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锂电说_Alan

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[交流] 基于COMSOL的《锂离子电池原理与仿真计算》新书上市啦

作者∶邱炜、测试go团队

01 作品简介

《锂离子电池原理与仿真计算》阐述了锂离子电池的基本原理，内容包含电化学基础、多孔电极理论等核心知识，同时详细介绍了模型参数的确定方法、表征技术，以及如何利用comsol软件进行电化学-热耦合模型的构建。内容涵盖了电、热、力、安全、工艺及新技术等多个领域，为读者构建了一个全面而系统的知识框架。全书划分为11个章节，每章都紧扣锂离子电池的运行机理，不仅揭示了电池工作的内在规律，还深入探讨了当前研究领域面临的关键技术难题与挑战。

对于锂电行业的从业者，特别是锂电池研发人员，本书提供了一个全面而系统的知识指南。不仅帮助读者建立起对该领域的全面认知，同时，它也提升了读者运用仿真技术，有效应对研发过程中遇到的各种实际问题，为锂电池技术的创新与发展提供了强有力的支持。

02 锂离子电池仿真现状

自1800年亚历山大·伏打成功研制出第一个电池起，经过225年的发展，人们对电池理论的探索取得了显著的进步。与此同时，随着有限元理论体系不断完善以及计算机技术的蓬勃发展，二者共同推动了数值仿真技术在电池研究领域的广泛应用。

相较于传统依赖单一物理场简化计算或经验模式的研究方法，数值仿真技术在处理复杂多物理场耦合问题时，展现出更高的计算精度、更快的运算效率以及更低的成本优势。当前，借助电化学p2d模型，研究人员能很轻易地获取电池的电位、电流密度、电解液盐浓度梯度及温度场等关键参数，这些数据为电池设计优化提供了重要依据，加速了电池的研发进程。

在锂离子电池研究领域，数值仿真技术已成为解决电池动力学问题的关键工具，其应用价值获得学术界与工业界的广泛认可，逐步确立了其在锂离子电池科研探索与工业应用中的核心地位。

03 什么是p2d模型？

锂离子电池动力学过程涵盖界面电化学反应、液相离子传输及固相电子传导等多个环节，构成多相、多界面的复杂体系。电池内部多孔结构与多组分共存特征，导致各步骤速率精确描述面临显著挑战。如何构建锂离子电池过程动力学的描述框架，并基于此实现电池性能的有效预测，成为科研人员亟待解决的问题。

20世纪60年代，加州大学john s. newman教授率先开展了锂离子电池动力学研究，并基于其理论成果构建数值模型。历经数十年发展，电池研发领域仍普遍采用newman教授提出的多孔电极理论与p2d（伪二维）模型开展电池设计与性能预测工作，该技术路线已形成行业共识。这一现象从侧面印证了数值仿真技术与newman理论在锂离子电池研究中的基础地位。

针对锂离子电池这一复杂体系开展理论分析时，newman等构建了特征化模型以表征实际电极核心特性。该模型通过宏观均质化处理，避免了对电极微观几何细节的过度解析，而聚焦于影响电极性能的关键物理参数。模型参数设计需满足可通过基础物理测量手段获取，确保实验与理论分析的互验性。例如，针对随机结构多孔材料，其物理特性可通过孔隙率、单位体积比表面积及体积平均电阻率等可测参数进行表征；电解质性质则可通过体积平均电阻率参数进行统一描述。
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3.1 p2d模型假设

（1）极片结构在锂离子电池的各个位置处性质均相同；

（2）正极涂层与负极涂层颗粒为均匀的球体颗粒；

（3）隔膜为具有均匀孔隙的多孔结构；

（4）正、负极球形颗粒和隔膜孔隙中填充满电解液；

（5）电池在充放电过程中无副反应发生；

（6）忽略电解液的对流效应；

（7）锂离子扩散遵循菲克定律等；

通过对锂离子电池进行模型抽象，我们就可以运用偏微分方程逐一描述各个动力学步骤。

通过方程联立求解，即可得到电池各处的固相电势、液相电势、锂离子浓度cl三个因变量（以及扩展维度下的固相锂离子浓度cs），进而求得电化学性能相关的各物理量的分布情况。

04 书的内容讲了什么？

本书第1章系统阐述了锂离子电池的发展历程与基本原理，其中原理部分涵盖热力学与动力学基础理论。鉴于热力学在电池研究中的基础性地位，以及动力学分析需以热力学为理论前提，本章依然将热力学作为专题进行独立论述。

第2章聚焦newman多孔电极理论，通过解析其理论框架与核心思想，深化读者对该理论体系的理解。

第3章详细介绍了多孔电极模型参数及其表征方法，重点解析p2d模型关键参数（如极片孔隙率、颗粒粒径分布、反应速率常数、扩散系数及电导率等）的物理意义与实验测定技术，为读者构建仿真模型提供技术支撑。

