Electrochemical–Thermal Evaluation of an Integrated Thermal Management System for Lithium‐Ion Battery Modules
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thermal management of lithium‐ion (Li‐ion) batteries using phase change materials (PCM) demonstrate advantages such as compactness and reduced weight compared to conventional active cooling systems. However, the heat accumulation in PCM due to ineffective cooling and added thermal inertia may lead to thermal management system failure. In this study, a hybrid active–passive thermal management system for a Li‐ion battery module is presented. Graphite nanopowder and highly oriented pyrolytic graphite sheets are employed to improve the low thermal conductivity of the PCM. The thermophysical properties of the nano‐enhanced PCM (NePCM) with various mass fractions are experimentally explored. A streamlined electrochemical–thermal coupled model for batteries is used to develop an air‐assisted hybrid thermal management system model. The effects of nanoparticles mass fraction, thickness of the PCM layer, and air inlet temperature on the module thermal behavior during a standard driving cycle are investigated. The hybrid system can maintain the module temperature within the safe limits and provide excellent temperature uniformity. The results reveal that an enhanced thermal conductivity is essential to recover the thermal energy storage capacity of PCM during the driving cycle. The proposed cooling approach presents a promising avenue for enhanced thermal management of Li‐ion battery modules.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».