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Enregistrement W4388744182 · doi:10.4271/14-13-03-0017

Battery Thermal Runaway Preventive Time Delay Strategy Using Different Melting Point Phase Change Materials

2023· article· en· W4388744182 sur OpenAlexaff
Virendra Talele, Mahesh Suresh Patil, Uğur Moralı, Satyam Panchal, Roydon Fraser, Michael Fowler, Pranav Thorat

Notice bibliographique

RevueSAE International Journal of Electrified Vehicles · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverheating (electricity)Thermal runawayPhase-change materialBattery (electricity)Lithium iron phosphateNuclear engineeringMelting pointMaterials scienceTrickle chargingThermalAutomotive engineeringLead–acid batteryLithium-ion batteryEnvironmental scienceElectrical engineeringThermodynamicsComposite materialEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<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>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,764

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, 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

Citations36
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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