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Enregistrement W4309819708 · doi:10.1149/ma2022-023356mtgabs

Understanding Li-Ion Cell Internal Short Circuit during Nail Penetration By Simultaneous in Situ Measurement of Local Current, Resistance and Temperature

2022· article· en· W4309819708 sur OpenAlexaboutno aff
Siyi Liu, Shan Huang, Qian Zhou, Kent Snyder, Mary K. Long, Guangsheng Zhang

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermocoupleMaterials sciencePenetration (warfare)Short circuitThermal runawayVoltageInternal resistanceCurrent (fluid)Penetration depthComposite materialThermal resistanceContact resistanceFOIL methodMechanicsNuclear engineeringElectrical engineeringPower (physics)OpticsHeat transferEngineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Internal short circuit (ISC) can be a main cause of Li-ion cell thermal runaway in field failures, but its mechanisms still require better understanding1 , 2. Due to the highly localized and electrochemical-thermal coupled nature of ISC, it is important to use in situ/operando measurement of critical parameters for insightful understanding of the mechanisms. We recently reported a method for in situ measurement of dynamic ISC resistance and ISC current during nail penetration as schematically shown in Figure 1(a)3. When an ISC is formed inside the small test cell by nail penetration, external current will flow from the large power supply cell to the test cell. The test cell capacity is much smaller than the large power supply cell, so the measured current (A) can be assumed to be equal to the ISC current. The ISC voltage (V) is measured directly. Then the ISC resistance can be obtained through dividing the ISC voltage by the ISC current. The local temperature at the ISC spot is directly measured by a thermocouple embedded at the tip of the smart nail4. The previous method enabled insightful understanding of ISC3. It was observed that the ISC resistance changed by several orders of magnitude during nail penetration and dramatically influenced heat generation and local temperature rise. In some cases, the local ISC temperature increased more than 500 ℃, and even caused melting of Al foil in contact with the nail and rapid recovery of ISC resistance. But the previous method has a shortcoming. As noted in Figure 1(a), the small test cell with ISC is chemically and thermally disconnected from the large power supply cell. Such disconnection makes the thermal behaviors of the cells different from a real-world large Li-ion cell in which the ISC location is electrochemically and thermally connected to the entire cell. In particular, it does not allow investigation of thermal runaway propagation from the ISC location to the large cell. Built on our previous work while addressing its shortcoming, here we report an improved method. As shown schematically in Figure 1(b), a small cell and a large cell are fabricated inside the same pouch, sharing the same electrolyte and the same separator. They are not only electrically connected, but also chemically and thermally connected. The measurement of ISC current, resistance and temperature is similar to our previous work. When the smart nail penetrates the small cell, the ISC current flows from the large cell to the small cell through the external wire and can be measured by a current sensor (A). The ISC resistance is obtained from directly measured ISC current and ISC voltage. The local temperature can be measured not only by the thermocouple embedded at the tip of the smart nail, but also by thermocouples embedded at different locations inside the large cell5. This new method will enable insightful understanding of the highly localized and electrochemical-thermal coupled ISC phenomena under conditions closer to field failures. The experimental data can also be used for validation and improvement of numerical models of ISC. References X. Lai, C. Jin, W. Yi, X. Han, X. Feng, Y. Zheng and M. Ouyang, Energy Storage Materials, 35, 470 (2021). G. Zhang, X. Wei, X. Tang, J. Zhu, S. Chen and H. Dai, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 141 (2021). S. Liu, S. Huang, Q. Zhou, K. Snyder, M. Long and G. Zhang, 241st ECS Meeting, May 29- June 2, 2022, Vancouver, BC, Canada (2022). S. Huang, X. Du, M. Richter, J. Ford, G. M. Cavalheiro, Z. Du, R. T. White and G. Zhang, Journal of The Electrochemical Society, 167 (2020). S. Huang, Z. Du, Q. Zhou, K. Snyder, S. Liu and G. Zhang, Journal of The Electrochemical Society, 168 (2021). Figure 1

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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