TCA 3DP-160 3D熱物性分析儀是目前行業內測定軟包鋰電池各向異性導熱系數最為有效的測試儀器。本文主要介紹針對不同類型的電芯如何設計合理的測試方案,以期獲得更準確的測試結果。
3D熱物性分析儀是一款原創儀器,測試原理基于紅外熱像儀測溫與三維熱數據反演技術。如圖1所示。測試過程中,將柔性電熱片粘貼在軟包鋰電池底部,施加脈沖熱激勵,并使用紅外熱像儀對電池上表面進行非接觸測溫,記錄溫度空間分布及時間演變數據。結合溫度數據和被測對象的三維熱傳遞數值模型,利用智能優化算法進行熱參數反演計算,能夠同時求取電池面向與縱向導熱系數(kx、kz),求解得到的熱參數可以實現模型預測誤差最小化。
樣品內部真實的傳熱路徑與數值模型的吻合程度決定了測試結果的置信度。上述指標可以通過反演計算過程生成的誤差曲線進行定性評估,誤差曲線呈現“V"字形,形狀越尖銳則代表測量結果的置信度越高,即觀測溫度對導熱系數的偏差越“敏感"。如圖2所示,在理想條件下,加熱片釋放的熱流穿透電芯傳導至上表面;當存在加熱片不適配或參數設置不合理等情況下,一方面將存在不可忽略的熱流分量沿鋁塑膜進行傳導,形成樣品表面熱流環路,偏離計算模型,降低測量準確性;另一方面,若觀測面的溫升幅值過小,溫度噪聲帶來的隨機誤差將導致測量精度下降。圖1 TCA 3DP-160 3D熱物性分析儀測試原理左:儀器外觀;中:測試原理示意圖;右:預測誤差與誤差曲線根據上述測量原理,理想的熱激勵源應具備加熱面積小和加熱功率大的特點,而加熱方案如加熱時長和周期等參數設置需要與樣品及加熱源特性相匹配。本文選擇3個典型尺寸的樣品,重點介紹加熱片選型和加熱方案設計思路,結合具體的應用實例幫助用戶獲得更有效的測試數據。
如圖3,本文選擇2款儲能電池和1款手機電池共3種樣品進行測試。上述樣品的尺寸具有一定的代表性,其中15Ah儲能電池為常規尺寸,25Ah儲能電池厚度較大,而3.5Ah手機電池尺寸小,需根據樣品尺寸特點選擇不同規格的加熱片進行實驗。具體樣品信息如表1所示。
該樣品為比較典型的軟包電池尺寸之一,由于長邊/厚度的比值較大(>20),熱流能夠快速穿透電池,中心點升溫較快,容易在上表面產生明顯的溫度梯度。因此在確保足夠信噪比的前提下,可以適當降低加熱功率或縮短加熱時間,縮小在樣品大面方向的溫度擴散范圍,從而避免熱流環路影響。本實驗選擇儀器標配的加熱片,尺寸為54mm*36mm,使用加熱方案為:加熱功率8W,加熱時間30s,加熱周期1個。上述測試方案能夠取得較理想的結果。如圖4所示,溫度預測結果和實測數據的吻合程度非常高,觀測面的預測誤差控制在0.12℃以內。同時觀察圖4e和圖4f,面向和縱向導熱系數的誤差曲線均呈現尖銳的V字形,測試結果的置信度高。優化計算結果為kx=23.93 W/(m·K),kz=0.36 W/(m·K)。圖4 15Ah軟包電池測試(a) 加熱片安裝方式;(b) 預測誤差空間分布圖;樣品中心點位置溫度時變曲線(b)仿真與(c)實測結果對比;(e)縱向與(f)面向導熱系數誤差曲線該樣品厚度大于常規電池,長邊/厚度的比值僅為11.5。為了在觀測面建立足夠的溫度梯度,相較于樣品1需要更長的加熱時間及更高的加熱功率,但同時容易導致熱流環路效應。為解決此問題,與標配加熱片相比,本實驗選用的加熱片提高了加熱功率,并減小了尺寸,其規格為29mm*23mm。使用加熱方案為:加熱功率28W,加熱時間75s,冷卻時間150s,加熱周期2個。利用上述測試方案能夠兼顧測量準確性和精度。如圖5所示,觀測面的預測誤差控制在0.2℃以內,同時面向和縱向導熱系數的誤差曲線均反映出較高的置信度,測試結果為kx=22.34W/(m·K),kz=0.57 W/(m·K)。圖5 25Ah軟包電池測試(a)加熱片安裝方式;(b)預測誤差空間分布圖;樣品中心點位置溫度時變曲線(b)仿真與(c)實測結果對比;(e)縱向與(f)面向導熱系數誤差曲線由于該樣品尺寸小,長邊/厚度的比值同樣僅為11.8,和樣品2的情況相仿,需選擇加熱功率大而尺寸盡可能小的加熱片。本實驗選擇的加熱片尺寸為6mm*3mm,使用加熱方案為:加熱功率4W,加熱時間10s,加熱周期1個。如圖6所示,利用上述測試方案,觀測面的預測誤差可控制在0.15℃以內。由于加熱片尺寸很小,且加熱時間短,限制了大面方向的熱擴散;同時,較高的加熱功率也確保了觀測面達到足夠的溫升幅值。因此,圖6e和6f同樣表明測試結果的置信度較高。優化計算結果為kx=25.91 W/(m·K),kz=0.91 W/(m·K)。圖6 3.5Ah小型軟包電池測試(a)加熱片安裝方式;(b)預測誤差空間分布圖;樣品中心點位置溫度時變曲線(b)仿真與(c)實測結果對比;(e)縱向與(f)面向導熱系數誤差曲線3D熱物性分析儀能夠準確、高效地分析軟包鋰電池導熱系數。而合理的測試方案能夠進一步提升測試結果的準確性和精度。結合用戶需求,杭州之量科技有限公司提供不同規格的加熱元件,并開發了加熱方案智能推薦算法,可根據樣品特性自動設置合理的實驗參數,顯著降低儀器操作難度,確保用戶能夠便捷使用。