X射線CT在鋰電池內部結構檢測及安全分析的應用研究

摘 要：本文深入探討了X射線斷層掃描技術在鋰離子電池安全檢測中的多場景應用，從生產缺陷、機械安全到熱失控濫用等多個角度全面剖析了該技術的重要性及其實際應用價值。研究顯示，X射線斷層掃描作為一種無損檢測方法，不僅能夠有效識別鋰離子電池內部的結構缺陷和故障位置，還能對電池在經(jīng)歷各種環(huán)境試驗后的內部變化進行詳細分析。這為提升鋰離子電池的安全性和可靠性提供了技術支持。

關鍵詞：X射線CT 鋰離子電池 工藝缺陷 機械濫用

1 緒論

新能源汽車在我國發(fā)展態(tài)勢日益迅猛并形成完整豐富的產業(yè)鏈。消費者與社會對新能源汽車的關注程度也日益高漲。鋰離子電池安全問題成為伴隨新能源汽車發(fā)展備受關注的問題之一。數(shù)據(jù)顯示，2019年至2023年，國內新能源車火災年均超300例，其中很大一部分來自鋰離子電池故障[1]。鋰離子電池熱失控是新能源汽車自燃的主要原因，涉及電芯材料問題、生產工藝缺陷、封裝及結構異常等生產環(huán)節(jié)[2]。同時受過充過放、碰撞沖擊或老化衰敗等問題共同影響。鋰離子電池缺陷及損傷研究也日益成為影響新能源汽車產業(yè)健康發(fā)展的瓶頸[3]，成為各行各業(yè)亟待解決的關鍵問題。

針對新能源汽車，尤其是鋰離子電池安全問題，國家相繼推出一系列標準法規(guī)諸如GB /T31485-2015《電動汽車用動力蓄電池安全要求及試驗方法》[4]、GB38031-2020《電動汽車用動力蓄電池安全要求》[5]等安全類標準從各個角度完善鋰離子電池安全技術要求。針對鋰離子電池安全的檢查方法也逐漸形成電性能類、環(huán)境類、安全濫用類等各種不同的試驗體系。

張斌鵬等研究了利用超聲技術研究鋰離子電池荷電狀態(tài)與內部缺陷的情況[6]；黃欣等研究了鋰離子電池工藝中可能造成的短路缺陷[7]；何濤等利用圖像生成算法研究鋰離子電池表面缺陷檢測方法[8]；李首項等研究了儲能用鋰離子電池的系統(tǒng)安全問題[9]；Mattern等研究了深度學習算法對鋰離子電池缺陷檢測的應用[10]。

X射線斷層掃描技術是一種基于X射線成像的無損檢測技術，其應用原理是利用帶有能量的X射線在傳播過程中經(jīng)過物體后其能量被物體吸收從而產生能量衰減。由于X射線穿過不同密度物質時的吸收差異[11]。當射線通過被測物體時，由于物體內部各部分吸收率不同，探測器接收到的X射線強度也會有所不同。通過對多個角度下射線穿透物體后的強度進行測量，并利用數(shù)學重建算法處理這些數(shù)據(jù)，可以得到物體內部結構的二維圖像及三維模型[12]。從而實現(xiàn)無損分析。

由于鋰離子電池內部存在易于揮發(fā)的電解液，并且在某些情況下內部結構一旦拆解便會形成不可逆的損傷。因此在保留鋰離子電池故障原始狀態(tài)下進行X射線斷層掃描成為研究鋰離子電池內部結構與故障分析一種新手段，其具有無損、透視、高分辨率的特點[13]。可實現(xiàn)在不破壞樣品狀態(tài)的情況下三維數(shù)字化直觀描述樣品的內部結構進行高分辨率、高效、多相態(tài)及多技術的結合分析[14-15]。采用三維圖像采集技術對樣品進行分析和觀察，結合傳統(tǒng)物理實驗分析結果，掃描內部極片對其氣度、極片褶皺、焊接缺陷等三維結構等特征。

本研究利用X射線斷層技術研究鋰離子電池在不同場景下的應用，從生產缺陷、機械安全、熱失控濫用三個角度分析了該技術在鋰離子電池缺陷檢測與安全分析的重要作用。

2 實驗

2.1 實驗系統(tǒng)搭建

完整的X射線斷層檢測平臺包括射線源、探測器、樣品掃描系統(tǒng)、模型重建系統(tǒng)、分析系統(tǒng)。射線源作為X射線的激發(fā)源，采用50kV～500kV的激發(fā)電壓，激發(fā)X射線管使之產生X射線。探測器作為X射線的接收裝置，通常采用陣列式探測器，通過陣列上每個像元采集對應位置X射線的能量。

樣品掃描系統(tǒng)控制樣品在射線源與探測器之間的位置，確保樣品能夠完整處于X射線束中并且能夠完整地在探測器上留下最大投影，同時能夠控制樣品實現(xiàn)360°勻速旋轉，實現(xiàn)同步均勻的采集。

