核心作者与单位
第一作者：魏亚男
其他作者：魏亚男、王旻、张蒙蒙、蔡涛、黄云辉、徐鸣
通讯作者：黄云辉、徐鸣
单位：华中科技大学
DOI 信息：https://doi.org/10.1007/s41918-025-00245-0
高能量密度锂离子电池（LIBs）在新能源汽车和大规模储能系统中的广泛应用，加剧了人们对其安全性的担忧，尤其是由数百个单体电池组成的大型电池组的安全可靠运行问题。本综述首先分析了锂离子电池安全问题的成因和失效机理，接着考察了不同因素之间的诸多联系和相互影响，以阐明锂离子电池安全所面临的复杂且不可预测的问题。分析中列举了大规模电池失效案例，以说明故障在广泛的电池网络中是如何传播的，突出了大型电池组安全监测所面临的独特挑战。随后，本文进一步对众多检测技术进行了对比评估，以强调电池安全检测，特别是大型电池系统安全检测中所遇到的挑战。此外，文章还讨论了人工智能（AI）在解决电池安全问题中的作用，探索了安全检测技术的未来发展轨迹，并概述了构建智能电池管理系统（BMSs）的必要性和基础框架。论述聚焦于如何定制人工智能和智能电池管理系统，以应对大型电池组的复杂性，实现实时监控和预测性维护，从而防止灾难性故障的发生。
1. 引言
锂离子电池（LIBs）凭借高能量密度（750 Wh/L）和长循环寿命（1000～6000次）成为先进且广泛应用的电池技术，应用于便携设备、交通系统和能源存储。预计到2050年，全球锂存量达1402万吨，2030年电池需求增至2600 GWh，凸显其关键地位。
安全问题至关重要，影响可靠性。电池分三个层级（如图 1 所示）：单体（化学能转电能，风险在热失控和短路）、模块（多个单体组装，关注热传播）、pack（集成模块和BMS，需监控和热管理），层级复杂性增加风险。大规模pack应用引发事故增多：2019年上海特斯拉自燃，2021年电动车火灾率超0.03%，2021年电动车事故超3000起、电动自行车事故1.8万起（57人死亡），2022年第一季度新能源汽车火灾上升32%。
安全检测技术通过监控电压、电流、温度等参数，并处理数据，确保电池安全，降低事故风险。
图 1：a 电池层级：电池单体、电池模块、电池包。b 应用场景：电子移动设备、交通系统、机械、能源存储系统。c 数据采集、数据处理、创建分析数据库。
2. 锂离子电池安全问题的研究与发展
2.1 锂离子电池安全研究的发展历程
锂离子电池研究始于20世纪70年代，受能源可持续性驱动。安全测试方法随技术进步而发展。20世纪60年代：关注铅酸电池基本特性如电压、内阻和温度。20世纪70年代：电化学嵌入概念确立，锂离子电池系统开发但因锂枝晶问题失败，提升安全关注。20世纪80年代：锂离子电池技术推出，研究转向热和化学稳定性。20世纪90年代至21世纪初：索尼商业化锂离子电池，改进设计如隔膜和电解质，应用EIS等测试。21世纪以来：纳米技术和先进表征技术发展，BMS集成监控大型系统，多传感器融合算法优化安全检测。
图 2 锂离子电池安全性与电池安全检测技术的研究进展。
2.2 锂离子电池安全面临的挑战
电池事故频发源于系统复杂性、不可预测性及内部外部因素相互关联。机械、热和电气滥用可独立引发热失控，大规模电池pack使诊断预测更复杂。电池单体需参数监控和局部故障检测，大规模pack需解决辅助设备故障常导致事故。认知偏差加剧挑战：研究重心失衡（安全研究仅占锂离子电池研究小部分）、成本优先于安全（企业重成本导致安全不足）、忽视GB 31241-2022等行业安全规范。
2.3 锂离子电池安全问题的解决途径
材料创新：开发非易燃电解质（如固态电解质）、先进电极材料（如钛酸锂阳极）、改进隔膜技术（高完整性隔膜）和导电集电器（增强散热），降低热失控和短路风险。
创新检测技术：实时监控整合声学、XCT、EIS和机器学习，评估结构变化和故障。热管理策略（如冷却系统）和故障隔离机制（如保险丝）防止热失控传播。无损检测（如超声波）结合EIS提升健康评估。外围组件安全设计减少设备故障。
安全管理系统的提升：BMS从基本故障检测转向智能平台，利用AI预测诊断分析数据，实现先发制人行动。基于云网络支持实时监控和预测维护，优化大规模系统安全。
3. 锂离子电池安全问题的复杂性和不可预测性
