Battery Thermal Runaway Preventive Time Delay Strategy Using Different Melting Point Phase Change Materials
Notice bibliographique
Résumé
<div>The production of alternative clean energy vehicles provides a sustainable solution for the transportation industry. An effective battery cooling system is required for the safe operation of electric vehicles throughout their lifetime. However, in the pursuit of this technological change, issues of battery overheating leading to thermal runaways (TRs) are seen as major concerns. For example, lithium (Li)-ion batteries of electric vehicles can lose thermal stability owing to electrochemical damage due to overheating of the core. In this study, we look at how a different melting point phase change material (PCM) can be used to delay the TR trigger point of a high-energy density lithium-iron phosphate (LiFePO<sub>4</sub>) chemistry 86 Amp-hour (Ah) battery. The battery is investigated under thermal abuse conditions by wrapping heater foil and operating it at 500-W constant heat conditions until the battery runs in an abuse scenario. A comparative time delay methodology is developed to understand the TR trigger points under a timescale factor for different ambient conditions such as 25°C, 35°C, and 45°C. In the present study, two different types of PCMs are selected, that is, paraffin wax which melts at 45°C and Organic Axiotherm (ATP-78) which melts at 78°C. Modeling results suggest that the TR trigger point and peak onset temperature are greatly influenced by the battery operating temperature. The concluded results indicate that by submerging the battery in PCM, the TR trigger point can be greatly delayed, providing additional time for the driver and passenger to evacuate the vehicle. However, the present findings also reflect that fire propagation cannot be completely extinguished due to the volatile hydrocarbon content in the PCM. Hence from this study, it is recommended that whenever using a PCM-equipped passive cooling strategy, thermal insulation should be provided at the wall of the PCM to delay the TR propagation from one battery to another at pack-level configuration.</div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».