Thermal Management of Pouch Cell under Extreme Climate Conditions Using T-Shaped Cold Plate
Notice bibliographique
Résumé
Effective thermal management is paramount in ensuring the optimal performance, longevity, and safety of Li-ion cells.This paper presents a comprehensive investigation into the thermal management of Li-ion batteries under extreme climatic conditions, focusing on a 20Ah cell.Experimental studies were conducted utilizing an infrared (IR) camera to analyse thermal behaviour at low discharge rates of 1C, 2C, and 3C in an environment with temperatures reaching 40°C.The region of elevated temperature within the cell corresponds closely to the terminals, as captured by the IR camera.Subsequently, a validated NTGK battery model was employed to predict temperature increases within the cell under higher discharge rates of 4C and 5C, resulting in maximum temperatures of 82°C and 92°C, respectively.Building upon insights gleaned from thermal images of the pouch cell, a novel localized cooling design, termed the T-shaped cold plate, was proposed.This innovative design demonstrated a remarkable reduction in maximum temperature rise during 5C discharge, achieving a substantial 31°C decrease.To further optimize this cooling system, the effects of inlet flow rates and coolant temperatures were explored.Results indicated that mass flow rate exerted negligible influence on maximum temperature rise, while lowering inlet coolant temperature led to reduced temperature elevation, albeit with a trade-off of increased non-uniform temperature gradients.Through systematic analysis, an inlet coolant temperature of 30°C emerged as the optimal choice, balancing maximum temperature mitigation and temperature uniformity considerations.Overall, the T-shaped cold plate offers mitigating thermal issues in Li-ion batteries under extreme environmental conditions, paving the way for lightweight and economical thermal management systems.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».