3.1 锂离子电池失效的影响因素及失效机制![]()
图 3：导致电池失效的因素及机理研究。
外部因素
高温：加速材料降解和副反应。80°C高温老化可改变镍基阴极晶体结构，导致锂缺乏、电阻增加和容量下降。电解质分解生成CO₂/CO，形成Li₂CO₃表层阻碍锂离子嵌入/脱出。
低温：降低离子电导率，导致阳极锂沉积不均。固态电解质界面（SEI）生长缓慢引发局部锂电镀，形成枝晶可能穿透隔膜造成短路。
湿度：水分侵入促使锂迁移至极耳，造成容量损失。湿度通过加速碳酸乙烯酯（EC）与水的反应间接退化电池。
机械滥用：应力导致电极塌陷、变形和电解液泄漏。实验证实机械压力可引发内部短路（ISCs），多物理模型可分析相关热失控行为。
电气滥用：高压（4.3V）引发电解质氧化分解。LiCoO₂阴极结构解体释放Co/O，增加界面阻抗并产生氢氟酸（HF），破坏SEI膜完整性。
内部因素
源于电池固有老化退化，涉及热力学、动力学等多维度交互作用：
- 锂枝晶生长导致阳极结构改变
- 扩散诱导应力（DISs）致电极裂纹扩展，引发SEI层增生和容量损失
- 活性材料损失分为三类：锂存量损失（LLI）、阳极活性材料损失（LAMNE）、阴极活性材料损失（LAMPE），可通过开路电压（OCV）诊断算法量化监测。
3.2 内部和外部因素的相互影响与联系
失效原因与现象呈"多对多"复杂关联（如图4）。例如：
- 内部短路（ISCs）是主要安全威胁，绝热加速量热法（ARC）显示其早于热失控300秒发生
- 高荷电状态（SOC）电池在ISC下更易触发严重热失控
研究需结合实验与模型（如失效模式FMMEA分析法、电化学－热耦合模型），单一方法难以应对多因素交互作用。
图 4 外部条件、内部失效因素与锂离子电池失效现象之间的相互作用和联系。
4. 先进锂离子电池安全检测技术
4.1 实际应用中的检测技术
- 霍尔效应电流传感器：非接触测量，但易受电磁干扰。改进型采用差分PHR传感器，灵敏度达1.2 mA/LSB，精度为±0.5%。
- 分流电阻：成本低、精度高（达0.1%），但需隔离电路且耗能。金属分流电阻通过热耦合解决温漂问题。
- 磁通门电流传感器：高灵敏度、低漂移。新型集成传感器采样率770 kS/s，适用于BMS。
图 5 电池电流变化与先进电流检测技术。
电压检测技术
- 柔性三合一微传感器（MEMS）：植入电池内部同步测温度/电压/电流，厚度58 µm，电压误差0.001-0.006 V。
- 光学电压传感器：抗干扰、响应快，基于电光调制原理。
- 电压监测IC（如AFE）：高压集成技术，误差<±2 mV，含漏电补偿功能。
图 6 电池电压变化与先进电压检测技术。
温度检测技术
- 热电阻传感器：
- NTC/PTC热敏电阻：低成本，检测6-10°C变化。
- RTD（如Pt100）：精度±0.01-0.2°C。超薄薄膜RTD（<50 µm）可嵌入电池内部。
- 热电偶：响应快（毫秒级），可嵌入电池监测内部温度梯度。
图 7 锂离子电池热失控过程及温度变化与先进温度检测技术。
气体检测技术
CO - CO₂检测：NDIR传感器响应快（11秒达10,000 ppm），寿命长达15年。
DO - CO检测：催化型传感器阵列结合数值重建法定位气体源。
- H₂检测：电化学/半导体传感器可提前435秒预警热失控。
图 8 锂离子电池的气体产生机理与先进电池气体检测技术。
EO 检测：采用催化型传感器阵列（如 MQ-7）和扩散阻抗传感器，通过检测 CO 浓度变化定位电池包内的气体排放源。数值重建方法结合快速插值技术，可实时处理数据并集成到现有 BMS 中。
H₂检测：H₂在电池热失控早期释放，电化学氢传感器和半导体气体传感器可用于检测。实验中，H₂传感器在烟雾产生前 435 秒、爆炸前 580 秒检测到H₂，突显其在大型电池包热失控早期预警中的重要性。
4.1.1 电池管理系统（BMS）
- 核心功能：通过电压/电流/温度/气体数据估算SOC/SOH等状态，需符合GB 38031-2020标准。
- AI算法应用：SVM、GPR、LSTM、联邦学习提升状态估计与故障检测精度。
图 9 BMS 在各种大型电池包中的应用
1. 应力/应变检测：
- 外部：涡流传感器（测100 µm体积变化）、CNT应变传感器、FBG光纤传感器。
