（一）化成產(chǎn)氣?化成產(chǎn)氣:當(dāng)電池電解液采取1 mol/ L LiPF6-EC ～ DMC ～ EMC(三者體積比1∶1∶1)時, 化成電壓小于2 .5 V 下, 產(chǎn)生的氣體重要為H2 跟CO2 等;化成電壓為2 .5 V時,電解液中的EC 開端分解, 電壓在3 .0～ 3 .5 V 的范疇內(nèi), 因?yàn)镋C 的還原分解, 產(chǎn)生的氣體重要為C2H4;而當(dāng)電壓大于3 .0 V 時, 因?yàn)殡娊庖褐蠨MC 跟EMC 的分解, 除了產(chǎn)生C2H4 氣體外, CH4 ,C2H6等烷烴類氣體也開端呈現(xiàn);電壓高于3.8 V 后, DMC 跟EMC 的還原分解成為主反應(yīng).此外,當(dāng)化成電壓處于3.0～ 3 .5 V 之間, 化成進(jìn)程中產(chǎn)生的氣體量;電壓大于3 .5 V 后, 因?yàn)殡姵刎?fù)名義的SEI 層已基本形成, 因此, 電解液溶劑的還原分解反應(yīng)受克制, 產(chǎn)生的氣體的數(shù)量也隨之敏捷降落。?　　(1)電池在化成時產(chǎn)賭氣體的重要起因是電解液跟電名義在放電時形成了SEI 層, 電解液溶劑體系產(chǎn)生了分解,產(chǎn)生烴類氣體, 氣體的品種與電解液組成有關(guān)。?

　　(2)電池在貯存階段少數(shù)電池呈現(xiàn)氣脹, 其產(chǎn)賭氣體起因可能是:一是因?yàn)殡姵孛芊鈾C(jī)能不好, 外界的水分以及空氣的浸透, 導(dǎo)致氣體中CO2 明顯增加, 且同時呈現(xiàn)相稱量的O2 跟N2 。同時水分的浸透導(dǎo)致HF產(chǎn)生, 會破壞SEI 層;二是化成形成的SEI 層不牢固, 在貯存階段SEI 層被破壞, 為了修復(fù)SEI 層, 復(fù)又開釋出氣體, 重要以烴類氣體為主。??（二）SEI膜?1、SEI形成機(jī)制?低溫鋰電池在充放電時，電解液中少量性非質(zhì)子溶劑在得到局部電子后產(chǎn)生還原反應(yīng)，與鋰離子結(jié)合反應(yīng)生成一種厚度約100-120nm的界面膜，這個膜就是SEI。SEI通常形成于電資料與電解液之間的固液相界面。當(dāng)?shù)蜏劁囯姵亻_端充電時鋰離子從正活物質(zhì)中脫出，進(jìn)入電解液穿透隔閡再進(jìn)入電解液，后再嵌入負(fù)碳資料的層狀縫隙中，鋰離子實(shí)現(xiàn)一個完全的脫嵌行動。此時，電子從正沿外端回路出來，進(jìn)入負(fù)碳資料中。電子、電解液中溶劑及鋰離子間產(chǎn)生氧化還原反應(yīng)，溶劑分子接收電子后與鋰離子結(jié)合形成SEI并生成H2、C

　　O、CH2等氣體。隨著SEI厚度增大，直到電子無奈穿透，則形成了鈍化層，克制了氧化還原反應(yīng)的連續(xù)。?2、SEI的成分是什么？?SEI厚度約100-120nm，其成分隨電解液成分的不同而不同，個別由Li2

　　O、Li

　　F、LiC

　　L、Li2CO3、LiCO2-

　　R、醇鹽跟非導(dǎo)電聚合物組成，是多層結(jié)構(gòu)，湊近電解液的一面是多孔的，湊近電的一面是致密的。?3、SEI對低溫鋰電池的影響？?SEI的作用要從其自身的特點(diǎn)來進(jìn)行剖析，其特點(diǎn)是：

　?、賁EI是電資料與電解液旁邊的一個界面層，將兩者分隔開來。

　?、诖嬖诠腆w電解質(zhì)的特點(diǎn)；

　?、跮i 可能順利通過(鋰離子精良導(dǎo)體)，而電子卻無奈通過。SEI對碳負(fù)低溫鋰電池的機(jī)能有著重要的影響。?第

　　一、SEI于充放電間實(shí)現(xiàn)，形成隨同局部鋰離子的消耗，鋰離子被消耗造成的就是電池不可逆容量的增加，就降落了電資料的充放電效力(庫倫效力)。?第

