2019年4月22日
一个人的口袋里很有可能有一块锂离子电池，用来驱动他的手机或电子烟。如果背包里有一台笔记本电脑，它无疑是用锂离子电池工作的。或者，如果你驾驶的是雪佛兰伏特丰田普锐斯（Chevy Volt Toyota Prius）或特斯拉（Tesla），那么它肯定是由大量集成在一起的锂离子电池供电的。从波音787喷气式飞机到美国海军舰艇，这些电池也被广泛使用。
勘萨斯大学研究员华振芳（右）和博士生进行电池测试（背景是电池测试仪）。（图片来源：方华珍）
尽管锂离子电池已经变得非常有益和广泛，但它们也带来了一定的风险。由于锂金属具有极强的反应性，这些电池和电池可能会发生“热失控”，这意味着它们可能会过热着火，有时还会爆炸。这些事件虽然偶尔发生，但已经成为头条新闻，引起了公众对锂离子技术的担忧，比如去年飞往巴黎的飞机锂离子电池过热。
目前，在美国国家科学基金会一项新的为期5年的50万美元资助下，一位来自欧洲杯线上买球美国堪萨斯大学正在设计跟踪和防止锂离子电池过热的技术。方华珍和他的学生将制定检查电池内部温度的机器学习方法。
如今，这些锂离子电池在我们的社会中无处不在。它们之所以受欢迎，是因为它们具有许多优点，包括高能量和功率密度、长循环寿命、比其他电池高电压以及低自放电率。在过去的十年中，锂电池已经成为最流行的储能电池。但它们很容易受到热事件的影响。当环境温度较高或发生某些内部故障时，它们很容易着火或发生热爆炸。这是因为锂金属是高度反应性的，而常用的电解液是易燃的。
方华珍，美国堪萨斯大学机械工程系助理教授。
目前，大多数锂离子电池的温度监测技术都是不够的，因为传感器只能读取电池的外表面温度，KU科学家说。
通常，表面的温度不足以告诉我们电池的状态。内部温度会告诉我们更多关于热力学的知识。但如今，在电池中放置传感器的方法很少。然而，利用人工智能和机器学习，我们可以预测细胞内的温度，从而为我们检测其行为提供杠杆。表面温度将提供大量数据，供机器学习方法使用，并与数学模型相结合，以预测细胞内的情况。
方华珍，美国堪萨斯大学机械工程系助理教授
而不是像现有的“集总参数模型”建模方法那样假设整个电池的温度均匀方舟子说，他的计算机学习方法可以预测电池内部温度的差异，这是一种更准确、更现实的方法来测量电池经历热失控的可能性。
“充电或放电时，温度分布不均匀-通常在靠近电极的内部较高-但表面的外部温度较低。”他说。“集总模型只考虑均匀的温度分布，但我们的方法提供了时空的温度重建。”
方说，从锂离子电池传输到人工智能以推断内部温度的数据可以在电池驱动的设备中处理，或者连接到云计算。如果电池发生热失控，该设备将设置为在电池过热而无法着火或引起爆炸之前关闭或断开电池。
通过这些改进，锂离子电池可以通过将多个电池捆绑在一起的电池扩展到更工业化的水平。方舟子表示，锂离子技术可以逐步应用于巨大的电网，存储和放电由风能和太阳能等可持续技术产生的电力。
“大型系统面临更高的漏洞，因此问题更为紧迫。”他说。“在大型系统中，如果一个单元着火，那么多米诺骨牌效应将摧毁整个系统。如今，整个行业的人都在考虑基于锂离子系统开发更大规模的储能系统。但热安全问题可能会减缓未来电网能源系统使用锂离子电池的速度。如果成功完成，我们的项目可以帮助解决这一挑战，并扩大锂离子电池技术的部署，使我们的社会更可持续。”
作为新拨款研究的一部分，几名堪萨斯大学的学生将接受电池建模、机器学习和数据分析方面的培训，以创建首选的模型和方法，这些模型和方法可能会推动电池的热安全性达到新的高峰。
此外，方将继续与道格拉斯县青年服务部合作，为被关押在少年拘留所的儿童和青少年提供结构良好的外联服务，为他们提供额外的机会，阻止愉快和刺激的教育和培训。
我想这样做是因为在美国有很多年轻人被拘留.根据司法部的数据，全国每天大约有6万名10到18岁的年轻人被监禁。一些研究表明，他们接受高质量教育的机会更少，尽管这对他们未来的生活如此重要。特别是，与公立学校的同龄人相比，他们在STEM教育方面普遍服务不足。我希望能够激发学生对STEM领域的教育甚至职业的兴趣，帮助他们为美好的未来做好准备。
方华珍，美国堪萨斯大学机械工程系助理教授