DOI Link:
https://doi.org/10.1016/j.pecs.2021.100953
https://scholar.google.com/citations?user=XEqm9GIAAAAJ&hl=en&oi=sra
https://scholar.google.com/citations?user=LQXsGVgAAAAJ&hl=en&oi=sra
ScienceDirect:
https://www.sciencedirect.com/author/55496167800/xiaosong-hu
https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=36164359400
UniversityWeb:
https://faculty.cqu.edu.cn/XiaosongHu/zh_CN/index.htm
https://www.x-mol.com/groups/hu_xiaosong
https://engineering.ontariotechu.ca/people/ame/xianke.lin.php
3. 收录日期
- 电动车和能源存储系统的关系
电动车的成功很大程度上依赖于能源存储系统，锂离子电池因其出色的性能，广泛应用于电动出行的发展。 - 锂沉积问题
在快速充电或低温条件下，锂金属沉积在负极石墨表面，这不仅大幅减少了电池的使用寿命，还限制了快速充电能力。严重时，锂沉积会形成锂枝晶，穿透隔膜，导致内短路。 - 研究现状
尽管过去二十年中进行了大量研究以理解锂沉积机制，但这些机制仍未完全阐明。同时，快速充电技术发展的另一个挑战是实时识别退化机制，尤其是在充电过程中实时检测锂沉积。 - 锂沉积检测和预测
准确的锂沉积检测与预测对于快速充电技术至关重要。 - 减缓锂沉积的策略
许多策略被提出以减缓锂沉积，包括采用先进的材料组件和引入混合优化充电协议。然而，大多数检测技术和减缓策略仅限于基础研究，实际应用中存在局限。 - 研究综述
本文旨在填补锂沉积领域的研究空白，回顾锂沉积机制、检测方法和减缓策略的最新进展，分析不同模型的优缺点，并探讨未来研究的潜力方向。
综述展望
1. 机制研究
- 实验室与实际应用差异
实验室中的锂沉积机制研究结果难以在大规模工程应用中验证，尤其是在电动汽车的电池系统中，电气接触、机械力和振动可能影响锂沉积行为。 - 振动的影响
振动对电池的电化学性能有影响，袋式电池在振动下未见显著退化，而圆柱形电池则可能因振动增大内阻，导致功率下降。 - 温度效应
低温充电增加电荷转移电阻，可能导致锂沉积，进而显著降低电池容量。电池内部温度的准确测量对理解锂沉积机制至关重要。 - 安全性问题
锂枝晶引发的内短路及锂沉积导致的热失控是潜在的安全隐患，尽管某些含有锂沉积的电池在循环中未发生爆炸或短路，安全风险仍需进一步评估。 - 原子级机制
锂沉积的可逆性仍不完全明了，需要研究影响其可逆性的因素，以减轻不同应用中的锂沉积问题。
2. 检测方法
- 现有检测方法
TEM、SEM、FTIR、XPS和声学方法用于分析锂沉积的形态和组成，但无法应用于实际工程中的实时检测。 - X射线衍射（XRD）
可用于表征已组装电池中的锂沉积，但由于锂沉积部分可逆，转移样品后可逆的锂沉积可能消失。 - 非破坏性电化学方法
一些方法，如电压平台法和IC曲线分析，被用于检测锂沉积，但在沉积锂量较少时可能不准确。 - 实时检测的挑战
现有方法未能实现实时在线检测，特别是在充电过程中，锂沉积的量与检测信号之间的关系尚不明确。
3. 锂沉积建模
- 电化学模型
用于模拟锂沉积的电化学模型可帮助研究电池的长期行为，但由于参数过多，参数化过程较为困难。 - 机理框架与数据驱动方法
通过开发捕捉锂沉积与其他副反应的复杂模型，可以帮助理解锂沉积机制和电池退化。机器学习算法和数据驱动方法也成为预测锂沉积的潜在解决方案。
4. 材料组件与优化充电方法
- 锂沉积抑制策略
包括采用先进的电解质、改变负极结构以减少锂离子路径、引入混合充电协议等，但这些措施可能会影响电池其他组件。 - 充电协议优化
现有的充电协议多只适用于特定类型电池，在快速充电条件下不同电池响应不同，因此需要为每种电池类型验证充电协议。优化充电协议需要在充电时间与电池退化之间找到平衡。机器学习技术的应用可能为开发快速、智能的充电协议提供新的方向。
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