液氮抑制NCM与LFP锂离子电池热失控的化学体系相关边界与沸腾换热动态
研究考察液氮对NCM与LFP锂离子电池热失控的抑制效果，指出抑制边界随电芯化学体系不同而变化，并分析其中的沸腾换热动态。作者为Zonghou Huang、Quantao Su、Peng Qin、Dongfang Zhao、Qiangling Duan，论文发表于Energy第366卷。
推荐理由：材料对比液氮对NCM与LFP热失控的抑制边界，并讨论沸腾换热动态，为不同化学体系的热安全设计提供依据。
热失控与安全
全部主题热失控机理与安全边界：触发机制、蔓延抑制、安全建模与测试标准。
最新精选
第 21–40 条 · 共 54 条Energy精选AI 评分4242 关键词流·热失控与热安全精选AI 评分6262 锂离子电池过充诱发热失控过程中有效热物性参数的动态演化
该研究关注锂离子电池在过充诱发热失控过程中有效热物性参数的动态演化，标题指向对热失控阶段热物性参数变化规律的刻画。材料仅提供标题，摘要依据有限。
关键词流·热失控与热安全精选AI 评分6262 全尺寸实验揭示锂离子电池储能柜热失控传播机制与火灾发展差异
该研究以全尺寸锂离子电池储能柜为对象开展实验，考察热失控在柜内的传播机制与火灾发展过程，并区分不同传播机制。原文仅提供标题，未给出电芯体系、柜体规格、实验条件与具体测量结果。
Zenodo · battery 数据与软件精选AI 评分5858 利用 EIS 检测大型方形锂离子电池热致损伤
研究用 EIS 检测大型方形锂离子电池在亚临界热失控条件下的热致损伤：先通过热滥用测试确定热失控触发温度，再选取 170 °C 作为亚临界热载荷温度，并在恒定参考温度下测量 EIS，以分离温度效应与损伤引起的阻抗变化。
推荐理由：研究在低于热失控触发温度的 170 °C 热载荷下用温控 EIS 捕捉阻抗变化，为区分温度效应与热损伤提供可复用实验设计。
Zenodo · battery 数据与软件精选AI 评分5858 FedWGT 开源：面向车用电池故障诊断的双加权联邦学习代码与实验产物
FedWGT 发布车用电池故障诊断的双加权联邦学习框架源码与实验产物，客户端采用基于有效样本数的类别均衡目标，服务端按可靠性、数据量和标签覆盖度加权聚合。
推荐理由：该仓库把 FedWGT 的客户端训练、服务端聚合与七种联邦基线一并开源，并给出 96 与 98 电芯队列的固定划分，便于复现电池故障诊断的联邦对比实验。
Journal of Energy Chemistry精选AI 评分4545 研究解析老化过程中锂离子电池安全演变的正极依赖性
Journal of Energy Chemistry 第 124 卷刊出研究，从正极依赖视角解析锂离子电池在老化过程中的多维安全演变。
推荐理由：原文从正极体系差异切入，梳理锂离子电池老化过程中多维安全特性的演变，为理解衰减与安全风险的耦合提供比较视角。
Chemical Engineering Journal精选AI 评分5555 常规与高能量密度锂离子电池典型滥用下热失控演化对比分析
Dongxu Ouyang 等人在 Chemical Engineering Journal 第 549 卷发表研究，对比常规与高能量密度锂离子电池在典型滥用条件下的热失控演化过程。作者包括 Qian Cheng、Jiaye Yao、Yinan Shen、Anthony Chun Yin Yuen 与 Zhirong Wang，论文于 2026 年 12 月 1 日出版。
推荐理由：对比常规与高能量密度电芯在典型滥用条件下的热失控演化，可为电池包安全设计提供分阶段特征参考。
Energy精选AI 评分5555 分层多尺度 Transformer 结合极值理论实现车用电池热失控无监督早期预警
Bowen Li 等提出一种分层多尺度 Transformer 结合极值理论的方法，用于电动汽车电池热失控的无监督早期预警。该方法以无监督方式建模，并借助极值理论给出预警判断，论文发表于 Energy 第 366 卷。
推荐理由：该工作把分层多尺度 Transformer 与极值理论结合，用于电动汽车电池热失控的无监督早期预警，可供关注预警建模的读者参考其方法组合。
Energy精选AI 评分6060 研究利用微过充下的应变特征实现锂离子电池热失控预警
该研究提出一种基于微过充条件下应变特征的锂离子电池热失控预警策略，作者为 Tong Liu、Chao Zhang、Junyi Li、Fei Ren、Peng Xiao、Xuyao Qi，发表于 Energy 第 366 卷，出版日期为 2026 年 11 月 30 日。当前仅获取到标题与作者信息，摘要正文未提供。
推荐理由：材料仅给出标题与作者信息，未提供摘要正文，无法提炼具体方法或结论层面的阅读价值。
GitHub·电池与能源 Agent 工具精选AI 评分6262 battery-health-agent 开源锂电故障检测与健康分析代码库
jianghu511321/battery-health-agent 是 Nature Communication 论文《Realistic fault detection of Li-ion battery via dynamical deep learning approach》的官方代码仓库。
推荐理由：仓库把 DyAD、GDN、AE-SVDD、LSTM-AD 等故障检测模型与 SOH 预测原型放在一起，并给出五折实验的完整运行步骤。
