华中科技大学机械学院黄永安教授发表智能锂离子电池传感阵列合作研究成果

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文章导读
当锂离子电池爆炸事故频发,如何精准预警守护安全?华中科技大学黄永安教授团队在《自然·通讯》发表突破性成果:一种可嵌入电池包装膜的超薄柔性传感器阵列,通过CO₂激光刻蚀技术制作,能同步监测温度、压力、应变、氢气等六种关键参数。重量仅0.049克,空间占用极小,对电池性能零干扰。结合深度学习算法,实时诊断过充、内短路等故障并触发报警,填补了可靠特征提取与实时评估的技术空白。这项高可靠、低成本的技术,为电动汽车和大规模储能系统提供智能安全守护,应用前景广阔。
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(通讯员 黄永安 叶冬)7月25日,机械学院黄永安教授与四川大学何欣研究员、美国SES AI公司许康教授、南方科技大学林苑菁助理教授等在《自然·通讯》(Nature Communications)共同发表了题为“用于智能锂离子电池的完全可打印的集成多功能传感器阵列(Fully printable integrated multifunctional sensor arrays for intelligent lithium-ion batteries)”的研究成果。黄永安、何欣、许康、林苑菁为通讯作者。

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锂离子电池广泛应用于个人电子设备、电网储能及各类交通工具等领域,但大型电池组在极端条件下易引发安全事故,亟需精准的实时监测技术。团队研究开发了一种可嵌入锂离子电池包装膜的超薄柔性多功能传感器阵列,能同步监测温度、压力、应变、氢气、碳酸二甲酯蒸汽及液态电解液等多参数。该阵列通过CO₂激光刻蚀铝-聚合物复合箔制作互连线路,嵌入PET层并以聚氨酯膜封装,总增重仅0.049g,空间占用16.844mm3,对电池能量密度和电化学性能影响极小,且抗干扰稳定性优于商用传感器,适配多种电池结构。

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图为电池状态自我评估的集成智能传感阵列系统(IISAS)示意图。

该柔性监测系统与深度学习算法结合,可实现电池健康状态评估、故障诊断(如过充/过放、内短路、热失控等),检测到危险时能直接触发报警。该技术填补了可靠特征提取与实时状态评估的技术空白,具备高可靠性、低成本、实时性等优势,在电动汽车、大规模储能、便携式电子设备等领域有广泛应用前景。

该研究得到国家自然科学基金等项目资助。

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