　　二、SEI膜存在有機(jī)溶劑不溶性，在有機(jī)電解質(zhì)溶液中能牢固存在。局部電解液中有PC存在，PC輕易共嵌入負(fù)資料對電資料造成破壞，而假如能在電解液中增加適合的外加劑促使SEI形成，則能有效避免溶劑分子的共嵌入，避免了因溶劑分子共嵌入對電資料造成的破壞，因此大大進(jìn)步了電的輪回機(jī)能跟利用壽命。?第

　　三、SEI容許鋰離子通過而禁止電子通過，一方面保障了搖椅式充放電輪回的連續(xù)，另一方面妨礙了鋰離子的進(jìn)一步消耗，進(jìn)步了電池的利用壽命。4、SEI形成的影響因素?SEI的形成重要受電解液成(Li鹽、溶劑、外加劑等)、化成(充放電)電流大小,溫度等因素影響。?

　　一、電解液成分的影響。Li鹽、溶劑成分的不同，導(dǎo)致SEI成分各異，其產(chǎn)物的牢固性也就不同。?

　　二、化成電流的影響。化成充電電流較大時，高電位無機(jī)成分先形成，其次產(chǎn)生鋰離子的插入，后才是有機(jī)成分的形成?；呻娏鬏^小時，SEI膜的有機(jī)成分則很快開端形成。?

