已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Advances and challenges in thermal runaway modeling of lithium-ion batteries

热失控 多物理 可扩展性 计算机科学 多尺度建模 系统工程 建模与仿真 风险分析(工程) 模拟 物理 工程类 电池(电) 有限元法 生物信息学 生物 数据库 量子力学 结构工程 功率(物理) 医学
作者
Gongquan Wang,Ping Ping,Depeng Kong,Rongqi Peng,Xu He,Yue Zhang,Xinyi Dai,Jennifer Wen
出处
期刊:The Innovation [Elsevier BV]
卷期号:5 (4): 100624-100624 被引量:108
标识
DOI:10.1016/j.xinn.2024.100624
摘要

The broader application of lithium-ion batteries (LIBs) is constrained by safety concerns arising from thermal runaway (TR). Accurate prediction of TR is essential to comprehend its underlying mechanisms, expedite battery design, and enhance safety protocols, thereby significantly promoting the safer use of LIBs. The complex, nonlinear nature of LIB systems presents substantial challenges in TR modeling, stemming from the need to address multiscale simulations, multiphysics coupling, and computing efficiency issues. This paper provides an extensive review and outlook on TR modeling technologies, focusing on recent advances, current challenges, and potential future directions. We begin with an overview of the evolutionary processes and underlying mechanisms of TR from multiscale perspectives, laying the foundation for TR modeling. Following a comprehensive understanding of TR phenomena and mechanisms, we introduce a multiphysics coupling model framework to encapsulate these aspects. Within this framework, we detail four fundamental physics modeling approaches: thermal, electrical, mechanical, and fluid dynamic models, highlighting the primary challenges in developing and integrating these models. To address the intrinsic trade-off between computational accuracy and efficiency, we discuss several promising modeling strategies to accelerate TR simulations and explore the role of AI in advancing next-generation TR models. Last, we discuss challenges related to data availability, model scalability, and safety standards and regulations.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Huang完成签到 ,获得积分0
2秒前
汉堡包应助Reid采纳,获得10
2秒前
3秒前
大山竹发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
清爽聋五发布了新的文献求助10
4秒前
Mansis发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
Orange应助LDDD采纳,获得10
7秒前
9秒前
Criminology34应助taoj采纳,获得30
10秒前
liujiayu完成签到 ,获得积分10
10秒前
zz发布了新的文献求助10
10秒前
CLW发布了新的文献求助10
10秒前
12秒前
yy完成签到 ,获得积分10
13秒前
Ma完成签到,获得积分10
13秒前
小甘看世界完成签到,获得积分0
14秒前
清爽聋五完成签到,获得积分10
15秒前
研友_惊鸿发布了新的文献求助30
16秒前
赵赶超应助Elient_采纳,获得10
17秒前
张一迪发布了新的文献求助10
19秒前
隐形曼青应助李天王采纳,获得20
19秒前
科研通AI2S应助淼淼采纳,获得10
20秒前
Orange应助zkh采纳,获得10
20秒前
yuan发布了新的文献求助10
21秒前
大山竹完成签到,获得积分10
22秒前
23秒前
5km发布了新的文献求助10
26秒前
Lv发布了新的文献求助10
27秒前
zz完成签到,获得积分20
27秒前
电量满格中完成签到 ,获得积分10
30秒前
华仔应助keaisile12138采纳,获得10
30秒前
32秒前
36秒前
ding应助hong采纳,获得10
37秒前
科研通AI6.4应助研友_惊鸿采纳,获得10
37秒前
molihuakai应助科研通管家采纳,获得10
38秒前
汉堡包应助科研通管家采纳,获得10
38秒前
Orange应助科研通管家采纳,获得10
38秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 1000
Health Psychology 1000
全员动态考核,锚定高质量发展:读懂同济大学教师人事改革新政的深层价值 900
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
Römisch-Germanische Forschungen 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7596840
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9173533
关于积分的说明 19638891
捐赠科研通 7174120
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3268175
关于科研通互助平台的介绍 2432770
邀请新用户注册赠送积分活动 2261378