热量传递、温度变化等问题。其中，确定分解反应的放热是准确预测电池温度的关键，这通常采用基于Arrhenius定律的反应动力学模型来描述。但模型中所涉及的反应动力学参数依赖于大量的量热测试来进行拟合和标定。因此，为了提高模型的精度和开发效率，迫切需要发展鲁棒性高、成本低的参数识别方法。

电模型用来描述电池的电压、电流等电气参数，常用的模型包括电化学模型和等效电路模型。在多物理场耦合热失控模型中，电模型通常起到桥梁作用：通过应力状态与力学模型耦合，通过焦耳热生成与热模型耦合。

力学模型用来预测热失控过程中的多种力学现象。首先，力学模型能够耦合热模型和内部短路模型，揭示电池从机械损伤到热失控发生的潜在机制。同时，力学模型还能耦合流体动力学模型，描述电池内部压力变化导致的外壳膨胀和安全阀破裂。

热失控同时还伴随着气体的生成、释放和燃烧，这些过程需要流体动力学模型进行描述。受制于计算效率，目前的流体动力学模型多关注于单体电池层级的热失控行为，因此，如何提高大尺度空间下热失控模型的计算效率仍然是需要解决的重要问题。

图3 多物理场耦合热失控模型的基本框架

三、如何提高热失控模型的计算效率？

数值和计算方法的优化是加速热失控仿真的重要手段，这包括自适应网格、高效的离散格式、云计算、并行计算等优化策略。此外，模型降阶能够通过降维或参数简化的方法，将大规模复杂系统近似为小规模简单系统，以快速捕捉电池的热失控及传热特征。在电池模组层级，基于热阻网络的降阶模型已成功应用于热失控传播行为的模拟（图4）。

随着人工智能（AI）的发展，机器学习已被应用于电池热管理和寿命预测，但在热失控建模领域还处于起步阶段。我们总结了三类机器学习与热失控预测相融合的建模策略：基于参数的机器学习建模、基于场的机器学习建模、物理约束的机器学习建模（图4）。应当注意的是，基于数据驱动的热失控模型存在着解释性不足、依赖高精度数据等问题。因此，我们建议把机器学习模型视为多物理耦合热失控模型的补充，而不是替代。

图4 热失控仿真的加速策略

四、总结与展望

锂离子电池热失控模型对于理解热失控的发生机制和保障电池的安全应用具有重要意义。本文围绕“为什么需要热失控模型？如何开发热失控模型？怎样提高模型的计算效率？”等一系列关键问题，总结了热失控建模当前面临的挑战和未来的发展方向。随着锂离子电池应用场景的日益复杂，需要进一步推动热失控模型朝着更高精度、更高效率、更高拓展性的方向发展。

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