通过多尺度研究进行电池故障分析

从你口袋里的智能手机到电网规模的储能，全球范围内的电气化推动使电池的安全性和可靠性变得至关重要。但当越来越多的电池支持我们日常生活的基础出问题时，会发生什么？严重后果：财产损失、伤害甚至人员伤亡。当电池失效时，其根本原因通常不是单一事件，而是从原子水平到整个系统的所有现象的级联。因此，预防这些失效需要多尺度的整体分析。¹

多尺度设备

电池是复杂的能量储存装置，结合了材料和聚合物科学、电化学和机械及电气工程。它们的功能依赖于跨越十个数量级的流程：²

• 纳米尺度 — 充放电需要移动的离子物种在电池内移动并插入到活性材料的晶体格结构中
• 微尺度 — 长期稳定性和循环性需要精确的粒度和形态以及稳定的固体电解质界面（SEI）层
• 中尺度——电极和隔膜结构对储能动力学和热力学的影响
• 电池单元级别 — 电极绕组/层、隔膜和端子的正确放置和对齐，有助于安全可靠的能源存储和释放
• 电池组级别 —— 含有一个或多个电池的电池组依赖电池管理系统（BMS）在灾难性故障发生前检测问题

 

电池故障的尺寸尺度可能跨越多个数量级。例如，电极端绕组在电池级的对齐不良可能导致锂枝晶在纳米和微尺度上形成和生长，从而在介观尺度上引发内部短路，并触发在电池、设备及更远处传播的热失控事件。进行单点分析可能会排除重要信息。结合多种技术是进行整体根本原因故障分析的关键。

电池故障有各种不同的形式和类型

电池故障可能被分类为灾难性故障或非灾难性故障。³ 灾难性故障包括热 runaway，它迅速将储存的能量以热能的形式释放，并破坏电池，可能会破坏导致故障的物理和化学特征。非灾难性故障是指电池无法满足其能量储存和交付规范的不足性能；负责的退化机制可能仍然完好，并且可以通过BMS实时监测，或者通过实验室中的视觉、化学和电分析来识别。

在调查这两种故障时，最好分析来自相同批次的完好示例电池，这样可以将暂时的制造缺陷与生产后的处理区分开来。理想情况下，这些示例电池是使用相同批次的原材料在相同的制造设备上于同一天生产的——这提供了最大的可能性，即如果故障电池中存在类似的缺陷，该缺陷在示例电池中也会出现。

从外向内故障分析方法

无论故障类型如何，都应按照科学方法进行非破坏性多模式调查。首先，需要审查和分析所有可用数据。这包括电池的历史记录、故障情况以及存储在BMS中的信息。然后，调查可以进行视觉检查、摄影和显微摄影，先从设备级问题，如电池外壳和线路开始，然后再缩小范围。

电池组和单个电池单元可以检查是否有膨胀、机械损坏的迹象、变色、潮气侵入和电解液泄漏。计算机断层扫描（CT）成像可以用于可视化和记录内外3D结构；隐藏或在视觉上难以区分的特征可以通过其放射密度轻松识别，并且可以在破坏性检查之前进行虚拟检查。在改变之前记录所有非破坏性步骤的适当文件对于记录证据至关重要。

在目前阶段，可以通过实验室仪器来表征完整细胞的电化学性能。诸如细胞循环器和向量网络分析仪（VNA）等设备可以测量众多特性，包括能量存储容量、直流和交流电阻以及细胞群体内的性能变化。与新的样本进行比较时，这些测量中的异常可以与电池的历史记录、缺陷和损坏相关联。例如，长期的充放电循环可以了解容量损失与环境温度和充放电倍率的关系。同时，电化学阻抗谱（EIS）可以了解电极材料、内部结构和离子迁移率。

一旦所有非破坏性步骤完成，调查即可进行破坏性检查。电池和电芯可以在安全环境中拆解，例如充满氩气的手套箱，以便直接观察其内部特征。电芯拆解还允许提取单个组件，例如阴极、阳极和隔膜，以供未来分析，包括成分和形态表征。

一旦这些检查和测试完成，收集到的数据应进行分析，并使用归纳推理产生故障模式假设。然后，可以使用演绎推理对这些假设进行测试，在此过程中将它们与所有已知事实数据进行比较，无论是当前调查还是更广泛的科学知识。测试应设计为反驳假设，以避免“确认偏差”，即调查人员优先考虑支持其假设的数据。这与科学方法相矛盾，科学方法认为，只有在能够经受严格挑战的情况下，假设才是有效的。如果经过适当测试后某个假设仍然有效，那么它可以被选为最终假设。如果不行，在必要时，应重复以上步骤，直到产生一个有效的假设。如果无法做到这一点，故障原因将无法确定。 

进行科学有效的失效调查，按照这一一般流程是非常重要的：

收集数据 → 非破坏性检查 → 破坏性检查 → 分析数据 → 发展假设 → 测试假设 → 选择最终假设。⁵

仔细对待每一步骤是很重要的，以便收集和考虑所有可用的信息，因为最初阶段的观察可能只有在后来的发现背景下才有意义。也许一个袋式电池外壳表现出从其内部开始的小电解液泄漏——跳过彻底的外部检查可能会使调查人员错过这一特征，并在破坏性检查中不知不觉地破坏它。

补充分析的力量

除了需要遵循一个最大限度地保存证据的工作流程外，进行有限的调查活动可能只会揭示拼图中的某些部分。例如，仅依赖CT图像可能会揭示一个异常的放射性密集特征，但其成分和来源可能不明确。单独进行物理拆解可能在首先在高对比度CT图像中观察到该特征之前就会错过该特征。结合两者的优点可以识别该特征及其位置，然后进行物理隔离和检查。这为进一步的显微镜和化学分析提供了机会，以帮助确定其成分和来源。

尽职调查作为一种风险管理策略

进行多模式调查不仅在进行根本原因故障分析时有价值。同样的原则也适用于公司对其产品尽到责任的预防性分析。在原型阶段进行彻底的评估可以在产品上市前识别潜在问题，并有助于避免：

• 对消费者的个人伤害
• 热 runaway事件造成的财产损失
• 由于安全问题的产品召回
• 对性能不佳感到满意的客户和保修索赔
• 对品牌声誉可能造成的难以修复的损害

 

虽然对电池进行整体、多模式的评估可能看起来令人望而却步，但它可以通过识别新产品的风险和减轻危害来在未来节省时间、金钱和精力，并理解并解决现场故障的根本原因。彻底的调查不仅可以识别“症状”，还可以揭示其根本原因，从宏观到微观详细地描绘系统。