模型重建系統(tǒng)能夠根據(jù)探測器在樣品旋轉一周過程中不斷拍攝得到的X射線影像照片根據(jù)樣品所在的位置及旋轉角度，通過算法將360°一個周期內全部單張照片進行成像形成完整的3D模型。

X射線斷層掃描部分的平臺搭建如下。

由圖1可知，被測樣品通過射線源在探測器上形成經(jīng)過射線吸收后的單張投影，使樣品旋轉一周的同時進行不斷采集便能夠形成數(shù)百到數(shù)千張投影，之后通過算法根據(jù)樣品所在的位置及旋轉角度所形成的每張影像，構建出與樣品一致的三維模型，如圖2。

如圖所示，通過每一張圖像在不同角度與位置的關系，將被測樣品旋轉一周后所形成的圖像進行重構從而形成完整的三維模型。

2.2 實驗方法

針對鋰離子電池，可采用如下步驟：

a.對樣品進行拍照、外觀檢查，確認外部存在的損傷或缺陷；

b.根據(jù)實驗要求對樣品進行預處理；

c.將樣品放置在搭建好的測試平臺中，根據(jù)樣品情況選擇合適激勵電壓，以1°/s的速度進行掃描，每2s進行一次探測器圖像采集；

d.重新構建出樣品三維模型，并從X、Y、Z三個方向保存切面圖，每張切面圖間隔不超過1mm ；

e.根據(jù)要求進行性能、環(huán)境或濫用性試驗；

f.試驗結束后，待樣品溫度恢復至常溫并電壓變化不超過0.1V/h后，重復進行c-d構建樣品試驗后三維模型及切面圖；

g.比對試驗前后的樣品三維模型及切面圖，分析試驗對樣品造成的結構影響及內部損傷。

通過分析電壓與內阻變化以及對熵熱系數(shù)的計算，從而分析電池的不同系別與生命狀態(tài)對電池這兩方面的影響。

3 應用場景

3.1 鋰離子電池內部缺陷檢測

鋰離子電池在生產工藝及過程中不可避免的會產生一定的缺陷，這些缺陷不僅會影響鋰離子電池性能而且對鋰離子電池安全性構成一定的威脅。在生產過程中可能會由于勻漿及涂布工藝的缺陷造成混入雜質，導致內部短路或其他電化學問題[16]，同時可能影響內部電流密度不均勻，從而對電池性能造成影響；焊接不良與密封不良可能會導致內部電解液泄漏，或者接觸不良造成斷路情況影響電池容量和效率[17]。一般情況下，通過外部參數(shù)表征很難準確測到電池內部情況，而借助X射線斷層掃描技術則可以有效的發(fā)現(xiàn)鋰離子電池內部存在的缺陷。圖3呈示了圓柱電池異常焊接的情況。

圖3展示了圓柱形鋰離子電池匯流盤與側壁正常焊接的狀態(tài)，其中焊接呈現(xiàn)出焊接位連接處發(fā)生彎折，雖然焊接位與匯流盤之間仍保持90°角度，但焊接位置整體向上方彎曲，經(jīng)面積計算，焊接面積相比正常焊接面積減小了84%。有效連接面積不足原有的1/5。

3.2 鋰離子電池機械安全應用

機械安全測試一直是鋰離子電池安全測試中比較重要的一部分，主要從機械防護與結構特性方面來驗證鋰離子電池的安全可靠性。其中振動測試、沖擊測試一般屬于非濫用性測試，擠壓測試與穿刺測試屬于濫用性測試。

利用X射線斷層檢測方法可以非常直接的觀察鋰離子電池在機械測試之后的內部結構變化與安全狀況。圖4呈現(xiàn)了鋰離子電池在沖擊試驗后發(fā)生的結構變化。

由圖可知，經(jīng)過方向來自側面的沖擊后電池外殼發(fā)生了較為明顯的變形，底面產生了凸起形變，側面產生了輕微向內的凹陷。變化更為顯著的是內部極片，從正面看，出現(xiàn)了明顯的這周現(xiàn)象，在X射線圖像中表現(xiàn)為亮暗交錯的連續(xù)紋路。說明在沖擊過程中電池只外殼出現(xiàn)了變形，內部極片出現(xiàn)了更加嚴重的褶皺。褶皺區(qū)域能夠有效參與反應的活性區(qū)域減少，充放電能效降低，會直接影響電池的容量與能量。同時褶皺區(qū)域電極材料中傳播路徑的不穩(wěn)定，使內阻增加，容易導致區(qū)域放熱增加，可能進一步引發(fā)褶皺區(qū)域收縮增大區(qū)域應力，容易發(fā)生極片破損開裂等情況，從而進一步引發(fā)熱失控等安全事故[18]。同時從長遠考慮，褶皺區(qū)域在不斷地充放電過程中更容易發(fā)生破裂從而影響電池長期壽命，加速電池老化。

