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电动汽车电池的热失控
培训的目的是提高学员对导致热失控的因素的理解。培训将重点关注电动汽车、电动汽车电池和 BMS 的当前挑战、热失控事件的根本原因分析、热管理和 BMS 的功能要求。防止热失控对于维护系统和流程的安全性和可靠性至关重要。
锂离子电池热失控建模
近年来，锂离子电池安全性已成为最受关注的话题之一，它不仅是一个辩论主题，也是行业标准所要求的在所有市场应用中部署高可靠性电池电源系统的强制性要求。随着越来越多的电池进入市场并应用于各种应用，人们强烈希望提高电池安全性并减轻消费者的相关担忧，以加速电动汽车 (EV) 和其他设备的普及。电池安全的基石在于理解和减轻热失控 (TR)——一种以电池单元内温度和压力快速、自热和不可控地上升为特征的故障模式。这可能导致有毒气体排放、火灾或爆炸，对用户和制造商都构成严重风险。1,2 确定锂离子电池是否符合行业安全要求或评估 TR 事件的严重程度，需要对 TR 现象有深入的了解并进行相关实验。
失控？英国地下空间治理
摘要：地下空间已被人类利用了数千年：例如，开采矿产资源或水。在人口不断增长、城市化和能源需求不断增加的背景下，地下空间重新成为人们关注的焦点，有望缓解地表压力。然而，地质地下模型只提供了可能用途的框架，我们对地质特征与人类对地下空间的使用、需求和变化之间的背景了解不多。此外，管理地下空间可能很复杂，因为它涉及相互冲突的目标和监管框架。因此，一个关键目标必须是构思和实施新的地下治理方法，同时考虑到其多种用途和各利益相关者的要求。本文介绍了英国地下空间治理和监管的现状，讨论了不同的主题，例如产权、监管、规划、地下水、水力压裂以及以核废料储存为例的地下空间利用的未来。
电池组中的热失控和火焰传播
摘要锂离子电池技术的广泛应用面临着固有的热逃亡风险和随之而来的火灾传播的重大挑战。本文提出了一个智能的框架，用于预测电池组中电池组中温度分布和热失控的繁殖，包括各种电池类型，环境温度和火灾释放速度。首先，我们生成了一个广泛的数值数据库，包括36个模拟电池喷射火焰和通过实验数据验证的热失控过程。随后，采用双重代理人工智能（AI）模型来预测电池组中温度场的细胞热失控传播和温度场的演变。结果证明了深度学习方法在捕获蝙蝠热失控动力学方面的准确性和可靠性。量化，基于AI的方法在具有数据库含量的场景中的热失去时间预测的相对误差低于10％，而外推病例的相对误差则低于30％。该模型在预测温度场分布方面还显示出卓越的性能，r⊃2值超过0.99，最大MSE为1.52s⊃2。这项研究低估了AI方法改善电池安全管理的潜力，从而促进了及时的干预措施，预防性维护和电池储能系统的消防安全性。
电动汽车电池的热失控解决方案 - ...
Boyd 定制生产了 3M™ 的各种压敏胶，这些胶无需固化时间即可高效地将电池单元粘合在一起，并增强电动汽车电池组组件的结构完整性。阻燃和绝缘胶带具有即时粘合强度，并且在制造环境中比液体胶粘剂更易于使用。