在完成仿真参数采集后，可借助商业化有限元分析软件（如第4章介绍的comsol multiphysics）实现模型构建与数值求解。

第5章至第11章围绕锂离子电池典型应用场景展开，涵盖电、热、力、安全及工艺技术等领域，系统梳理各研究方向的学术进展、应用成果与建模方法，旨在培养读者运用模型化思维解决工程实际问题的能力。

05 新技术的应用

5.1基于机器学习的设计

书中展示了基于机器学习的电池设计方法论：构建以粒子聚集结构为特征的高通量物理化学模型，建立粒子体积分数、粒子半径等工艺参数与电池性能指标的映射数据库。在此基础上，采用人工神经网络（ann）算法，以工艺参数为输入特征变量，实现电池电阻的预测建模。进一步通过贝叶斯优化算法对电极结构参数与工艺条件进行全局寻优，获得最佳性能配置方案。

5.2 固态电池模型简介

p2d模型框架下的控制方程体系具备处理含二元及单离子导电电解质系统的普适性。该方程组聚焦于活性物质颗粒内部的质量传输与电势分布特征，直接耦合电荷守恒定律、双电层界面电荷存储机制及电化学反应动力学过程。核心控制参数包括交换电流密度i0（浓度依赖型）、局部过电位ηi、开路电位（ocp）、电极比表面积as及有效电导率σs,eff。

全固态电池（assb）模型与经典二元液相锂离子电池模型的核心差异集中于电解质相浓度cl与电势φl的求解机制。针对该问题域特性，分别构建了适用于二元及单离子导电电解质体系的控制方程组。这些方程组为解析assb内部电化学过程动态行为提供了关键数学框架。

受限于本书主题范围、篇幅容量及理论深度，部分内容在呈现时不可避免地进行了妥协。在电化学基础原理、实验测试技术及数学建模方法等具体细节层面，难以实现全面覆盖。若读者需深入了解相关内容，可参考本书所列参考文献，或与作者直接沟通获取进一步了解。

06 书籍目录

1. 锂离子电池电化学原理
1.1电池的发展史
1.2锂离子电池材料发展史
1.3锂离子电池热力学原理
1.4锂离子电池动力学原理
2. 锂离子电池多孔电极理论
2.1多孔介质简介
2.2多孔电极理论
2.3多孔电极的宏观描述
2.4平均量
2.5溶质的物料守恒
2.6插层电极的物料守恒
2.7电中性和电荷守恒
2.8法拉第过程
2.9双电层效应
2.10传输过程
2.11热效应
2.12物理性质的估算
2.13总结
3. 多孔电极模型参数与表征手段
3.1存在的问题
3.2p2d模型变量与参数
3.3参数表征
3.4测量/拟合技术
3.5电极参数
3.6电解质参数
4. comsol软件简介及操作方法
4.1数理方程简述
4.2电-热多物理场仿真
4.3有限元发展的历史
4.4基于偏微分方程的仿真建模
4.5comsol电化学模块
4.6电池建模类型
4.7小结
4.8锂离子电池p2d模型
4.9p2d建模操作步骤
5. 电化学-热耦合原理与建模
5.1研究现状
5.2电化学-热耦合原理
5.3电化学模型控制方程
5.4热模型控制方程
5.5模型参数
5.6热物性参数计算
5.7散热计算
5.8热物性参数实验
6. 锂离子电池热失控原理与建模
6.1锂离子电池安全背景
6.2热失控诱因
6.3热失控的温度特征
6.4热失控过程中的反应
6.5热失控模型构建
6.6热失控防护措施
7. 锂离子电池针刺原理与建模
7.1针刺测试目的
7.2针刺测试标准
7.3针刺过程机理
7.4针刺测试影响因素研究
7.5针刺模型
8. 电池异构模型仿真
8.1研究意义
8.2电极微观结构研究方向
8.3微观成像与结构表征
8.4随机重构
8.5预测建模
8.6基于机器学习的设计
8.7总结与展望
9.电解液浸润原理与建模
9.1电解液浸润研究背景
9.2电池注液过程
9.3影响电解液浸润的因素
9.4电解液浸润模拟研究进展
10. 锂离子电池锂枝晶原理与建模
10.1锂金属电池锂枝晶
10.2锂枝晶的危害
10.3锂枝晶的抑制方法
10.4锂枝晶生长模型
10.5锂枝晶检测方法
11. 新型二次电池原理与模型
11.1电池行业发展的现状
11.2电池体系的新方向简介
11.3钠离子电池
11.4全固态电池
11.5 结论

书籍已在拼多多及淘宝上架，欢迎各位读者订阅，并提出宝贵意见，感谢~

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