- 内部：FBG嵌入电池监测电极应变，SOC误差<2.5%。
2. 无损成像：
- XCT断层扫描：三维成像内部缺陷，结合ML量化结构偏差。
- 超声扫描：非接触式激光系统监测分层/裂纹，TOF参数关联SOC。
- 磁场成像（MFI）：可视化电流分布缺陷。
- 光谱技术：拉曼/红外光谱实时监测SEI层及电解液分解。
- EIS阻抗谱：通过阻抗模型分析SOC/SOH，误差可控制在±1%。
图 10 锂离子电池内部应力的来源及检测技术。
实际应用中的技术挑战与发展方向
- 多传感融合：结合电流/电压/温度/气体/应力参数与AI算法。
- 小型化：开发微型传感器（如柔性三合一）适应电池内部。
- 智能算法优化：提升LSTM、联邦学习的实时性与准确性。
- 标准化：确保符合GB 38031-2020等安全法规。
5. 结论
本研究揭示锂离子电池在新能源汽车等领域的安全挑战，核心结论包括：需多维度检测技术（电流、电压、温度等）实现全面预警；智能管理系统（BMS）集成AI算法提升故障预测；材料与检测技术协同创新构建双重防护。（如图 13 所示）。
图 13 多维度传感融合技术框架示意图
挑战：技术层面需平衡检测精度与复杂性，解决多参数融合算法瓶颈和大规模电池包检测局限；产业与学术层面存在研究投入失衡、成本与安全性矛盾及标准与合规缺口。
未来展望：技术发展方向包括多模态传感融合、智能算法升级和材料－器件－系统一体化设计；产业与政策建议是加强跨学科协作、完善标准体系和推动商业化应用；前沿研究方向涉及数字孪生技术、自诊断电池系统和极端环境适应性优化。
Wei, Yanan, et al，Advancements, Challenges, and Future Trajectories in Advanced Battery Safety Detection，Electrochemical Energy Reviews 8.1 (2025): 1-50.
黄云辉，华中科技大学教授，博士生导师，2010—2017年任材料科学与工程学院院长，现为校学术委员会副主任，同济大学兼职教授；国家杰出青年科学基金获得者，新世纪百千万人才工程国家级人选，国务院政府特殊津贴获得者。在北京大学获得学士、硕士和博士学位，先后在复旦大学、日本东京工业大学、美国得州大学奥斯汀分校工作或从事博士后研究。曾师从高小霞先生和徐光宪先生从事电分析化学和稀土无机化学研究，2004—2007年师从诺贝尔化学奖得主John B. Goodenough教授从事锂离子电池和固体氧化物燃料电池研究，2008年回国工作。主要研究领域为新能源材料与器件，包括锂离子电池、下一代电池（锂硫电池、锂空气电池）、钠离子电池、固体氧化物燃料电池，在Science、Energy Environ. Sci.、Adv. Mater.等期刊上发表学术论文400余篇，论文被引用3万次，H-因子84，入选科睿唯安材料领域全球高被引科学家（2018、2019）和爱思唯尔中国高被引学者（2018、2019），授权或公开专利40余件。2015年获教育部自然科学一等奖、2016年获国家自然科学二等奖（均排1）。
徐鸣，华中科技大学教授、博导，入选海外高层次人才青年项目，主要从事碳基低维特种材料的研究工作。发表 SCI 论文 62 篇，包括Science 2 篇，Nature子刊 3 篇，Cell 子刊 2 篇；授权专利 26 项（美国 2 项，日本 1 项，中国 23 项） 最高单篇他引 1168 次，成果相继获 Nature 子刊编辑重点推荐、入选中国百篇最具影响力论文；获第 7 届“饭岛赏”和第 47 届日内瓦国际发明展最高奖－评审团特别嘉许金奖；2025湖北省自然科学奖一等奖第一完成人。担任湖北省女科技工作者协会副理事长、秘书长，亚洲三国 A3 纳米材料学会理事、Journal of Sustainable Chemistry 编委以及 Nat. Energy、Adv. Mater.等期刊审稿人；主办 2022 年美国材料学会MRS低维材料分会、碳纳米管发现 30 周年纪念会等领域内重要学术会议。
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