Москва
Мероприятия
Блог
Корзина
Регистрация Войти
main-bg
Блог

Как быстро нагревается элемент питания?

Численное моделирование помогает детально изучить процесс сборки литий-ионных элементов при производстве высокотехнологичных аккумуляторных систем.

Характеристики и долговечность литий-ионных аккумуляторов сильно зависят от температуры их эксплуатации. При низких температурах аккумуляторы хуже работают, а при высоких – быстро деградируют. Таким образом, надежность аккумулятора снижается, что делает его потенциально небезопасным.

Благодаря промышленным исследованиям появились стандарты колебаний температур, которые должен выдерживать работающий аккумулятор. Напротив, гораздо меньше внимания уделялось температурам, воздействию которых аккумуляторы подвергаются на производстве: при плазменной предварительной обработке, ультрафиолетовом отверждении, лазерной сварке, ультразвуковом сшивании, горячей сборке и горячем склеивании. Литий-ионный аккумулятор может состоять из тысяч отдельных элементов, которые требуется собрать вместе. Сборка обычно включает в себя несколько стадий термообработки, причем при некоторых из них корпус или другие части ячеек на короткое время подвергают чрезвычайно интенсивному воздействию высоких температур.

Герд Либиг (Gerd Liebig) из Центра исследования энергетических технологий NEXT ENERGY EWE Ольденбургского университета в Германии объясняет: «Хорошо известно, что некоторые методы обработки, например сварка, сильно повышают температуру внутри аккумулятора. Однако мы не знаем, насколько высоко поднимается температура внутри аккумулятора и насколько сильно это вредит элементам».

Памина Бон (Pamina Bohn) из Ольденбургского университета и ученые из NEXT ENERGY тесно сотрудничают, чтобы узнать, наносят ли производственные процессы необратимый вред аккумуляторам, снижая их надежность и емкость из-за начинающихся процессов электрохимической деградации. Так как эксперименты требуют много времени, затрат и мер предосторожности, они решили выполнить валидацию собственной математической модели. Группа исследователей использовала численное моделирование, чтобы изучить различные условия эксплуатации и получить данные для любой точки модели. В физическом эксперименте это нецелесообразно или даже невозможно.

Эксперимент с термическими напряжениями

На первом этапе они измерили температуру в физическом эксперименте с модельным призматическим литий-ионным элементом, который подвергался кратковременному термическому напряжению. Собранные данные они использовали, чтобы проверить математическую модель и изучить влияние различных процессов при изготовлении элемента. Элемент состоял из скрученных рулоном анода и катода, имеющих двойное покрытие и разделенных полиолефиновым сепаратором. Такую скрученную конструкцию, которую обычно называют рулонной, пропитали органическими растворителями, имитирующими электролит аккумулятора. В элементе разместили восемь датчиков температуры: три в середине рулона, три на внешней поверхности намотки элемента и два на медном (анодном) и алюминиевом (катодном) коллекторах, которые называют также токосъемниками (рис. 1).

РИС. 1. Слева: модельный литий-ионный призматический элемент. Справа: геометрия CAD для моделирования элемента. Элемент снабжен восемью датчиками температуры: датчики O1, O2 и O3 на поверхности рулона, M1, Mи M3 в середине рулона, A1 и A2 на токосъемниках. В модели COMSOL датчики расположены в тех же точках.

Моделирование тепловых режимов

Группа исследователей также воспроизвела трехмерную конструкцию коммерческого призматического литий-ионного элемента в программном пакете Autodesk Inventor и перенесла ее в программный пакет COMSOL Multiphysics. Они рассчитали модель теплопередачи теплопроводностью, в которой внешний источник тепла располагался в разных точках элемента в зависимости от различных производственных процессов, а другие области поверхности элемента обеспечивали естественное конвекционное охлаждение.

Физические и теплотехнические свойства отдельных материалов были определены экспериментально, после чего на их основе была рассчитана однородная область рулона, заключенная в призматическую стальную оболочку. «Из-за анизотропии компонентов элемента в модели необходимо учитывать зависимость тепловых параметров от направления», – комментирует Либиг.

