在这项研究中，Florian Krause、Moritz Schütte、Duc Minh Nguyen、Felix Schweizer、Mark Junker和Dirk Uwe Sauer（来自德国RWTH Aachen University和Helmholtz Institute Münster）提出了一种基于光纤的新型温度监测方法，旨在解决锂离子电池模块中的温度分布异常检测问题。该研究发表在*Journal of Energy Storage*（2025年，第131卷，文章编号117347）。

学术背景

锂离子电池（LIBs）因其高能量密度和广泛应用（如电动汽车和电网储能）成为现代能源系统的关键组件。然而，随着电池模块中单体电池数量的增加，温度分布的监测和管理变得尤为重要。不均匀的温度分布可能导致局部热点（hotspots），最终引发热失控（thermal runaway），威胁系统安全性。传统的温度监测方法（如热电偶或RTD电阻温度探测器）因空间分辨率低且传感器数量有限，难以捕捉局部温度异常。因此，该研究提出了一种基于分布式光纤传感（fiber optic sensing, FOS）的方法，以实现高分辨率的温度监测和异常检测。

研究流程

1. 传感器配置与实验设计

   • 研究对比了三种温度监测方法：
     
     • 传统点传感器（AD590）：安装在模块外壳或汇流排上，采样频率10Hz，测量范围-55°C至150°C。
       
     • 红外热成像（FLIR Lepton 3.5相机）：空间分辨率160×120像素，温度测量范围-10°C至450°C。
       
     • 光纤传感器（OFDR技术）：基于瑞利背向散射（Rayleigh backscattering）和相干光频域反射（Coherent Optical Frequency Domain Reflectometry），空间分辨率2.6mm，采样频率1Hz。
       
   • 研究采用了4并3串的电池模块（12个TerraE INR18650-30E电池），其中11个新电池和1个预老化电池（250次循环，容量衰减至70%）用于模拟老化梯度。
     

2. 热异常触发实验

   • 通过电气老化循环（0.5C充电、1C放电）和滥用测试（abuse test）（低倍率放电后4小时静置，再充电至4.2V）人工诱导老化电池（Z2）的局部热异常。
     
   • 实验条件：环境温度20°C，未启用主动冷却以模拟真实场景。
     

3. 数据分析与验证

   • 通过红外热成像和光纤温度数据验证局部热点位置。
     
   • 计算机断层扫描（CT）和事后分析（post-mortem）检测老化电池内部缺陷（如锂镀层，lithium plating）。
     

主要结果

1. 热异常检测能力

   • 传统传感器（AD590）仅检测到模块整体温度上升（峰值<40°C），而光纤传感器在老化电池（Z2）附近记录到88.3°C的高温，并在临近电池（Z4）发现第二热点（86°C）。
     
   • 红外热成像验证了光纤数据，但受限于单侧监测，而光纤可覆盖模块内所有关键区域。
     

2. 时间响应优势

   • 光纤传感器在电气异常出现前15-20分钟即检测到温度升高，而传统传感器因安装位置（金属导体热扩散）导致响应延迟。
     

3. 老化机制分析

   • CT扫描显示老化电池（Z2）内部电极卷芯（jelly roll）严重变形，而事后电极扫描证实大量锂金属沉积（lithium plating），表明容量骤降（56%）与内部短路相关。
     

结论与意义

该研究证明了光纤传感技术在电池热管理中的高空间分辨率（2.6mm）和早期预警能力，显著优于传统方法。其科学价值在于：
1. 热安全性提升：通过实时监测局部温度梯度，可预防热失控。
2. 电池健康管理：识别老化单体电池，优化模块寿命。
3. 技术应用潜力：光纤传感器可集成至电池管理系统（BMS），实现预测性热管理，尤其适用于风冷模块。

研究亮点

1. 方法创新：首次将OFDR技术用于电池模块级温度分布监测，并通过多模态验证（红外、CT、电化学分析）。
   
2. 工程适用性：光纤传感器体积小（直径≥260μm），可直接嵌入电池组，不影响原有设计。
   
3. 发现新现象：揭示了锂镀层（lithium plating）与局部热异常的关联性，为老化机制研究提供新视角。
   

补充价值

研究还提出未来方向：优化光纤在侧冷模块（如特斯拉电池包）中的布局，并探索与其他传感器（如压力传感器）的集成。数据公开性（on request）也为后续研究提供了基础。