　　三、低溫鋰電池在-20℃下化成形成的SEI致密性很好且存在較低的阻抗，十分有利于電池的利用壽命。過高的溫度會降落SEI的牢固性，影響電池輪回壽命。此外，SEI的厚度還受負(fù)資料品種的影響。?5、SEI在低溫鋰電池?zé)崾Э叵碌姆磻?yīng)?SEI由兩層物質(zhì)形成，內(nèi)層重要成分是Li2CO3，而其外層重要成分是烷基碳酸鋰如(CH2OCOLi)2等。當(dāng)電池內(nèi)部溫度為80-120℃時，外層逐步產(chǎn)生分解，放出熱量天賭氣體，反應(yīng)方程式如下。在SEI熱解反應(yīng)中，其反應(yīng)溫度跟放熱量與鋰鹽品種、溶劑組成、負(fù)活物質(zhì)及電池輪回次數(shù)有關(guān)。?(CH2OCOLi)2→ Li2CO3 CH2=CH2 1/2O2 CO2?Li (CH2OCOLi)2→ 2Li2CO3 CH2=CH2?6、正的SEI膜?研究表明，在正電資料與電解液的固液界面上也有膜形成，膜的厚度比負(fù)SEI膜要薄很多，約為1-2個納米。因?yàn)檎Y料電勢較高，有機(jī)電解液的還原產(chǎn)物很不牢固，而無機(jī)產(chǎn)物如L iF則可能牢固存在，成為正SEI膜的重要成分。（三）SOC估算?SOC(state of charge)荷電狀況的估算重要有放電實(shí)驗(yàn)法、安時計(jì)量法、開路電壓法、內(nèi)阻法、線性模型法、卡爾曼濾波法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。?1 放電實(shí)驗(yàn)法?將目標(biāo)電池進(jìn)行連續(xù)的恒流放電直到電池截止電壓，將此放電進(jìn)程所利用的時光乘以放電電流的大小值，即作為電池的殘余容量。該方法簡單堅(jiān)固，并且結(jié)果較為正確，對不同品種的蓄電池都有效。重要有兩點(diǎn)不足，，實(shí)驗(yàn)進(jìn)程須要花費(fèi)大量的時光；第二，利用該方法時候須要將電池從電動汽車上取下，因此該方法不能用來盤算處于工作狀況下的電池。?2 安時計(jì)量法（電流積分法、安時積分法）?將電池在不同電流下的放電電量等價于某個具體電流下的放電電量，重要思維是peukert方程（不懂）。該方法簡單，只關(guān)注該體系的外部特點(diǎn)，在電量估算中，只關(guān)懷流進(jìn)跟流出的電量。但該方法不從電池內(nèi)部得到SOC與放電量的關(guān)聯(lián)，只是記錄充放電電量，從而會導(dǎo)致SOC累積誤差，結(jié)果精度較低，而且該方法不能判斷電池的初始值。?3 開路電壓法?依據(jù)電池的開路電壓OCV（open circuit voltage ）與電池內(nèi)部鋰離子濃度之間的變更關(guān)聯(lián)，間接擬合出他與SOC之間的逐個對應(yīng)關(guān)聯(lián)。須要將充斥電的電池以固定放電倍率（個別取1c）進(jìn)行放電，依據(jù)該放電進(jìn)程獲得ocv跟SOC之間的關(guān)聯(lián)曲線。實(shí)際工作時，以電壓判斷SOC，對所有蓄電池都有效。但有兩個缺點(diǎn)，，丈量ocv之前必須將目標(biāo)電池靜置1小時以上，從而使電池內(nèi)部電解質(zhì)均勻散布以便獲得牢固的端電壓；第二，電池處于不同溫度、不同壽命時代時，只管開路電壓一樣，但實(shí)際上的SOC差別可能較大，長期利用該方法其丈量結(jié)果不能保障完全正確。因此不實(shí)用于運(yùn)行中的電池。?4 內(nèi)阻法?用不同頻率的交換電激勵電池，丈量電池內(nèi)部交換電阻，并通過樹破的盤算模型得到SOC估計(jì)值。該方得到的荷電狀況反應(yīng)了電池在某特定恒流放電前提下的SOC值，因?yàn)殡姵豐OC跟內(nèi)阻不存在逐個對應(yīng)的關(guān)聯(lián)，不可能用一個數(shù)學(xué)模型來正確建模。故而該方法很少利用與電動汽車。?5 線性模型法?該方法基于SOC的變更量、電流、電壓跟上一個時光點(diǎn)SOC值，樹破線性模型，這種模型利用于低電流、SOC緩變的情況，對丈量誤差跟錯誤的初始前提，有很強(qiáng)的魯棒性。實(shí)際上可利用于不同電池不同階段，但目前只利用于鉛酸電池，因?yàn)樽兏腟OC與電流、電壓的關(guān)聯(lián)式不存在通用性，所以在其余電池上的實(shí)用性及變電流情況的估計(jì)后果有待進(jìn)一步研究。?6 卡爾曼濾波法?樹破在安時積分法的基本上，重要思維是對能源體系的狀況做出方差意思上的估計(jì)。該方法利用于電池SOC估計(jì)，可能依據(jù)均方差準(zhǔn)則，對龐雜體系作出化估計(jì)。料想-實(shí)測-修改模式，消除煩擾跟偏差。然而有以下兩個毛病，，SOC估計(jì)精度很大水平上取決于電池模型的正確性，模型不正確，則估算結(jié)果也不一定堅(jiān)固；第二，該方法波及的算法十分龐雜，盤算量，所須要的盤算周期較長，須要高運(yùn)算才干的單機(jī)片。?7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法?模仿人腦及其神經(jīng)元用以處理非線性體系的新型算法，無需深刻研究電池內(nèi)部結(jié)構(gòu)，只有提前從目標(biāo)電池中提取出大量合乎其工作特點(diǎn)的輸入跟輸出樣本，并將其輸入到利用該方法所樹破的體系中，就能獲得運(yùn)行中的SOC值。該方法后期處理簡單，且減少誤差，實(shí)時獲取動態(tài)參數(shù)。然而該方法前期工作量大，須要提取大量且的目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)對體系進(jìn)行練習(xí)，所輸入的練習(xí)數(shù)據(jù)跟練習(xí)方法很大水平上都會影響SOC的估計(jì)精度，長期利用精度會降落，故而利用較少。?實(shí)際利用中，采取在安時積分法基本上加入一些影響因子的校訂，毛病是誤差較大。將來重要從四個方面進(jìn)行。首先。通過大量實(shí)驗(yàn)，樹破豐富的數(shù)據(jù)，使得有數(shù)據(jù)可查；其次，依附硬件方面的技巧，進(jìn)步電流電壓等丈量精度；第三，引入正確的電池模型，更實(shí)在的表征電池在利用進(jìn)程中的動態(tài)特點(diǎn)；后，綜合各種算法，揚(yáng)長補(bǔ)短，水平減少不同狀況下的誤差，進(jìn)步其估算精度。

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