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Enregistrement W4402477416 · doi:10.11159/icert24.115

Ultrathin Heat Spreader Thermal Management of Lithium-ion Batteries for EV and Energy Storage

2024· article· en· W4402477416 sur OpenAlexvenueno aff
Ziqi Jiang, Yinchuang Yang, Huihe Qiu

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on New Technologies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal management of electronic devices and systemsLithium (medication)Energy storageMaterials scienceThermal energy storageIonThermalNuclear engineeringThermal energyChemistryMechanical engineeringEngineeringPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithium ion (Li-ion) batteries are low cost and have a high energy density and a small volume. Thus, battery packs comprised of multiple Li-ion batteries have become the dominant energy source for electric vehicles (EV) and hybrid electric vehicles (HEV), and have contributed to their current popularity, as has fast-charge technology, which is also used in EVs and HEVs. However, due to the high power requirement of EVs and HEVs under high-speed operating conditions or fast charging conditions, Li-ion battery packs suffer from high temperatures if no appropriate thermal management system is installed, leading to battery performance degradation and even thermal runaway [1]. The energy efficiency, safety, and life of power batteries, such as lithium-ion batteries, are very sensitive to temperature, and the performance and stability of Liion batteries are reduced in the abnormal temperature range [2]. The temperature change of batteries is usually inevitable because they are affected by environmental conditions and release heat by a series of chemical reactions during charging and discharging. Therefore, it is essential to develop a smart thermal management system that maintains the proper temperature range for power batteries. In this talk, key technologies for a smart thermal management system of power batteries for electric vehicles and energy storage system will be presented. The key technologies are based on our recent findings that utilize multiscale micro/nanostructured surfaces for integrated wicks [3]. These surfaces manipulate the nucleation site density that controls the heat transfer coefficient and critical heat flux for the evaporator of a heat spreader [4, 5]. The multiscale micro/nanostructured wick design and micro/nano multiscale structure fabrication techniques are crucial for controlling the capillary flow and evaporation that improve the effective thermal conductivity of the thermal management system for power batteries. We presented a novel technique for the thermal management of power batteries utilizing ultrathin heat spreaders. Temperature significantly affects the energy efficiency, safety, life, and performance of a lithium-ion battery pack in electric vehicles (EVs). Therefore, controlling the temperature of the battery pack within a certain range has become a challenge in the development of EVs, especially in fast charging with high charge rates (C-rates). An ultrathin thermal ground planebased battery thermal management system was developed, which utilized 0.4 mm thick ultrathin thermal ground planes and cooling fans as a heat sink. The thermal performance of the novel battery thermal management system was experimentally investigated at 2.2 C to 4 C FC regimes under environmental temperatures from 10 ℃ to 50 ℃. The battery thermal management system was able to maintain a mean surface temperature of 55Ah lithium iron phosphate (LiFeO_4, LFP) batteries below 42.7 ℃ even at a 4 C charge rate and achieve good surface temperature uniformity in all cases. At an ambient temperature as high as 50 ℃, the battery thermal management system can still maintain the mean battery surface temperature under 57.3 ℃. The temperature rise, temperature uniformity, and thermal resistance gained improvements of up to 23.3%, 28.4%, and 62.6%, respectively, compared to a battery thermal management system with the same dimensions as copper heat spreaders. The effects of different pores densities of the mesh in the ultrathin thermal ground plane were also studied. The battery thermal management system showed brilliant performance in controlling the temperature of the battery pack, which was capable of being a viable solution for high-power battery thermal management in EVs.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,236 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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