Прямоугольный источник тепла был расположен в модели точно так же, как и в физическом эксперименте. На рис. 2 показано распределение температуры через 60 секунд после того, как источник тепла приложили к поверхности элемента. В областях с высокими температурными градиентами использовали более мелкую дискретизацию, полученную адаптивным измельчением сетки, чтобы обеспечить точные результаты.

РИС. 2. Результаты численного моделирования распределения температуры через 60 секунд после того, как к оболочке элемента приложен источник тепла мощностью 50 Вт.

Выявление признаков повреждения

Мультифизическая модель достаточно хорошо воспроизводила поведение модельного физического элемента. После проверки модели исследователи были готовы к моделированию распространения температур в элементе при том или ином производственном процессе.

Рис. 3 показывает распределение на выводе элемента, к которому на четыре секунды приложили тепловую нагрузку при температуре 1100 °C, как при сварке. Тепло распространяется внутрь элемента, и температура поднимается выше 100 °C. Даже после того, как внешний источник тепла удален, температура внутри элемента продолжает подниматься. Через четыре секунды после прекращения внешнего нагрева температура внутри рулона достигает 138 °C.

Бон замечает: «Такая температура приведет к необратимым повреждениям: разложению электролита, который очень чувствителен к температуре, и изменению характеристик на границе раздела «электрод – электролит». Такие изменения не только локально повреждают материалы, но и приводят к общей потере емкости и росту сопротивления элемента».

РИС. 3 Модель распространения тепла после сварки вывода при 1100 °C. Показаны распределения температуры через четыре секунды после повышения температуры на границе (слева) и через четыре секунды после удаления источника тепла (справа).

Сварка без повреждения

Исследователи хотели убедиться, что высокая плотность мощности лазерного пучка позволяет быстро проводить сварку с ограниченной передачей тепла внутрь аккумуляторного элемента. Лазерная сварка происходит очень быстро и, благодаря высокой плотности мощности пучка, может использоваться для разных металлов.

Чтобы смоделировать лазерную сварку, исследователи приложили к выводу элемента температуру 1100 °C в течение 0,2 секунды (рис. 4). Они определили, что тепло распространяется по оболочке элемента, при этом температура не поднимается выше 36 °C и не наносит вреда компонентам аккумулятора. Смоделированное распределение температуры внутри рулона хорошо согласуется с термографическими снимками, сделанными через несколько секунд после завершения лазерной сварки на литий-ионном элементе 26650.

РИС. 4. Профили температуры датчиков через четыре секунды после повышения температуры на границе до 1100 °С.

Возможности для исследований

Либиг говорит: «Теперь у нас есть надежный инструмент для моделирования. Программный пакет COMSOL Multiphysics удобен в использовании и содержит полезный набор инструментов. Его очень легко подстроить под наши задачи: от моделирования материалов до задания граничных условий. Различные физические интерфейсы, геометрические инструменты и гибкие функциональные возможности экономят очень много времени». Группа исследователей подводит итог: «Так как для разных прикладных задач требуются аккумуляторы различных типов, не существует одного идеального материала, размера или формы. Наша модель создает отличные возможности для будущих исследований. Мы можем изменять геометрию, назначение аккумулятора и материалы. Численное моделирование позволяет нам уверенно продолжать исследования литий-ионных аккумуляторов».

Герд Либиг (Gerd Liebig) и Лидия Комсийска (Lidiya Komsiyska), NEXT ENERGY. С 26 июня 2017 NEXT ENERGY переименован в DLR Institute of Networked Energy Systems.

