盖世汽车讯 电动汽车最关键的安全问题之一是如何保持电池冷却，因为温度飙升可能会导致危险的后果。据外媒报道，亚利桑那大学（University of Arizona）博士生领导的一项新研究提出了一种方法，可以预测和防止为电动汽车供电的锂离子电池温度飙升。这项研究由工程学院博士生Basab Goswami领导，研究成果已发表在期刊《Journal of Power Sources》上，论文题为“推进电池安全（Advancing Battery Safety）”。
图片来源：University of Arizona
Goswami及其导师、航空航天和机械工程教授兼项目首席研究员Vitaliy Yurkiv开发了一个框架，利用多物理场和机器学习模型来感知、预测和识别锂离子电池过热（即热失控）。
Goswami表示：“未来，该框架可以集成到电动汽车的电池管理系统中，以防止电池过热，从而保护驾驶员和乘客的安全。我们需要向绿色能源过渡，但锂离子电池存在安全问题。”
用过去预测未来
热失控可能极其危险，而且难以预测。Goswami表示：“电池中的温度会以指数级上升，从而引发火灾。”
电动汽车的电池包由多个紧密相连的电芯组成。如今的电动汽车每个电池包中可能有1000多个电芯。如果一个电芯发生热失控，相邻的电芯也很可能发热，从而产生多米诺骨牌效应。Goswami表示，如果发生这种情况，电动汽车的整个电池包都可能爆炸。
为了防止这种情况，研究人员建议利用包裹在电芯周围的热传感器，将历史温度数据输入机器学习算法，以预测未来的温度。该算法可以预测失控事件可能发生的时间和地点。
Goswami表示：“如果我们知道热点的位置（热失控的起始点），我们就可以找到解决方案，在电池达到临界阶段之前将其停止。”
Yurkiv表示，Goswami算法的准确性给他留下了深刻印象。在Goswami的研究之前，机器学习模型还未曾用于预测热失控。Yurkiv说：“我们没想到机器学习能如此精确地预测热电偶温度和热点位置。此前没有人能做到这一点。”
这项研究建立在Goswami和Yurkiv今年1月发表的论文基础上，该论文调查了使用热成像技术预测失控的情况，这将需要重型成像设备不断拍照进行审查。而Goswami和Yurkiv在最新论文中提出的解决方案更轻便、更具成本效益。
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