Stranded Energy Management in Li-Ion Batteries During Transportation
Notice bibliographique
Résumé
Stranded Energy (SE), i.e., residual electrical charge retained in lithium-ion batteries (LIBs) following a crash, poses significant risks during the post-incident handling and transportation of electric vehicles (EVs). Unlike typical high-voltage hazards, SE persists even when the vehicle is powered down, creating electrocution, thermal runaway, and toxic chemical exposure risks for first responders and technicians. This paper provides a structured assessment of SE hazards, classifying them into electrical, thermal, and chemical categories and analyzing the mechanisms by which each manifests. We examine real-time quantification methods, including smoke color observation, acoustic emission band analysis, gas venting signatures, and thermal imaging, to enable early detection and hazard grading. To guide risk mitigation, we propose a four-tier SE Management Framework: (i) no stranded energy removal; (ii) non-destructive stranded energy removal (level 1); (iii) non-destructive stranded energy removal (level 2); and (iv) destructive stranded energy removal. Each level corresponds to specific response actions based on battery condition and severity. Our framework consolidates current practices with emerging tools, offering a consistent decision-making model for safe SE removal. The approach supports improved responder safety, regulatory compliance, and battery transport protocols. Future work may extend this framework through automated battery management system (BMS) integration, chemistry-specific thresholds, and tool standardization.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».