Автор: Дженнифер Хэнд (Jennifer Hand)

Новости, истории и события
Смотреть все
ПАО «Софтлайн» опубликует основные финансовые показатели Компании за 1 квартал 2026 года 21 мая 2026 года
Новости

ПАО «Софтлайн» опубликует основные финансовые показатели Компании за 1 квартал 2026 года 21 мая 2026 года

15.04.2026

«Софтлайн Решения» (ГК Softline) и «Росатом» расширяют сотрудничество в области внедрения платформы SCADA-R
Новости

«Софтлайн Решения» (ГК Softline) и «Росатом» расширяют сотрудничество в области внедрения платформы SCADA-R

14.04.2026

SL Soft FabricaONE.AI (акционер – ГК Softline) обновила платформу Citeck: теперь разработать бизнес-приложение можно в чате с ИИ
Новости

SL Soft FabricaONE.AI (акционер – ГК Softline) обновила платформу Citeck: теперь разработать бизнес-приложение можно в чате с ИИ

14.04.2026

Библиотека ПО «Призма данных» на базе машинного обучения вошла в «Инферит ИТМен» в контуре кластера «СФ Тех» ГК Softline
Новости

Библиотека ПО «Призма данных» на базе машинного обучения вошла в «Инферит ИТМен» в контуре кластера «СФ Тех» ГК Softline

13.04.2026

Системный интегратор «Компетенция» и ИТ-вендор «Инферит» (кластер «СФ Тех» ГК Softline) предложат совместное решение по автоматизации бизнеса
Новости

Системный интегратор «Компетенция» и ИТ-вендор «Инферит» (кластер «СФ Тех» ГК Softline) предложат совместное решение по автоматизации бизнеса

09.04.2026

Bell Integrator FabricaONE.AI (акционер – ГК Softline) модернизировала ИТ-инфраструктуру контакт‑центра крупного российского банка
Новости

Bell Integrator FabricaONE.AI (акционер – ГК Softline) модернизировала ИТ-инфраструктуру контакт‑центра крупного российского банка

08.04.2026

Компания Test IT («Девелоника» FabricaONE.AI, акционер – ГК Softline) представила обновление TMS Test IT 5.7 Vela
Новости

Компания Test IT («Девелоника» FabricaONE.AI, акционер – ГК Softline) представила обновление TMS Test IT 5.7 Vela

07.04.2026

Расширена функциональность No-Code создания и оркестрации ИИ-агентов в платформе ROBIN от SL Soft FabricaONE.AI (ГК Softline)
Новости

Расширена функциональность No-Code создания и оркестрации ИИ-агентов в платформе ROBIN от SL Soft FabricaONE.AI (ГК Softline)

07.04.2026

FABRICAONE.AI (акционер – ГК Softline) публикует финансовые результаты за 2025 год, представляет обновленный периметр Группы и  подтверждает намерения проведения IPO
Новости

FABRICAONE.AI (акционер – ГК Softline) публикует финансовые результаты за 2025 год, представляет обновленный периметр Группы и подтверждает намерения проведения IPO

07.04.2026

Оплата по факту потребления и гибкое локальное развертывание: в BillogicPlatform (кластер «СФ Тех» ГК Softline) появились новые функции
Новости

Оплата по факту потребления и гибкое локальное развертывание: в BillogicPlatform (кластер «СФ Тех» ГК Softline) появились новые функции

06.04.2026

SL Soft FabricaONE.AI (ГК Softline) присвоила RS Team статус учебного центра по платформе ROBIN
Новости

SL Soft FabricaONE.AI (ГК Softline) присвоила RS Team статус учебного центра по платформе ROBIN

03.04.2026

«Софтлайн Решения» (ГК Softline) оснастила агроклассы Волгоградской области
Новости

«Софтлайн Решения» (ГК Softline) оснастила агроклассы Волгоградской области

03.04.2026

Академия АйТи FabricaONE.AI (акционер - ГК Softline) и Государственный университет управления договорились о стратегическом сотрудничестве в подготовке кадров для цифровой экономики
Новости

Академия АйТи FabricaONE.AI (акционер - ГК Softline) и Государственный университет управления договорились о стратегическом сотрудничестве в подготовке кадров для цифровой экономики

02.04.2026

«БОСС. Кадровые системы» (входит в ГК Softline) и РЕД СОФТ подтвердили работоспособность HRM-системы «БОСС» на базе РЕД ОС
Новости

«БОСС. Кадровые системы» (входит в ГК Softline) и РЕД СОФТ подтвердили работоспособность HRM-системы «БОСС» на базе РЕД ОС

