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随着各国燃油车停售时间表的发售，新能源汽车的地位越发巩固。而锂离子电池作为电动车的核心动力源，也更加受到市场的欢迎。
锂离子电池在制作过程中牵涉到负极、电解液、负极、隔膜等材料的挑选与给定，极片设计参数的自由选择等问题；电池工作过程中牵涉到化学反应、传质、导电、产热等过程。由此可见，锂离子电池是一个非常复杂的体系。
利用实验手段来探寻锂离子电池是一种行之有效的手段，特别是在随着密切相关手段的不断进步，我们需要获得更加多关于设计参数、工作状况等对电池性能影响的信息。不可否认的是，在锂离子电池研发过程中，设计参数过于多，实验任务艰巨；各参数对电池性能的影响不具体，实验设计具有一定的盲目性，有时候甚至不会经常出现费时费力酬劳资金却吃力不讨好的现象。提高这一状况的契机是将电池仿真技术应用于到电池中来。锂离子电池仿真技术可以使用等效电路模型、半经验模型、电化学模型等。
基于电化学模型的仿真技术需要很好的解决问题上文提及的问题。作为实验的一种补足，电化学建模需要在实验之前对各种方案展开仿真，去芜存菁；也能仿真电池在有所不同工况下的充放电过程，有助研究者搞清楚电池内部过程；同时，实验结果也需要认为建模的严重不足，推展建模模型的大大发展。可以说道，建模让实验如虎添翼，实验让建模锦上添花。非常简单说道一下电化学模型。
电化学模型主要是由传质、导电和电化学反应三个过程包含，其掌控方程如下表格右图。从复杂程度上来分，电化学模型有单粒子模型、定二维模型、二维模型、三维模型。
常用的是定二维模型，以此模型为基础，需要构建还包括电池设计、充放电性能、电池内阻（极化）分析等多种目的。在预测电池寿命时，为了增大计算出来量，经常用于单粒子模型。1．仿真技术在电池设计中的应用于电池设计过程中，除了正负极材料、电解液和隔膜固有的性质参数外，还必须考虑到诸多设计参数，如正负极颗粒粒径（r）、极片厚度（L）、极片孔隙率（ε）等。
MarcDoyle等用于仿真技术对Sony的LiCoO2／EC、PC、LiPF6／石墨电池展开倍率仿真，获得的电池倍率性能与测试结果十分相似。右图是有所不同倍率下的差使、静电曲线测试结果与建模结果的较为。VenkatSrinivasan等用于仿真技术研究颗粒尺寸对LiFePO4半电池功率密度的影响，找到用于小粒径的负极材料不利于提升电池的功率密度，为研发高功率电池获取了一个方向。
作者还利用LiFePO4的静电平台标示了电池在恒流放电过程中的欧姆过电势、反应过电势和蔓延过电势，寻找了大倍率静电时平台变为斜坡的原因，同时为电池叛内阻获取了思路。在电池研发过程中，可以再行用于模型对各设计参数与电池性能之间的关系展开摸底，确认主要影响因素，再行针对此因素展开实验，需要大大减少实验量。2．电池中的副反应和析锂的建模模型中无法忽视副反应时，必须加到一个叙述副反应的Bulter－Volmer公式，如下右图。当然，如果副反应造成了其它转变，比如颗粒表面膜层厚度减小，电阻减少等，必须额外考虑到。
在LiMn2O4半电池中，研究电解液溶剂（PC）与锂离子的共映射副反应（不可逆）导致的自放电时，将短距离CV曲线作为模型校正标准，将副反应的传送系数作为星型参数。对于有所不同活性物负载量的电池，获得的副反应传送系数有所不同。
电池中的副反应无法掌控与监测，用于模型和参数识别的方式获得与副反应涉及的化学系参数有时称得上一种有效地的手段。析锂是导致电池安全性和容量波动的罪魁祸首之一。理论上，对锂电位高于0V时就不会析锂，实质上由于反应必须驱动力，不会有一定的过电势，使负极析锂电位背离0V。在析锂模型中，除了必须减少一个叙述析锂反应BV公式之外，还要考虑到锂沉积对容量的影响、沉积层对颗粒表面膜层的影响。
对LiMn2O4／石墨仅有电池研究找到：N／P是诱导析锂的一种有效地方法，颗粒粒径越大就越更容易析锂，极片就越薄就越更容易析锂，析锂主要再次发生在恒流电池的末端，在恒压阶段析锂现象很快弱化并消失。右图是极片厚度、颗粒尺寸、电池累计电压对析锂量的影响。除此之外，对于其它副反应，比如电解液的分解成、负极上SEI膜的构成、电极中不可逆产物的分解等，都可以用于仿真技术展开思索。
