Numerical Investigation of Hybrid Immersion Cooling Strategies for Battery Packs in Light Electric Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
This work investigates a new hybrid thermal management system (TMS) for light electric vehicle (LEV) battery packs that uses dielectric liquid immersion cooling, heat pipes and fins to effectively control lithium-ion battery (LIB) thermal load.Different commercial dielectric oil chemistries (Cargill DE-11772 and EF-3221, LK-STO50, and MIVOLT-DFK) are evaluated as heat transfer fluids (HTFs) and compared with air and deionised water as benchmark.Additionally, the effects of heat pipe diameters (4 mm, 6 mm, and 8 mm) and the number of fins (1, 2, 3, and 5) are analysed for two configurations: fins evenly distributed along the heat pipe and fins placed only on the upper half.A 3D steady-state CFD model is developed in Ansys 2024R2 to simulate the proposed TMS for a 4S4P (14.8V, 10 Ah) Lithium-Nickel Manganese Cobalt (NMC) battery pack.Under typical 2C discharge rate, the model examines the TMS thermal performance when simulating heat transfer with and without buoyancy effects.Buoyancy improves cooling performance, especially for viscous fluids, lowering battery, HTF, and heat sink temperatures by 20%.With modest LIB heat generation rates (up to 25 kW/m), the TMS ensures effective cooling with minimum temperature increase.However, when reaching heat generation rates up to 100 kW/m, the battery temperature reaches 91.13C, revealing the system's cooling capability limitations.The study examines the effect of changing heat sink and insulation equivalent convective heat transfer coefficients.Increasing the heat sink coefficient from 10 to 100 W/mK lowers the battery temperature from 138C to 49C, while increasing the insulation equivalent heat transfer coefficient from 1 to 50 W/mK lowers battery temperature from 92C to 46C.Also, the effect of heat pipes diameter and fins number and vertical distribution is analysed, pointing to the design with 5 evenly distributed fins to be the best thermally performing while limiting additional TMS mass.This study shows that the hybrid TMS using heat pipes, fins, immersion cooling improves compact LEV safety, performance, and battery longevity under high-demand situations.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».