实时监测80度以下热失控风险

(前排自左起)KAIST 电气与电子工程系 Song Youngmin 教授,GIST 电气电子计算机工程系 Jeong Hyeonho 教授,(后排自左起)GIST 电气电子计算机工程系 Kim Juhwan、Kim Hyeonmin、Lee Juhyeong 研究员。

(前排自左起)KAIST 电气与电子工程系 Song Youngmin 教授,GIST 电气电子计算机工程系 Jeong Hyeonho 教授,(后排自左起)GIST 电气电子计算机工程系 Kim Juhwan、Kim Hyeonmin、Lee Juhyeong 研究员。

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国内研究团队开发出一项能够提前感知电动车电池火灾风险的技术。通过在早期捕捉电池内部的异常征兆,这项技术有望预防火灾或爆炸等重大事故。


光州科学技术院(GIST)24日表示,该校电气电子计算机工程系 Jung Hyeonho 教授与韩国科学技术院(KAIST)电气及电子工程系 Song Youngmin 教授共同领导的研究团队,开发出一种纳米光学温度传感器,能够在电池内部温度尚未达到危险水平、即80摄氏度以下时,实时感知热失控风险,并以直观方式向用户发出警告。


电池虽然是电动车、可穿戴设备、城市空中交通(UAM)等尖端技术的必备能源,但因热失控引发的火灾、爆炸事故接连发生,安全问题日益凸显。尤其是当电池内部温度超过80摄氏度时,电解质、隔膜等内部关键构成要素开始受损,并可能在1分钟内急剧飙升至500摄氏度以上,因此,能够在早期感知温度并提前发出风险预警的技术开发刻不容缓。

纳米光学温度可视化传感器。

纳米光学温度可视化传感器。

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现有温度传感器由于热电偶只能测量其直接接触部位,难以掌握整体温度分布;红外摄像机则因表面材质不同而测量精度受限。此外,利用热致变色材料的既有技术反应速度较慢,不适合用于实时感知。


研究团队关注到20世纪60年代报道的一种单元素材料“碲(tellurium)”所具有的独特光调制特性,开发出利用厚度为10纳米(nm)的碲超薄膜(ultrathin film)的热致变色纳米光学器件。


碲在室温升高至80摄氏度的过程中,会由固态部分熔化为准液态(quasi-liquid),在可见光波段其折射率发生0.7以上的变化,具有优异的光调制特性,因此可以在1亿分之1秒量级实现超高速温度感知。


研究团队在铝基电池表面沉积了一层厚度为10纳米的极薄碲层(Te),并在其上叠加数十纳米厚的玻璃(SiO2)保护层,制作出一种随温度变化而反射颜色发生改变的 Gires-Tournois 共振腔(Gires-Tournois resonator)。该共振腔在80摄氏度以下相对较低的温度区间内,最大化放大了由碲的固态—准液态相变所引起的光学特性变化;同时通过玻璃保护层防止碲受外部环境损伤,从而确保稳定性。器件无需复杂电路或外接电源即可工作,当温度达到特定值时颜色会发生变化,冷却回到室温后又恢复原本颜色,具备可逆(reversible)特性。


制备出的纳米光学器件能够通过颜色精确区分从室温(25摄氏度)到80摄氏度的温度变化,其温度感知性能与商用热电偶相当。进一步地,该器件还能以17毫秒(ms)级的快速视频帧间隔,将电池表面温度分布及热扩散过程实时可视化。此外,即便经历数十次加热—冷却循环及周围湿度变化,该器件仍能稳定感知温度,并在9个月后依然保持热致变色特性,其优异耐久性已得到验证。

电池表面温度分布可视化。

电池表面温度分布可视化。

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研究团队将所开发的纳米光学器件应用于商用18650电池和智能手机,成功实现对充放电过程中产生的发热进行实时监测,从而证明了该技术的实际应用可能性。该光学器件可直接沉积在电池单体表面,或通过胶带简单贴附,易于在工业现场导入;用户无需任何专业设备或分析人员,仅凭智能手机或数码相机即可轻松确认电池温度状态,商业化前景十分广阔。


GIST Jung Hyeonho 教授表示:“我们将碲的光调制特性与纳米光子学技术相结合,掌握了能够在早期对电池爆炸风险进行预警的源头技术。今后有望在电动车、航空、航天、消防、可穿戴设备等多个领域得到应用。”


KAIST Song Youngmin 教授表示:“近期国内外电池火灾事故频发,安全性保障愈发重要。本次技术有望为下一代电池安全提供新的范式,并为解决社会问题作出贡献。”



此次研究由GIST电气电子计算机工程系 Jung Hyeonho 教授和KAIST电气及电子工程系 Song Youngmin 教授指导,GIST研究人员 Kim Hyeonmin、Lee Juhyeong、Kim Juhwan、Kim Gyurin、Han Janghwan、Ko Juhwan 具体实施,获得了科学技术信息通信部和韩国研究财团优秀青年研究项目、未来技术研究室项目以及 GIST-MIT 人工智能国际合作项目的资助。研究成果已于去年7月23日在线发表于材料领域知名国际学术期刊《Advanced Materials》。


本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。

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