A novel method to determine the multi-phase ejection parameters of high-density battery thermal runaway

电池(电) 热失控 三元运算 核工程 动量(技术分析) 电池组 汽车工程 材料科学 环境科学 电气工程 工程类 计算机科学 热力学 物理 经济 功率(物理) 程序设计语言 财务
作者
Junyuan Li,Bang Tong,Peng Gao,Zhixiang Cheng,Mingwei Cao,Wenxin Mei,Peng Qin,Jinhua Sun,Qingsong Wang
出处
期刊:Journal of Power Sources [Elsevier BV]
卷期号:592: 233905-233905 被引量:11
标识
DOI:10.1016/j.jpowsour.2023.233905
摘要

The growing demands on high-performance energy systems for emerging technologies drive the advancement of high-density batteries. However, the issue of thermal runaway (TR), particularly in high-density battery, remains a major challenge worldwide. One of the primary hazards associated with TR is the emission of combustible ejections. Therefore, elucidating the TR ejection parameters holds significant meaning. In this study, we propose a novel method to determine the ejection parameters. Based on the principles of momentum conservation, the proposed method is applicable to high-density battery types. For the 52 A h ternary battery, our results indicate the following: 1) the ejection velocity reaches a peak of 210 m/s, a maximum mass loss rate of 0.041 kg/s and a maximum total pressure of 112.325 kPa; 2) the temperature of the particles is 200 °C higher than that of the gas. Furthermore, we have derived empirical formulas that encompass the ejection dynamics, thereby facilitating the modeling of TR degassing and ventilation within a battery pack. This approach overcomes the challenges associated with measuring the ejection parameters in high-density battery TR, such as the extreme temperature, flammability, and multiphase composition. Consequently, this method exhibits great potential to bolster the fire safety and structural design of battery packs.
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
1秒前
yaoyao完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
2秒前
石心粥完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
gugukaka完成签到,获得积分10
4秒前
所所应助笑点低立辉采纳,获得10
6秒前
6秒前
zhuzhuxia完成签到 ,获得积分20
7秒前
SciGPT应助孙成成采纳,获得10
7秒前
精明梦柏发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
李爱国应助nini采纳,获得10
7秒前
夙杨完成签到,获得积分10
8秒前
万事顺意完成签到,获得积分20
8秒前
ZetianYang发布了新的文献求助10
9秒前
乔木完成签到 ,获得积分10
9秒前
9秒前
yaoyao发布了新的文献求助10
11秒前
乐空思应助maguodrgon采纳,获得30
13秒前
复杂的小之应助Essence采纳,获得30
13秒前
JamesPei应助maguodrgon采纳,获得10
14秒前
李健应助娜娜采纳,获得10
14秒前
16秒前
小周不喝粥完成签到,获得积分10
17秒前
小鲸鱼完成签到,获得积分10
18秒前
20秒前
20秒前
学术混子发布了新的文献求助10
20秒前
20秒前
22秒前
dong发布了新的文献求助10
22秒前
lhw应助飘逸的太阳采纳,获得10
22秒前
yuyanqiao完成签到,获得积分10
23秒前
852应助jmt采纳,获得10
23秒前
ZetianYang完成签到,获得积分10
24秒前
alice完成签到,获得积分10
25秒前
电梯应助科研通管家采纳,获得10
25秒前
彭于晏应助科研通管家采纳,获得10
25秒前
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
An Introduction to Foreign Language Learning and Teaching 750
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Cosmos as Art Object: Studies in Plato's Timaeus and Other Dialogues 500
What is the Future of Psychotherapy in Digital Age? Technology, AI Bots, and Psychotherapy after Covid 444
煤炭地下气化渗流燃烧方法的研究 400
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 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7632541
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9206935
关于积分的说明 19746181
捐赠科研通 7201897
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3274871
关于科研通互助平台的介绍 2436759
邀请新用户注册赠送积分活动 2271568