02.04.2026

Компания RocketData сократила время на мониторинг облачных затрат в 10 раз с помощью решения «Инферит FinOps» (кластер «СФ Тех» ГК Softline)
Новости

Компания RocketData сократила время на мониторинг облачных затрат в 10 раз с помощью решения «Инферит FinOps» (кластер «СФ Тех» ГК Softline)

02.04.2026

Группа «Борлас» (ГК Softline) вошла в топ-10 крупнейших интеграторов и поставщиков услуг поддержки решений 1С по версии TAdviser
Новости

Группа «Борлас» (ГК Softline) вошла в топ-10 крупнейших интеграторов и поставщиков услуг поддержки решений 1С по версии TAdviser

01.04.2026

Компания «Софтлайн Решения» (ГК Softline) стала платиновым партнером GreenMDC
Новости

Компания «Софтлайн Решения» (ГК Softline) стала платиновым партнером GreenMDC

01.04.2026

МСП Банк автоматизировал проверку УКЭП с помощью ROBIN SL Soft FabricaONE.AI (акционер – ГК Softline)
Новости

МСП Банк автоматизировал проверку УКЭП с помощью ROBIN SL Soft FabricaONE.AI (акционер – ГК Softline)

01.04.2026

Главные ИТ-новости недели 10.04.2026
Блог

Главные ИТ-новости недели 10.04.2026

10.04.2026

Цифровые технологии на производстве: от кибербезопасности до облаков — опыт компаний
Блог

Цифровые технологии на производстве: от кибербезопасности до облаков — опыт компаний

08.04.2026

Первый российский PDF-редактор с ИИ-ассистентом: обзор функций
Блог

Первый российский PDF-редактор с ИИ-ассистентом: обзор функций

06.04.2026

Технические меры защиты информации: виды и способы обеспечения безопасности
Блог

Технические меры защиты информации: виды и способы обеспечения безопасности

03.04.2026

СЭД — что это, как работает и зачем нужна в 2026 году
Блог

СЭД — что это, как работает и зачем нужна в 2026 году

01.04.2026

Кто и как проверяет лицензии на ПО в России в 2026 году
Блог

Кто и как проверяет лицензии на ПО в России в 2026 году

30.03.2026

Главные ИТ-новости недели 20.03.2026
Блог

Главные ИТ-новости недели 20.03.2026

20.03.2026

Российское инженерное ПО: от импортозамещения к цифровой трансформации — опыт компаний
Блог

Российское инженерное ПО: от импортозамещения к цифровой трансформации — опыт компаний

18.03.2026

ИИ для кибербезопасности: как искусственный интеллект меняет защиту данных в 2026 году
Блог

ИИ для кибербезопасности: как искусственный интеллект меняет защиту данных в 2026 году

17.03.2026

Корпоративные системы управления в 2026 году
Блог

Корпоративные системы управления в 2026 году

16.03.2026

ИИ в кибератаках: что скрывают цифры аналитики 2025 года
Блог

ИИ в кибератаках: что скрывают цифры аналитики 2025 года

11.03.2026

Главные ИТ-новости недели: 06.03.2026
Блог

Главные ИТ-новости недели: 06.03.2026

06.03.2026

Цифровизация ритейла: тренды 2026
Блог

Цифровизация ритейла: тренды 2026

04.03.2026

Главные ИТ-новости недели: 27.02.2026
Блог

Главные ИТ-новости недели: 27.02.2026

27.02.2026

Будущее 3D-печати: голографические технологии
Блог

Будущее 3D-печати: голографические технологии

26.02.2026

CRM-система: что это, зачем нужна бизнесу и как ее внедрять
Блог

CRM-система: что это, зачем нужна бизнесу и как ее внедрять

20.02.2026

БПЛА в 2026 году: полная классификация, типы дронов и сферы применения
Блог

БПЛА в 2026 году: полная классификация, типы дронов и сферы применения

13.02.2026

Эволюция корпоративного тестирования: как современные платформы обеспечивают прозрачность, ИИ и бесшовные интеграции
Блог

Эволюция корпоративного тестирования: как современные платформы обеспечивают прозрачность, ИИ и бесшовные интеграции

04.02.2026