4 總結與展望

本文深入探討了X射線斷層掃描技術在鋰離子電池安全檢測中的多場景應用，從生產缺陷、機械安全到熱失控濫用等多個角度全面剖析了該技術的重要性及其實際應用價值。

X射線斷層掃描技術在鋰離子電池檢測的應用前景廣闊，但仍需進一步探索如何將此技術更好地融入電池生產和質量控制流程中。此外，結合人工智能算法優(yōu)化圖像處理和數(shù)據(jù)分析過程，可以更快速準確地識別潛在風險點。未來的研究還應關注如何降低X射線斷層掃描的成本，使其更加普及化，并開發(fā)適用于在線監(jiān)測的新方法，以實現(xiàn)對電池健康狀態(tài)的實時監(jiān)控，從而推動新能源汽車行業(yè)向更安全、高效的方向發(fā)展。

基金項目：本項研究受國家重點研發(fā)計劃“耐高溫長壽命高安全鋰電池研究”（2022YFE0207300）、天津市科技人才項目（24ZYJDSS00140）、中國科協(xié)青年人才托舉項目（2021QNRC001）支持。

參考文獻：

[1]荊永昌.鋰離子電池電化學儲能電站消防安全影響因素分析[J].電力安全技術，2024，26（11）：61-68.

[2]王俊峰，趙乾乾，謝光輝，等.儲能用鋰離子電池安全技術標準分析比較[J/OL].電池工業(yè)，1-15[2025-03-05]

[3]馬敬軒，賴銥麟，呂娜偉，等.鋰離子電池智能傳感監(jiān)測及預警技術[J].電工技術學報，2025，40（03）：941-963.

[4]權朝明，陳曉文，孟祥飛，等.儲能用鋰電池無損檢測技術研究進展及應用展望[J].電源技術，2025，49（02）：292-299.

[5]García A ，Serrano M J ，Gimeno M J ， et al. Comparative CT scan and U-net segmentation analysis of NMC811 batteries after thermal runaway triggered by various abuse methods and states of charge[J].Journal of Power Sources，2025，629236045-236045.

[6]Yao Y X ，Kong L ，Pecht G M .Reliability of Cylindrical Li-ion Battery Safety Vents[J].IEEE Access，2020，8101859-101866.

[7]李浩，夏廣，姜偉，等.超聲檢測鋰電池缺陷的應用進展[J].分析測試學報，2024，43（12）：2043-2052.

[8]陳深潤，周子涵，黃君爵，等.基于超聲導波的鋰離子電池異常產氣診斷方法[J].西南大學學報（自然科學版），2024，46（12）：31-40.

[9]Milano L ，Magagnin L .Ultrasonic Monitoring of Li-Ion Batteries[J].Electrochemical Society Meeting Abstracts，2024，MA2024-02（70）.

[10]周世杰，李頂根.基于超聲測量及神經(jīng)網(wǎng)絡的鋰離子動力電池SOC估算[J].汽車工程學報，2021，11（01）：19-24.

[11]Indranil M ，Nikhil K ，Abhishek D .Impact of multiple ultrasonic and laser welds on electro-thermal behaviours for connecting Li-ion battery cells[J].Transportation Research Procedia，2023，70218-225.

[12]Elias G ，G. T T ，E. R O ， et al.Battery state-of-charge estimation using machine learning analysis of ultrasonic signatures[J].Energy and AI，2022，10

[13]吳立峰，劉昊，林仲欽，等.低溫環(huán)境下鋰離子電池荷電狀態(tài)與超聲透射飛行時間的關系研究[J].電工技術學報，2022，37（21）：5617-5626.

[14]Huang M ，Cegla F ，Lan B .Ultrasonic Methods for Characterizing Layered Electrodes of Lithium-Ion Batteries[J].Electrochemical Society Meeting Abstracts，2023，MA2023-02（62）.

[15]馬天翼，蘇素，張宗，等.計算機斷層掃描技術在鋰離子電池檢測中的應用研究[J].重慶理工大學學報（自然科學），2020，34（02）：133-139.

[16]熊暉，倪昌，米宏偉.電化學儲能系統(tǒng)安全應用及關鍵問題研究——以鋰離子電池為例[J].節(jié)能，2025，44（01）：157-160.

[17]裴苑翔.電濫用下鋰離子電池熱失控行為研究進展[C]//中國消防協(xié)會學術工作委員會消防科技論文集（2024）——新能源火災防控技術.中國人民警察大學研究生院，2024：4.

[18]朱鵬杰，李偉，張楚，等.基于煙氣擴散的儲能柜內鋰電池熱失控預警研究[J/OL].儲能科學與技術，1-13.

[19]閆曉清，胡志宇，劉鳳泉，等.鋰離子電池內隔膜褶皺的原因及消除[J].儲能科學與技術，2021，10（01）：156-162.

[20]Moy K ，Khan A M ，F(xiàn)asolato S ， et al.Second-life lithium-ion battery aging dataset based on grid storage cycling[J].Data in Brief，2024，57111046-111046.