中国科大龚兴龙教授课题组 《Energy Storage Mater.》 ：本征自感知智能电池实现热失控锂盐分解阶段的早期预警

本文针对新能源汽车动力电池在复杂服役环境下的热失控安全问题，提出了一种本征自感知智能电池设计策略。研究背景在于电池热失控由热、机械或电化学滥用引发，威胁人员与设备安全，而内部力学信号在热失控前驱阶段即出现异常。研究目的是构建具备自感知能力的智能电池体系，实现在锂盐分解阶段的热失控早期预警。研究通过研制PDA@BTO/PVDF-HFP压电隔膜，实现了电池内部力学信号的在线监测，并利用智能算法精准识别碰撞、刮擦等复杂机械工况。结论表明，该隔膜在6400次循环后仍保持稳定压电响应，智能电池可在热失控前约130秒发出预警，且锂金属电池在5C高倍率下循环700圈后容量保持率达89.70%，展现了良好的电化学性能与界面调控能力。该工作为高安全、自监测智能电池的发展提供了新思路。