Prediction of the onset of thermal runaway and its thermal hazards in 18650 lithium-ion battery abused by external heating

热失控 锂(药物) 材料科学 电池(电) 锂离子电池 氧化钴 荷电状态 热的 氧化物 核工程 法律工程学 分析化学(期刊) 复合材料 热力学 冶金 化学 工程类 色谱法 医学 功率(物理) 物理 内分泌学
作者
Pius Victor Chombo,Yossapong Laoonual
出处
期刊:Fire Safety Journal [Elsevier BV]
卷期号:129: 103560-103560 被引量:51
标识
DOI:10.1016/j.firesaf.2022.103560
摘要

This work developed empirical equations to predict the onset of thermal runaway (TR) and its related thermal hazards under external heating abuse. A set of Lithium Nickel Cobalt Aluminum Oxide (NCA), Lithium Cobalt Oxide (LCO) and Lithium Manganese Oxide (LMO) Li-ion batteries (LIBs) with 25–100% state of charge (SOC) was externally heated-to-fire. From the experimental results, we generated empirical equations to predict the onset of thermal runaway (TRonset) and hazards such as maximum surface temperature (Tsurf), and flame temperature (Tflame) except for LMO LIBs due to their violent explosions. To demonstrate the accuracy of predictions, we compared the results predicted with another set of test data from the same LIBs but different SOCs and evaluated the accuracy using percentage error (%Er). The developed empirical equations achieved higher prediction accuracy, with the TRonset reaching the %Er of less than 10% for both NCA and LCO LIBs. The lower SOC (20%) showed the greatest discrepancy, with the maximum %Er of 2.7 and 7.4% in LCO and NCA, respectively. A large variation of %Er in Tsurf was observed regardless of SOC due to violent explosion, and %Er reached the maximum of 15.4% and 24.0% in NCA and LCO, respectively. In Tflame, the highest %Er observed for NCA and LCO are 25.6% and 29.9%, respectively. Overall, %Er show no correlation with SOC in any of the TRonset, Tsurf and Tflame predictions. LMO as the most energy dense of the three LIB samples, many of them ruptured violently during the test. In light of the growing demand for energy dense LIBs, new empirical equations should include ruptured samples as well.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
大酸梅子完成签到 ,获得积分10
11秒前
grace完成签到 ,获得积分10
11秒前
从不内卷完成签到,获得积分10
12秒前
晨晨完成签到 ,获得积分10
12秒前
Kevin完成签到,获得积分10
15秒前
蓝精灵完成签到 ,获得积分10
22秒前
LIJIngcan完成签到 ,获得积分10
27秒前
呆萌的蚂蚁完成签到 ,获得积分10
31秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
32秒前
种喜欢的花完成签到 ,获得积分10
35秒前
大胆的初瑶完成签到,获得积分10
37秒前
37秒前
apple810发布了新的文献求助10
43秒前
zozox完成签到 ,获得积分10
51秒前
bgt完成签到 ,获得积分10
53秒前
是谁还没睡完成签到 ,获得积分10
56秒前
郭磊完成签到 ,获得积分10
57秒前
apple810完成签到,获得积分10
57秒前
安风完成签到 ,获得积分10
59秒前
落寞的紫夏完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Joy完成签到,获得积分10
1分钟前
杨秋月完成签到,获得积分10
1分钟前
顺利问玉完成签到 ,获得积分10
1分钟前
无情的问枫完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
柔弱绝施发布了新的文献求助30
1分钟前
Jameson完成签到,获得积分10
1分钟前
CC完成签到,获得积分10
1分钟前
卞卞完成签到,获得积分10
1分钟前
xxl完成签到 ,获得积分10
1分钟前
海诺完成签到 ,获得积分10
1分钟前
落霞与孤鹜齐飞完成签到,获得积分10
1分钟前
Shandongdaxiu完成签到 ,获得积分10
1分钟前
苗笑卉发布了新的文献求助10
1分钟前
悠悠完成签到 ,获得积分10
1分钟前
shiyi0709应助徐徐诱之采纳,获得10
1分钟前
小耳朵完成签到 ,获得积分10
1分钟前
默默小馒头完成签到 ,获得积分10
1分钟前
隐形曼青应助苗笑卉采纳,获得10
1分钟前
小白加油完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Quality by Design - An Indispensable Approach to Accelerate Biopharmaceutical Product Development 800
Pulse width control of a 3-phase inverter with non sinusoidal phase voltages 777
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Research Methods for Applied Linguistics: A Practical Guide 600
Research Methods for Applied Linguistics 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6404400
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8223618
关于积分的说明 17430157
捐赠科研通 5456986
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2883660
邀请新用户注册赠送积分活动 1859872
关于科研通互助平台的介绍 1701334