A Chemical, Mechanical and System-Level Approach to Lithium-Ion Cell and Battery Safety
Notice bibliographique
Résumé
Lithium-ion cell and battery safety, or limitations thereof, have been hot-button topics for everyone in the energy storage industry for many years. Safety concerns have limited Lithium-ion adaptation in many large-format applications, most naval and undersea applications and several applications where the high energy density, long life characteristics, and many other advantages of the technology would have been mission-enabling. Safety is not a single-point problem, and addressing safety of electrical, chemical and mechanical systems such as batteries requires a semi-holistic approach to provide a meaningful advancement of system-level safety. In many applications, it is not a question of IF an abuse condition will occur, or IF a safety issue will arise, but WHEN; and thus, the need to know how to detect, manage and mitigate the effects of an uncontrolled release of energy in a highly energy dense system. The Yardney Division of EaglePicher Technologies has looked at safety from multiple sides to address Lithium-ion safety. Recent work on improvements in the chemical safety, utilizing reduced flammability electrolytes, ionic liquid based electrolytes, and stable active materials will be presented; as well as test data in small and large format cells to demonstrate the effectivity of these enhancements in real-world applications. Mechanical and Thermal design aspects of both cells and batteries have been evaluated to develop designs that can manage the thermal load from a single cell thermal runaway event and prevent propagation to nearest neighbors in a battery pack. Similarly, system-level safety designs and approaches have been developed to mitigate the effects of an abuse event within the battery and control impact to exterior systems and personnel. All of these design enhancements have been tested in large-format cells and batteries, and results of these tests will be discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».