学术研究报告：利用光频域反射技术（OFDR）开发分布式光学测温技术用于电池单元温度分布测量

研究团队与发表信息

本研究由韩国汉阳大学（Hanyang University）的Seong-O Yang（第一作者，汽车工程系）、Seungmin Lee（物理学系）、Seok Ho Song（物理学系）及Jihyung Yoo（通讯作者，汽车工程系）合作完成。研究成果于2022年5月23日发表于能源与热力学领域期刊《*International Journal of Heat and Mass Transfer*》（卷194，文章编号123020）。

学术背景与研究目标

科学领域与问题背景

本研究属于新能源电池热管理与分布式光纤传感技术的交叉领域。随着全球碳减排政策趋严，电动汽车（EVs）逐步替代内燃机汽车（ICEVs），但其核心部件锂离子电池（LIBs）的性能和寿命高度依赖工作温度：
- 高温风险：充放电过程中由内阻和熵变产生的热量可能导致热失控（thermal runaway），引发安全隐患；
- 低温影响：低温会抑制电化学反应速率，降低电池效率；
- 温度不均匀性：电池组内多电芯温度分布不均会加剧内阻差异，导致荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）估计误差。

传统点式温度传感器（如热敏电阻、RTDs和热电偶）需密集布设且易受电磁干扰，难以满足高精度空间分辨率需求。因此，开发一种分布式温度传感技术具有迫切需求。

研究目标

开发一种基于光频域反射技术（Optical Frequency Domain Reflectometry, OFDR）的分布式测温系统，实现：
1. 高空间分辨率（厘米级）的电池温度分布实时监测；
2. 简化硬件设计，通过单光纤实现参考信号与传感信号集成；
3. 在真实LIB模块中验证技术可行性。

研究方法与实验流程

1. OFDR传感器设计与非线性补偿

核心创新

• 单光纤架构：将传统OFDR的局部振荡器（LO）与待测光纤（FUT）合并，利用FUT端面的菲涅尔反射（Fresnel reflection）作为参考信号，减少硬件复杂度（图4a）。
  
• 辅助干涉仪非线性补偿：采用马赫-曾德尔辅助干涉仪（Mach-Zehnder auxiliary interferometer）实时校正激光频率扫描的非线性误差（图1d）。通过固定频率间隔（Δf）触发信号采集，将空间分辨率从补偿前的数米提升至补偿后的2 mm（半高宽）（图2）。
  

参数设置

• 激光源：外腔激光（ECL），波长扫描范围1543–1548 nm，速率1.5 nm/s；
  
• 光纤类型：SMF-28e单模光纤；
  
• 测量范围：2 m（受限于辅助干涉仪延迟线长度）。
  

2. 温度标定实验

实验设计

• 标定平台：将20 cm光纤段固定于热板（29.5–46.5°C），以热电偶为基准（图6）。
  
• 数据处理：通过瑞利散射（Rayleigh backscatter）光谱偏移量（δλ/λ）与温度变化（ΔT）的线性关系（灵敏度系数*S_t*）建立标定曲线（图6b）。
  

结果验证

• 空间分辨率优化：对比0.5 cm、1 cm和2 cm分辨率下的测量噪声，最终选择1 cm分辨率（标准差±0.0079 nm，对应温度不确定度±0.7°C）（图5）。
  
• 全光纤一致性：分段加热实验显示，180 cm位置最大温差仅0.6°C，验证系统整体可靠性（图7）。
  

3. 锂电池模块温度分布测量

实验对象

• 三节串联NMC/石墨体系锂离子软包电池（单节容量5000 mAh，尺寸100×50×5 mm），模拟小型电池模块（图4c-d）。
  
• 光纤布设：在电芯堆叠表面（Surface 1 & 2）布置4道光纤环路（总长2 m），空间分辨率1 cm（图4b）。
  

测试条件

• 1C放电循环，每10秒采集一次温度分布数据。
  

主要研究结果

1. Surface 1（底部接触散热板）

   • 放电初期温度稳定（26°C），4分钟后底部中心出现30°C热点，最大温差6°C（图8）。
     
   • 散热优势：铝制实验台的热沉效应显著降低该表面温升速率。
     

2. Surface 2（中间层）

   • 温升迅速（40秒达30°C），最终热点温度40°C（位于几何中心），最大温差8°C（图8）。
     
   • 热点成因：可能与电芯健康状态（SOH）相关，新电芯的热点倾向于中心区域，老化后可能偏移至电极。
     

研究结论与价值

科学价值

• 方法学创新：
  
  • 首次将OFDR技术与单光纤架构结合，简化系统并提升抗电磁干扰能力；
    
  • 通过辅助干涉仪实现亚厘米级空间分辨率（1 cm），优于传统OTDR技术的米级分辨率。
    

应用价值

• 电动汽车电池热管理（BTMS）：实时监测电池组温度分布，优化冷却策略；
  
• 工业扩展性：技术可推广至 embankment dams（堤坝监测）和metal casting（金属铸造）等领域。
  

研究亮点

1. 高分辨率与高精度：在2 m光纤上实现1 cm空间分辨率与±0.7°C测温精度；
   
2. 硬件简化：单光纤设计降低布线与信号解调复杂度；
   
3. 首次电池堆实测：揭示多电芯堆叠中的温度梯度分布规律，为BTMS设计提供数据支持。
   

其他价值

• 开源数据处理算法（未明确提及但可通过文献[34, 43]扩展）；
  
• 为后续研究嵌入型多维传感（如同时监测应变与温度）奠定基础[45]。