一种锂离子电池故障气体覆盖吸附与故障预警方法

本发明属于电池健康管理，涉及一种锂离子电池故障气体覆盖吸附与故障预警方法。

背景技术：

1、锂电池由于高能量密度和长循环寿命被广泛应用于电动汽车和新能源领域。但是，由于组件材料的限制和应用环境的影响，锂离子电池本身就存在安全隐患。当锂离子电池遇到机械滥用、热滥用和电气滥用时，容易引起电池内部发生剧烈反应，并迅速释放大量热量，从而导致热失控等严重故障。相关研究表明，在锂离子电池故障期间会释放多种有毒有害气体(主要成分为h2、co和co2)。因此，这些特征气体的检测特别适合于为锂离子电池故障提供早期预警信号，从而保证锂离子电池的安全运行。

2、目前，二维材料由于电子的灵活传输和良好的吸附特性被广泛用于气体传感开发与应用。锑化镁(mgte)由于吸湿性高、环境友好和热导率低等优点被广泛应用于催化和发光器件。基于dmol3模块可以构建优化锂离子电池故障气体和mgte的模型。同时，基于dft可以计算分析吸附能、能带间隙和密立根转移电荷等关键吸附性质，这对于开展锂离子电池故障气体的高效吸附研究具有重要意义。

3、除此之外，现有吸附能计算方法缺乏对故障气体覆盖率问题的考虑。在实际应用中，故障气体在吸附剂表面覆盖面积会对影响吸附性质。因此，获得吸附性质随故障气体覆盖率的变化趋势是非常重要的。

4、因此，有必要设计一种新的锂离子电池故障气体覆盖吸附与故障预警方法来应对现有技术的不足，以解决或减轻上述问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种锂离子电池故障气体覆盖吸附与故障预警方法。该方法能够实现对锂电池热失控气体的高效吸附，改善现有技术中未考虑环境温度的局限性，工程实现困难等问题，能够实现准确的锂电池健康状态估计。

2、为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种锂离子电池故障气体覆盖吸附与故障预警方法，该方法包括以下步骤：

4、s1：构建锂离子电池故障气体分子和mgte吸附剂的模型；锂离子电池故障气体分子包括h2、co和co2；

5、s2：基于密度泛函理论(densityfunctionaltheory，dft)计算故障气体吸附在mgte表面的能量、能带间隙、最短吸附距离和密立根转移电荷情况；

6、s3：计算吸附能、能带间隙和密立根转移电荷随故障气体覆盖的变化趋势；

7、s4：基于能带间隙随故障气体覆盖的变化趋势，计算mgte随故障气体覆盖率增加的电导率，并确定最优吸附气体；

8、s5：计算锂离子电池的故障危险指数和最优吸附气体的解吸附时间，进而实现锂离子电池故障的准确预警。

9、进一步，在所述s1中，基于材料仿真计算软件materials studio构建锂离子电池故障气体和mgte吸附剂的模型，并通过计算形成能ef判断mgte的结构稳定性：

10、ef＝(emgte-xemg-yete)/n

11、其中，emgte表示mgte结构优化后的能量，emg和ete分别表示单个mg原子和te原子的能量，x、y、和n分别表示mgte中mg原子数、te原子数和总原子数。

12、进一步，在所述s2中，基于dft理论计算故障气体吸附在mgte表面的吸附能(adsorption energy，ead)、能带间隙(energybandgap，ebg)和密立根转移电荷(mullikentransfercharge，qmc)，具体包括以下步骤：

13、s21：分别计算锂离子电池故障气体和mgte的能量，通过ead表征mgte对故障气体的吸附能力：

14、ead＝emgte/gas-emgte-egas

15、其中，emgte/gas表示故障气体吸附在mgte表面的能量，emgte表示mgte的能量，egas表示锂离子电池故障气体分子的能量；

16、s22：计算mgte吸附故障气体后的能带结构ebg：

17、ebg＝|ecbm-evbm|

18、其中，ecbm和evbm分别表示能带结构中导带最小值和价带最大值；

19、s23：计算mgte及吸附模型的电荷分布qmc：

20、qmc＝qmgte-qmgte/gas

21、其中，qmgte和qmgte/gas分别表示mgte吸附故障气体前和吸附后的密立根电荷。

22、进一步，在所述s3中，计算吸附能、能带间隙和密立根转移电荷随故障气体覆盖的变化趋势，具体包括以下步骤：

23、s31：根据所述s1中构建的mgte的结构特点确定故障气体覆盖位置；

24、s32：根据所述s2中ead、ebg和qmc的计算公式，获得3种吸附性质随h2、co和co2覆盖率增加的变化曲线。

25、进一步，在所述s4中，基于能带间隙随故障气体覆盖的变化趋势，计算mgte随故障气体覆盖率增加的电导率，并确定最优吸附气体，具体包括以下步骤：

26、s41：基于ebg随故障气体覆盖率的变化，计算吸附体系电导率δ：

27、δ∝exp(-ebg/2kbt)

28、其中，exp(.)为指数运算，kb表示玻尔兹曼常数，大小为1.381×10-23j/k，t为锂电池的环境温度；

29、s42：根据h2、co和co2的ebg的变化趋势，确定最优吸附气体。

30、进一步，在所述s5中，计算锂离子电池的故障危险指数和最优吸附气体的解吸附时间，实现锂离子电池故障的预警，具体包括以下步骤：

31、s51：根据锂离子电池故障气体释放含量及成分和所述s1中mgte的气体覆盖位置，获得故障气体覆盖率与温度的对应关系；

32、s52：基于最优吸附气体的吸附能的变化趋势，计算相应的解吸附时间：

33、

34、其中，exp(.)为指数运算，f0表示试验频率，单位为1012s-1，ead-t表示不同环境温度下的吸附能；

35、s53：将不同环境温度下的吸附能进行归一化处理，作为不同温度下的锂离子电池的危险指数，用于实现锂离子电池的故障预警：

36、risk index＝(ead-t-ead-min)/(ead-max-ead-min)

37、其中，ead-min表示在不同温度下的最优吸附气体在mgte表面的最小吸附能，ead-max表示在不同温度下的最优吸附气体在mgte表面的最大吸附能。

38、本发明的有益效果在于：本发明构建的锑化镁mgte)对锂离子电池故障气体(h2、co和co2)表现出强吸附能力。同时，考虑了故障气体覆盖率对吸附能、能带间隙和密立根转移电荷的影响，并基于能带间隙的变化计算了mgte的电导率。结果表明mgte单层对co气体的高电导率变化及感知应用的优越性。将不同co覆盖率下的吸附能与温度关联并进行归一化处理，计算不同温度下的锂离子电池的故障危险指数，从而实现准确的故障预警。

39、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。