【成果介绍】
锂离子电池超声扫描仪是利用超声波成像技术，从声学角度来表征锂电池内部多相结构变化的检测设备。它可以实现软包电池及方形电池中电解液浸润状况及微量产气的原位无损检测，并能迅速灵敏地反映电解液浸润状态，评价电解液稳定性，检测SEI生长情况，从而对电池的健康状况进行综合评估，为优化电池装配工艺，分析电池失效机制等方面提供了创新性的技术手段和有效途径，有助于实现锂离子电池的安全性预警与故障的及早排除。
痛点问题：锂电池整体为封闭式结构，可见光、红外线、电子束等信息载体无法穿透金属外壳，内部状态难以直接观测，无法获知是否存在如电解液浸润不良、产气等影响电池性能，甚至导致安全隐患的因素，极大阻碍了锂离子电池的规模化发展及应用，亟需一种原位、无损的新型表征技术来研究这些结构演变。
本技术集成了多频率组合、干耦合聚焦声束设计、模型电池对标、小波变换、卷积神经网络AI识别等原创方法，研究了大量电池样本的超声透过特征，厘清了电池内部电解液浸润不足、产气、析锂、荷电状态变化、界面裂纹等结构信息的对超声波透射信号的影响规律，实现了上述结构信息的亚毫米级成像。已开发出的锂离子电池超声扫描仪具有直观、原位、快速、无损等优点，且灵敏度极高，往往可以先于电化学测试发现电池内部的问题。
【技术优势】
（1）电解液浸润成像
如图1所示，绿色均匀的区域为电解液浸润完全的区域，而颜色偏蓝的部分为电解液尚未浸润完全的区域。通过超声的图像变化可以看出，此软包电池在经历了42小时的静置才达到内部浸润完全状态，所以此种软包电池注液和化成两步骤间的时间间隔需要设定为42小时以上。这样的实验结果对于实际电池生产过程中的工艺优化有着重大意义。
图1 某软包锂电池电解液浸润情况的超声扫描检测结果
（2）微量气体检测成像
由于超声波在气体介质中的传播非常困难，可利用其对气体敏感的特性实现成像目的。如图2所示，在塑料片中密封一层厚度约50μm且具有一定形状的气体，模拟电池内部产气，将其放置在电池表面后进行超声扫描检测，超声信号会因气体的存在而无法穿透电池，于是呈现出既定的成像，该超声检测精度可达1 mm。
图 模拟产气电池的超声检测图
（3）析锂检测成像
图3为某软包电池在0 oC下的充放电循环超声测试结果。电池经充放电后，中心区域观察到超声信号强度剧烈衰减，初步判断有析锂发生，通过拆解电池比对，可观察到隔膜上靠负极一侧存在有刺入隔膜的活性锂，拆解结果与超声测试结果吻合。
图3 某软包锂电池析锂的超声扫描测试结果及拆解图像
（4）SoC分布成像
对于大电池而言，由于内部材料分布不一定均匀，且极耳在空间分布上不对称等因素的影响，实际电池内部存在不同区域内SoC不一致的现象。锂电池的充放电过程中锂离子在正负极材料上的嵌入和脱出，不同SoC下正负极材料的嵌锂/脱锂态不同，宏观表现为电池结构特性上的不同，超声对电池结构特性有着较为明显的响应。利用锂离子电池超声扫描仪获取整块电池的声特性分布信息，可对电池的SoC分布成像和实现高精度SoC监测。下图是经过归一化处理后得到的某软包锂电池不同位置SoC变化的超声扫描图。不难发现，该锂电池右下角靠近正极极耳部分的充电速度高于其他区域。
图4 超声解析的某软包锂电池在充电过程中SoC分布图像
（5）循环稳定性预判
分别注入电解液A和电解液B的两个软包电池，在前270圈的充放电循环过程中，电压-容量曲线无明显变化，无法对其循环稳定性进行比较。通过超声扫描测试，不难发现（如下图），注入电解液A的软包电池的内部已出现大部分蓝色区域，而另一块电池的内部区域未见蓝色，可见循环稳定性更佳。超声对微量产气具有超灵敏性，可先于电化学方法检测到副反应，进而预判长期循环稳定性。
图5 超声检测预判注入不同电解液的锂电池循环稳定性
【技术指标】
锂离子电池超声扫描仪通过高精度采集锂电池电化学性能与内特性变化引起的超声信号特征参数的变化量，实现了对锂电池内部电解液分布、微量气体分布、SEI膜生长、荷电状态和析锂程度等变化的原位无损监测。
目前已实现锂离子电池超声扫描仪的小批量生产，被戴姆勒、通用汽车、比亚迪、华为、ATL等30余家企业应用于新型电池研发、失效机制分析、极限工况确定、梯次利用筛检等领域。特斯拉电池项目研究主席Jeff Dahn院士评价该成果为“优秀的设备”。
【应用场景】
领域：新能源电池技术研究
产业：新能源产业
场景：新型电池研发、电池品质控制/失效分析、梯次利用筛检
对象：电芯生产/使用企业、储能电站、电池回收企业、高校、科研院所
【应用案例】
与该技术直接相关产品为电池无损智能诊断系统（UBSC-LD系列），该产品适用于软包和方形硬壳锂离子电池，扫描面积600 mm * 300 mm，穿透深度70 mm，面内分辨率0.5 mm，温控范围-20 ~ 80 oC，精度为±0.5 oC，可进行充放电/电化学阻抗谱同步超声测试。功能特点如下：（1）可灵敏地判断样品内部是否有气泡存在、电解液分布是否均一，以及铝塑膜封边质量的优劣；（2）免拆解对样品进行实时监测低温析锂，快速判断不同温度、不同SoC下的析锂边界电流；（3）基于声学的SoC物理监测，无需安时积分法而实现对样品的荷电状态监测，精度优于3%；（4）根据充放电循环中声学参数变化，快速预测样品“跳水”。
【市场前景】
由于锂电池生产厂家在技术上的革新，性能和安全性的提升，人们对锂电池的需求仍会不断增长，预计到2024年，我国锂电池行业市场规模将超过1500亿元。锂电池检测技术的市场规模也正随着储能与动力电池产业的发展同步迅速扩张，预计到2021年底，全球锂电池检测系统市场需求将超过160亿元，国内锂电池检测系统的市场空间也将突破百亿元大关。
【知识产权】
该成果已授权中国发明专利7项及美国发明专利1项，下表所示为部分展示：
【合作方式】
技术服务、技术开发、面谈
【专家介绍】
沈越，副教授，博士生导师，2006年和2011年分别获得北京大学化学与分子工程学院学士和博士学位，期间在美国佐治亚理工学院交流访问2年；2011年加入华中科技大学。主要研究方向包括：锂离子电池检测与监测技术、锂空气电池。作为项目负责人主持国家自然科学基金面上项目1项，青年项目1项，博士后科学基金面上一等资助1项，特别资助1项，以第一作者或通讯作者身份在Science、Joule、J. Am. Chem. Soc.、Adv. Funct. Mater.、Nano Energy等国际学术期刊上发表论文累计30余篇，获国家授权发明专利10余项，荣获国家自然科学二等奖1项（排名第五）。
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