TCA 3DP-160 3D热物性分析仪是目前行业内测定软包锂电池各向异性导热系数最为有效的测试仪器。本文主要介绍针对不同类型的电芯如何设计合理的测试方案，以期获得更准确的测试结果。
3D热物性分析仪是一款原创仪器，测试原理基于红外热像仪测温与三维热数据反演技术。如图1所示。测试过程中，将柔性电热片粘贴在软包锂电池底部，施加脉冲热激励，并使用红外热像仪对电池上表面进行非接触测温，记录温度空间分布及时间演变数据。结合温度数据和被测对象的三维热传递数值模型，利用智能优化算法进行热参数反演计算，能够同时求取电池面向与纵向导热系数(kx、kz)，求解得到的热参数可以实现模型预测误差最小化。
样品内部真实的传热路径与数值模型的吻合程度决定了测试结果的置信度。上述指标可以通过反演计算过程生成的误差曲线进行定性评估，误差曲线呈现“V"字形，形状越尖锐则代表测量结果的置信度越高，即观测温度对导热系数的偏差越“敏感"。如图2所示，在理想条件下，加热片释放的热流穿透电芯传导至上表面；当存在加热片不适配或参数设置不合理等情况下，一方面将存在不可忽略的热流分量沿铝塑膜进行传导，形成样品表面热流环路，偏离计算模型，降低测量准确性；另一方面，若观测面的温升幅值过小，温度噪声带来的随机误差将导致测量精度下降。图1 TCA 3DP-160 3D热物性分析仪测试原理左：仪器外观；中：测试原理示意图；右：预测误差与误差曲线根据上述测量原理，理想的热激励源应具备加热面积小和加热功率大的特点，而加热方案如加热时长和周期等参数设置需要与样品及加热源特性相匹配。本文选择3个典型尺寸的样品，重点介绍加热片选型和加热方案设计思路，结合具体的应用实例帮助用户获得更有效的测试数据。
如图3，本文选择2款储能电池和1款手机电池共3种样品进行测试。上述样品的尺寸具有一定的代表性，其中15Ah储能电池为常规尺寸，25Ah储能电池厚度较大，而3.5Ah手机电池尺寸小，需根据样品尺寸特点选择不同规格的加热片进行实验。具体样品信息如表1所示。
该样品为比较典型的软包电池尺寸之一，由于长边/厚度的比值较大(>20），热流能够快速穿透电池，中心点升温较快，容易在上表面产生明显的温度梯度。因此在确保足够信噪比的前提下，可以适当降低加热功率或缩短加热时间，缩小在样品大面方向的温度扩散范围，从而避免热流环路影响。本实验选择仪器标配的加热片，尺寸为54mm*36mm，使用加热方案为：加热功率8W，加热时间30s，加热周期1个。上述测试方案能够取得较理想的结果。如图4所示，温度预测结果和实测数据的吻合程度非常高，观测面的预测误差控制在0.12℃以内。同时观察图4e和图4f，面向和纵向导热系数的误差曲线均呈现尖锐的V字形，测试结果的置信度高。优化计算结果为kx=23.93 W/(m·K)，kz=0.36 W/(m·K)。图4 15Ah软包电池测试(a) 加热片安装方式；(b) 预测误差空间分布图；样品中心点位置温度时变曲线(b)仿真与(c)实测结果对比；(e)纵向与(f)面向导热系数误差曲线该样品厚度大于常规电池，长边/厚度的比值仅为11.5。为了在观测面建立足够的温度梯度，相较于样品1需要更长的加热时间及更高的加热功率，但同时容易导致热流环路效应。为解决此问题，与标配加热片相比，本实验选用的加热片提高了加热功率，并减小了尺寸，其规格为29mm*23mm。使用加热方案为：加热功率28W，加热时间75s，冷却时间150s，加热周期2个。利用上述测试方案能够兼顾测量准确性和精度。如图5所示，观测面的预测误差控制在0.2℃以内，同时面向和纵向导热系数的误差曲线均反映出较高的置信度，测试结果为kx=22.34W/(m·K)，kz=0.57 W/(m·K)。图5 25Ah软包电池测试(a)加热片安装方式；(b)预测误差空间分布图；样品中心点位置温度时变曲线(b)仿真与(c)实测结果对比；(e)纵向与(f)面向导热系数误差曲线由于该样品尺寸小，长边/厚度的比值同样仅为11.8，和样品2的情况相仿，需选择加热功率大而尺寸尽可能小的加热片。本实验选择的加热片尺寸为6mm*3mm，使用加热方案为：加热功率4W，加热时间10s，加热周期1个。如图6所示，利用上述测试方案，观测面的预测误差可控制在0.15℃以内。由于加热片尺寸很小，且加热时间短，限制了大面方向的热扩散；同时，较高的加热功率也确保了观测面达到足够的温升幅值。因此，图6e和6f同样表明测试结果的置信度较高。优化计算结果为kx=25.91 W/(m·K)，kz=0.91 W/(m·K)。图6 3.5Ah小型软包电池测试(a)加热片安装方式；(b)预测误差空间分布图；样品中心点位置温度时变曲线(b)仿真与(c)实测结果对比；(e)纵向与(f)面向导热系数误差曲线3D热物性分析仪能够准确、高效地分析软包锂电池导热系数。而合理的测试方案能够进一步提升测试结果的准确性和精度。结合用户需求，杭州之量科技有限公司提供不同规格的加热元件，并开发了加热方案智能推荐算法，可根据样品特性自动设置合理的实验参数，显著降低仪器操作难度，确保用户能够便捷使用。
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