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Enregistrement W4285398180 · doi:10.1149/ma2022-0162485mtgabs

(Digital Presentation) Thermal Runaway Initiation, Propagation and the Potential for Propagation Inhibition in Commercial Automotive Lithium-Ion Cells and Modules

2022· article· en· W4285398180 sur OpenAlexaboutno aff
Andreas Podias, Ákos Kriston, Andreas Pfrang

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal runawayExothermic reactionFlammable liquidBattery (electricity)Lithium (medication)Nuclear engineeringMaterials sciencePower (physics)Automotive engineeringChemistryEnvironmental scienceForensic engineeringThermodynamicsEngineeringWaste managementPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithium-ion batteries, containing flammable electrolytes, have become safer in many ways since their invention. As the technology matures, energy and power densities increase: the European Council for Automotive R&D set 2030 (cell level) targets for battery electric vehicle energy density of 1000 Wh L-1, with 450 Wh kg-1 specific energy and 1800 W kg-1 peak specific power. This rise in energy and power densities increases the risk of accidental release of energy from the batteries and thermal runaway (TR). Safety is thus a key concern when designing a lithium-ion battery system for electric vehicles (EV). TR relates to fast heating of a battery cell caused by exothermic chemical decomposition reactions of the materials inside the cells. It develops in a cell when heat is generated and cannot be dissipated quickly enough to the surroundings, giving rise to an abrupt (exponential) temperature increase and subsequent reaction rate increase. During TR, various exothermic side reactions can occur, leading to temperature increase, accompanied by pressure increase as electrolyte evaporates and venting. This can result in the emission of highly flammable gas and the formation of toxic atmosphere, as well as, in fire and, in very rare circumstances, in explosion. The corresponding temperature increase in adjacent cells (or modules) might then be sufficient to cause them to also go into TR – leading to a process known as thermal runaway propagation (TRP). Fit-for purpose testing procedures to assess the risks associated with TRP are therefore of utmost importance and the focus should always be the safety of the EV occupants, bystanders, first responders and property. Some tests in current standards and regulations try to simulate internally driven failures (e.g. internal short circuit), but whether these tests are suitable to represent field failures remains an open question. This work will give an insight into two selected TR initiation methods assessed within JRC’s TR initiation and propagation test campaigns, namely (a) localised rapid external heating, as developed and patented internationally by NRC (National Research Council Canada) and (b) ceramic nail penetration, as described in the IEC TR 62660-4 standard. It examines the response of short-stacks of pouch cells extracted from automotive batteries after TR is triggered in a single cell. Experimental data and analysis to better understand how TR propagates and the potential for TRP inhibition will be reported. The potential of inhibiting TRP is explored on 2- and 5-cell assemblies with a multi-layer, porous, composite insulation material between cells. Separating the cells can delay significantly TRP in adjacent cells in modules constructed with pouch cells, whereas TRP may be slowed and even inhibited as the thickness of the multilayer material varies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2540,082

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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