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锂离子电池是手机、电动汽车等产品的核心储能器件。特定运行工况（如极端温度和倍率）容易造成电池的过早衰减和热安全问题。深入理解真实世界的电池衰减是提升实际应用中电池寿命、安全性及可靠性的关键，依赖于先进的电池传感技术。多种传感信号已被用于电池监测，如温度、压力、电化学、声学及光学等，然而，大多数现有传感技术具有复杂、嵌入式和定性的特点，难以用于长期获取商业电池的定量衰减信息。
近期，南方科技大学曾玉强助理教授课题组在电池传感领域取得新进展，建立了电池衰减相关的热导率模型，将电池热导率作为电池衰减的定量监测指标，提出了一种非嵌入式的电池衰减定量评估手段。在前期工作中，团队以电极热导率为传感信号，基于电极热导率和锂离子浓度之间的定量关系，量化了电极厚度方向的热导率和锂离子浓度的空间分布。在此基础上，团队利用电池热导率对电池结构变化的强依赖性，将其作为电池衰减的定量指标。根据团队建立的电池热导率模型，电池的两种主要衰减机制对其热导率有着相反的影响：析锂会降低负极颗粒与隔膜之间的紧缩热阻而提高电池热导率，电解液消耗则会降低流体部分的有效热导率而降低电池热导率。基于电池热导率模型，团队开发了热传感方案，用于电池衰减的非嵌入式监测和定量评估。该方案由电池热导率模型标定和热导率实时测量两部分组成。概念验证研究表明，由实时测量的热导率变化及趋势，可以反推电池衰减源的演变过程，进而定量区分锂沉积以及与副反应和锂沉积相关的电解液消耗。以不同热管理条件下的电池快充为例，高温抑制了锂沉积导致的电池衰减，但加速了电解液的消耗，两种衰减机制之间的平衡决定了电池的最佳运行温度。团队所开发的热传感方法具有简单、非嵌入式和可量化的特点，能够实时监测真实世界的电池衰减，准确量化不同机制对于衰减的影响，为基于非嵌入式热导率传感器的电池衰减定量评估打开了大门，有望为电池管理及先进电池设计提供有效反馈信息。研究成果以“Nonintrusive thermal-wave sensor for operando quantification of degradation in commercial batteries”为题发表于《Nature Communications》。
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