热失控以及热失控传播是锂电池面临的主要安全问题。本文将基于GT-SUITE针对一个单电芯进行热失控分析,介绍GT-SUITE进行单电芯热失控仿真的基本方法,模拟除燃烧爆炸之外的过程。
热失控的过程
由于电池滥用(机械滥用、电滥用、热滥用),电池触发热失控。而后发生一系列连锁反应,进而导致电芯温度快速升高以及严重内短路。与此同时,各类副反应不断地生成可燃性气体,当电芯内部气体压力过高时,泄压阀开启,喷出可燃性气体,当这些可燃性气体达到可燃极限时就会发生燃烧爆炸。本文将会模拟除燃烧爆炸之外的过程。
众所周知,热失控过程中的副反应由于包含表面化学以及气相反应,故非常复杂。其反应动力学机理以及动力学参数都存在较大的不确定性。故一种“唯象”的、较为抽象的反应动力学模型适用性更强。如下式所示,每个副反应都简化为一个单步反应,每一个反应的反应速率表达式都采用以下一般形式。采用这种方式可以避免考虑该反应的细节。
式中, 是频率因子,是个常数;是指normalized的反应物x的浓度,1表示x完全没有反应,0表示x已经完全被反应了。方程右侧的 项表示修正项。
下面为热失控过程中不断发生的反应[1]。
① 正常工作阶段
电芯首先工作在正常模式。本文的电芯采用等效电路模型(也可以采用电化学电池模型)。电芯工作在CCCV循环之中,充放电倍率为2C。同时还包括电芯的简单热管理模型。模型如下图所示。RISC为内短路电阻,该电阻阻值随着温度不断变化。
工作在CCCV的电池等效电路模型
② SEI 分解
当电芯温度达到大约50℃时,SEI膜开始分解。分解速率如下式所示。
式中, 是频率因子,是个常数;是指normalized的SEI浓度。
③ 负极与电解液反应
由于SEI膜分解,使得负极中嵌入的Li可以与电解液发生反应,该反应显著放热。反应速率表达式如下式所示:
式中, 是指normalized的负极中嵌入的Li浓度;方程右侧最后一项表示SEI膜越厚,该反应越慢。
④ SEI 再生成
负极中嵌入的Li可以与电解液发生反应,可以再次生成SEI膜。该再生的反应速率如下式所示:
所以SEI的净分解速率为:
⑤ 随着电芯温度的继续升高,达到120~140℃时,隔膜开始融化,同时电解液也开始分解。当温度达到180℃和220℃时,正极材料进行两步分解并释放氧气。这些反应的反应动力学参数如下表所示。
热失控反应动力学参数[1]
⑥ 内短路
当电芯温度来到250℃时,电芯完全内短路,内短路电阻(RISC)降为0.01Ω。本文中的内短路电阻就采用下图中的数值。
内短路电阻[1]
⑦ 正负极之间直接发生反应(chemical-crosstalk)
当隔膜融化后,正负极材料直接接触,形成一个复杂的氧化还原反应系统。该反应系统被称为“chemical-crosstalk”。该过程发生在260℃之后,在10s内能释放308kJ的热量。
⑧ Gas Venting
随着副反应不断地产气,导致电芯内部的压力不断增加,当超过压力限值时(20bar,由于缺乏数据支持,该值仅为假设值),泄压阀开启。GT中通过一个FlowSplit模块来模拟这个过程。
GT的表面化学模块
GT的化学反应模块可以自由定义各类化学反应,包括气相反应和表面化学反应。本文将采用表面化学模块(SurfaceReactions)进行电芯热失控的反应动力学计算。GT中的化学反应推荐采用准稳态求解器,可以大大增加时间步长,从而加快计算速度,本文中模型的计算速度仅用时不到2min。
以SEI膜分解为例,如果考虑该反应的细节,该反应式应写为:
但是这些反应的反应动力学参数难以获得。除此之外,有一些副反应机理也并不清楚,故难以确定其反应式。本文采用文献[1]的方式,不考虑具体的反应细节,只需要计算出该反应的放热以及产气量即可,反应式如下式所示:
假设该反应的产热量为150J/g,那么SEI的生成焓就是150J/g, 的生成焓是0J/g。其他反应的反应式如下图所示:
GT中的表面化学模块
最终的模型如下图所示,该模型包含3部分内容:
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正常工作阶段的电池模型(采用等效电路模型)
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热失控反应动力学计算模型
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Gas Venting 模型
GT 热失控仿真模型
结果分析
下图为发生热失控的电芯温度和电压的变化曲线。当发生严重内短路时,电池快速自放电,导致电池电压快速降低。
电芯的温度和电压
下图为发生热失控的电芯内部压力的变化曲线。从图中可以看出,当内部气体压力大于20bar时,泄压阀开启。
电芯内部气体压力
下图为6个副反应的反应物标准化了的浓度随温度的变化。从图中可以看出副反应随温度的增加不断地被启用。
反应物浓度随温度的变化
综上所述,GT可以自由定义化学反应动力学。但是考虑到模型的适用性和实用性,本文采用文献[1]所介绍的建模方案,即不考虑详细的反应细节,仅关注反应的产热和产气。该方法计算速度快,模型参数较少,实用性较好。
参考文献
[1] Feng X, He X, Ouyang M, et al. A coupled electrochemical-thermal failure model for predicting the thermal runaway behavior of lithium-ion batteries[J]. Journal of The Electrochemical Society, 2018, 165(16): A3748.