研究背景及本文贡献

在锂离子电池的开发过程中，材料是限制电池性能的根本因素，然而当材料确定之后，电池结构的设计也会显著影响其性能。电池结构的优化设计通常采用试错的方法，即制造不同结构的电池，并通过一系列电化学测试评估其性能。这种方法能够帮助电池厂建立电池结构与性能之间的映射关系，从而设计出符合特定要求的电池结构。然而这种方法需要大量的人力和物力资源，经济和时间成本高。与此相比，基于模型的方法则可以完美解决这些问题，大大缩短电池设计周期。本文的主要目的是揭示电池结构对快充能力的影响，从而为电池厂提供工程指导，并且本文提出的研究思路在不同材料体系的电池中、在考虑不同设计目标时仍适用，因此对科研人员也有重要的参考价值。本文的主要工作如下：

1、以一款58Ah的软包电池为研究案例，建立了三维电化学模型并且在不同的充电倍率下进行了实验验证；

2、引入了析锂起始时间的概念，用以对电池的快充能力进行定量的评价；

3、在1C充电倍率下，使用粒子群优化算法获得了最好和最差的电池结构，并在2C和3C充电倍率下进行了验证；

4、在不同充电倍率下，展示了最快和最慢的析锂起始时间，强调了电池结构对快充能力的重要性；

5、除了析锂起始时间以外，还展示了析锂过电位的分布以及对应的标准差，表明了最好结构和最差结构相比析锂均匀性也会得到大幅度的改善；

6、与极耳类型和电池长宽比相比，极耳附着位置被证明是影响快充能力最敏感的变量，在设计时需要格外关注。

建模与验证

本文的建模工作是在COMSOL中实施的，利用NEWMAN等人开发的P2D模型来计算电池内部的电势和离子浓度分布。其中P2D模型基于多孔电极理论和浓溶液理论，已经被证明是模拟电池内部各种物理化学过程的有效工具，其基本原理和控制方程在此不再赘述。

采用25℃环境温度下电池以不同倍率充电过程的端电压来验证建立模型的准确性，如图1a所示，仿真与实验对应的端电压曲线吻合的很好，证明了模型的准确性。同时，从图1b中的RMSE也可以看出模型的高精度。因此，该模型可以用于预测电池内部析锂过电位的分布并基于此用于电池设计。

图1 在不同充电倍率下验证模型

电池结构参数化

极耳类型，电池长宽比和极耳附着的位置显著影响电池内部电势的分布，因此被选为本研究中的设计变量。如图2所示，极耳类型分为同侧出极耳（NT）、对侧出极耳（CT）以及L型极耳布置（LT）。值得注意的是，作为电池的基本输出特性，端电压曲线在优化过程中需要保持不变，因此需要保证电极的横截面积不变，也就是说减小长度时需要增加宽度。在这一过程中，另一设计变量——电池长宽比会相应改变。极耳附着位置在确定时需要考虑到是否可真实制造出来，例如在NT结构中，需要保证正负极耳不重叠。

图2 对电池结构进行参数化表达

优化

这项工作主要采用粒子群算法进行优化，对于该算法的原理不再详细介绍，主要的步骤如图3所示。在这里，主要介绍步骤2计算适应度函数的过程，适应度函数也就是需要得到的优化目标。首先在MATLAB中根据三个设计变量确定电池结构，然后在COMSOL中建立电池几何并且进行仿真计算。

电池在充电过程中其负极电位会持续下降，在低温或者是大倍率条件下负极电位会一直下降到0V以下，此时我们一般认为发生了析锂。将负极电位刚刚达到0V的点提取出来就可以得到电池的析锂起始时间，这个时间可以用来定量的评价快充能力：析锂起始时间越早则快充能力越差。

在得到一套设计参数下的适应度函数之后，粒子群算法会自动调整设计变量的值，最终经过几十次迭代之后可以得到一个最优解。一般粒子群算法得到的是最小值，但是通过求其相反数的最小值，我们也可以得到最大值。

图3 粒子群算法优化框架

结果及讨论

图4中第二列显示了1C充电倍率时在三种极耳类型下所得到的最小和最大的析锂起始时间，可以看到和最差结构相比，最好结构的析锂起始时间都显著推迟了。具体来说，NT推迟了14.81%、CT推迟了16.43%、LT推迟了25.76%。值得注意的是，这三种极耳类型下的最好结果几乎一致，约为2480秒，然而LT的最差结果为1980秒，比NT和CT提前了150秒左右。究其原因，应该是LT的最差结构中正负极极耳的位置相近，导致了局部电流密度很大，从而引起析锂过电位更低，如图4第三列所示。

由于充电倍率对析锂的影响很大，所以我们还开展了额外的工作来证明优化结果的普遍适用性。具体来说，我们证明了在1C倍率下得到的最差和最好结构同样适用于2C和3C倍率。具体验证过程请参考原文献。

图4 优化结果

基于上述获得的最好和最差结构，图5展示了在1C充电结束时三种极耳类型下负极-隔膜界面上析锂过电位的分布以及相应的标准差。可以看到最低的析锂过电位出现在靠近两个极耳的位置，随着位置远离极耳，析锂过电位上升，导致了在平面上的不均匀析锂。和最差结构相比，最好结构的析锂过电位要均匀的多，标准差大约是十倍的关系。这表明优化电池的结构不仅可以延迟析锂起始时间，还可以显著提升析锂的均匀性。

从图4和图5中可以得到，NT的极耳类型在析锂开始时间上与其他极耳类型几乎相同，但是具有最优的析锂均匀性。同时考虑到电池的放置以及线束配置等现实因素，NT极耳类型是最优的选择。

基于图4中NT极耳类型下的最优结构，进一步研究了极耳类型、电池长宽比和极耳附着位置这三个设计变量对析锂起始时间的敏感性。具体研究过程请参考原文献，这里给出最终结论：极耳附着位置是影响充电能力最敏感的因素。

图5 析锂过电位分布及相应标准差

主要结论

1、在所有三种极耳类型中，最好结构的析锂起始时间都相比于最差结构有所推迟。具体来说，在2C充电倍率下，NT的改善效果为28.57%、CT的改善效果为30.88%、LT的改善效果最大，为42.19%。2C和3C倍率下的优化效果基本相同，都比1C倍率下的要更加显著；

2、三种极耳类型中最好结构的析锂开始时间几乎一致，表明极耳类型之间的差距主要体现在最差结构上，尤其是LT。在LT的最差结构中，由于正负极耳距离太近导致了较大的局部电流密度，最终引起析锂过电位过早的降到0V以下；

3、从1C充电结束时析锂过电位的分布及其标准差来看，三种极耳类型最差结构表现出很大的析锂不均匀性。而相比于最差结构，最好结构的析锂均匀性要好得多，标准差大了十倍；

4、考虑到快充能力和实际应用，NT极耳类型下的最好结构是最优解；

5、与极耳类型和电池长宽比相比，极耳附着位置对析锂起始电位最敏感，在制造过程中需要格外注意。

参考文献

CAI J,WEI X,WANG X, et al.Revealing effects of pouch Li-ion battery structure on fast charging ability through numerical simulation[J].Appl Energ,2025,377:10.1016/j.apenergy.2024.124438.

或个人主页：

https://www.researchgate.net/profile/Jixiang-Cai-3

声明：本公众号旨在传播锂电行业知识，如有侵权请联系本公众号删除。