3．电池内阻常用来叙述电池内阻的有DCR和EIS，对于这两种内阻，都可以用模型来叙述。EIS测试过程中拒绝用于小扰动信号，以保证体系内部维持（定）稳态，输出信号与输入信号呈圆形线性关系。因此在建模过程中指出电池内部正处于稳态过程，而且是线性号召。
基于这些假设以及电阻有实部和虚部之分对电化学模型的掌控方程展开修正，获得EIS模型。利用EIS建模，需要研究蔓延、电化学等过程对EIS的影响；也能研究电极材料的电化学活性、电导率等对EIS的影响；还能分别实地考察仅有电池的两个电极的情况。是一种十分便利的手段。
对DCR的建模，非常简单来讲，就是转变电化学模型中的充放电模式，将恒流电池或静电改回脉冲电池或静电。AndreasNyman在其文章中分析电池的各种极化时得出了极化的计算出来式，并且基于此计算出来出有LiNi0．8Co0．15Al0．05O2／LiPF6，EC：EMC3：7／MAG－10体系中有所不同极化占有的比例。
十分有助我们解读电池内部极化。右图展出了文中对极化的分解成结果。内阻是电池的一个十分最重要的性能指标，对电池的快差使、产热、老化都有最重要影响。如果需要通过模型将电池中正负极和电解液的欧姆内阻、反应内阻、蔓延内阻分析确切，对提高电池性能十分不利。
4．电池寿命预测锂离子电池容量波动的原因很多，比如材料结构塌陷、副反应消耗锂、SEI消耗锂及其导致的内阻减少、析锂等。为了计算出来便利，一般的模型中只考虑到一到两种波动原因。单粒子模型是对准二维模型的一种修改：指出近于片中所有的活性物颗粒都是完全相同的，即其内部锂离子浓度产于和外部所处的环境都是完全相同的。
将寿命波动归咎于电解液溶剂被还原成而消耗锂并造成负极膜层电阻减小时，GangNing等定量地研究了静电深度（DOD）对静电累计电压的影响，电池累计电压对Li损失和内阻的影响，以及循环次数对容量、内阻的影响。建模结果合乎我们对电池的基本解读，其优点在于将这些影响定量化。
有研究者指出析锂在大部分充放电过程中都不存在，而且电池容量波动速率经常出现拐点（由线性波动区过度到非线性波动区）是析锂导致的。基本思路是：在循环前几圈，SEI膜的构成导致附近隔膜处的负极局部孔隙率减少，使局部电解液电势梯度减小，为析锂建构了条件；而析锂更进一步导致孔隙率增大，构成一个正反馈，最后造成容量的指数波动。基于这种考虑到，创建由SEI生长和析锂导致容量波动的寿命模型。此模型在预测NCM622／EC／EMC（3：7bywt．）＋2％wt％VC／石墨体系的寿命时，虽然对循环过程中充放电曲线的预测不存在些小误差（如下左图），但是瑕不掩瑜；对循环过程中的容量预测准确度较高（如下右图）。
模型结果表明，负极电解液电势从隔膜／胜极端到负极／铜箔末端渐渐增高；电极电势产于也合乎这个趋势，在新鲜电池中没析锂现象，循环到1000圈时，早已再次发生析锂；析锂首先再次发生在附近隔膜的的负极区，在恒流电池末端负极电位低于，最更容易析锂。另外，还可以用于模型来估计容量损失。
比如，假设容量损失主要源于充放电过程中正负极SOC区间的位移和活性物质损失，并且以静电开始时于是以、负极SOC和正负极活性物含量为变量，通过寿命模型和测算静电曲线识别出有活性物损失量和静电开始时正负极SOC。可以定量分析正负极对容量波动的贡献。通过电化学模型对电池展开寿命预测，虽然模型比较复杂，但是由于该模型是基于电池内部实际过程创建的，因而准确性较高。用于模型探寻容量损失的主要原因，核对循环后的电池展开报废、测试要很快便利。
以上对锂离子电池建模中电化学模型的主要功能做到了非常简单讲解，不过电化学模型能做到工作相比之下好比这些，其它还有诸如功率、温升、安全性等都需要用于模型来探寻。虽然让我们自己创建电化学模型不会不存在对电池内部过程的解读、稍微分方程和非线性方程的解法以及物理场的耦合等多种艰难，但是现在有商业软件Comsol，需要协助我们较慢创建电化学模型，增加建模过程必须的精力。
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