Applied Energy精选AI 评分5858 从气体生成到智能管理：锂离子电池热失控气体信号预警框架
Jia Yan 等人在 Applied Energy 提出一种由气体信号驱动的锂离子电池热失控早期预警框架，将气体生成特征与智能管理相衔接。该文发表于 Volume 427 Part E，出版时间为 2027 年 1 月，目前仅见摘要信息。
推荐理由：面向热失控早期预警，把气体信号与智能管理框架结合，可作为气体传感预警路线的框架参考。
关键词流·热失控与热安全精选AI 评分5555 利用微过充工况下的应变特征实现锂离子电池热失控预警
该研究提出一种基于应变特征的锂离子电池热失控预警策略，针对微过充工况下的热失控过程。原文仅提供标题，未给出具体方法、实验数据与预警效果。
Journal of The Electrochemical Society精选AI 评分4848 超声与同步辐射X射线联合测量用于锂离子电池热失控早期预警：第一部分，从小型到大型软包电芯的超声频谱迁移
该研究提出将超声频谱测量与同步辐射X射线成像相关联，用于锂离子电池热失控的早期预警，并在小型与大型软包电芯之间进行方法迁移。当前仅有标题信息，摘要与正文未能获取。
Energy精选AI 评分5050 全气候电池热管理系统集成保温、预热、液冷与热失控抑制功能
Chongmao Mo 等人提出一种全气候电池热管理系统，将保温、预热、液冷与热失控抑制四类功能集成于同一系统。该研究发表于 Energy 第 366 卷，作者包括 Benjamin Tawiah、Anthony Chun Yin Yuen、Xinyan Huang、Bin Fei 等。
推荐理由：该文把保温、预热、液冷与热失控抑制集成到同一套全气候电池热管理系统，读者可了解多目标热管理的一体化设计思路。
Journal of Energy Storage精选AI 评分5555 分区变流量浸没冷却抑制锂离子电池模组热失控
Journal of Energy Storage 第182卷Part F刊出研究，提出用分区变流量浸没冷却抑制锂离子电池模组热失控，作者为Chengxiang Xu、Junxin Zheng、Jianyu Liu等，出版日期为2026年12月30日。目前仅见摘要信息。
推荐理由：针对电池模组热失控抑制，提出分区变流量浸没冷却方案，为模组级热管理设计提供一种可参考的结构思路。
Energy Storage Materials精选AI 评分6060 大尺寸 LFP 电池热 电耦合热失控演化、多物理失效与动态预警策略
研究针对大尺寸 LFP 电池建立热 电耦合模型，分析热失控演化过程与多物理场失效行为，并提出动态预警策略。论文发表于 Energy Storage Materials 第 91 卷，作者为 Junjie Yang、Zhipeng Ling、Jiahao Wang、Boyu Chen、Li Li、Chaoling Han、Zhirong Wang、Junling Wang。
推荐理由：原文针对大尺寸 LFP 电芯建立热 电耦合模型，刻画热失控演化与多物理失效路径，并给出动态预警策略。
Applied Energy精选AI 评分6262 尺寸对锂离子电池热失控传播的影响及抑制策略
研究针对锂离子电池热失控传播中的尺寸效应，量化了尺寸因子的影响并提出抑制策略。作者包括 Yan Hong、Changyong Jin、Xuning Feng、Minggao Ouyang 等，发表于 Applied Energy 第 427 卷 Part C。
推荐理由：原文量化了尺寸因子对热失控传播的影响并提出抑制策略，可为电芯与模组尺寸设计提供参考。
Journal of Energy Storage精选AI 评分5959 锂离子电池包热失控传播膨胀力的多物理场建模框架
Journal of Energy Storage 第182卷Part E刊出Gongquan Wang等人的研究，提出一个用于建模锂离子电池包热失控传播过程中膨胀力的多物理场框架。作者包括Yueyang Yu、Haidong Wei、Run Yang、Yuying Chen、Yihe Dong、Junyu Zhang、Ping Ping、Depeng Kong，论文发表于2026年12月30日。
推荐理由：针对电池包热失控传播中的膨胀力，提出多物理场耦合建模框架，为热失控力学行为仿真提供方法参考。
Applied Energy精选AI 评分6060 基于动态安全边界与自适应 SOC 控制的锂离子电池快速安全低能耗充电
Linjing Zhang 等人在 Applied Energy 提出一种锂离子电池充电方法，通过动态安全边界与自适应 SOC 控制实现快速、安全且低能耗的充电。该文发表于 Applied Energy 第 427 卷第 C 部分，作者包括 Minghan Zhou、Xiaoqian Su、Kefan Zhai、Caiping Zhang、Weige Zhang。摘要未提供具体实验数据与验证结果。
推荐理由：针对锂离子电池快充的安全与能耗矛盾，提出动态安全边界与自适应 SOC 控制相结合的充电策略。
Applied Energy精选AI 评分6262 基于上下文强化学习的多化学体系多尺寸电池包统一安全快充策略
Saumya Karan 与 Pallavi Bharadwaj 在 Applied Energy 第 427 卷 Part C 发表研究，提出用上下文强化学习为多化学体系、多尺寸电池包训练单一安全快充控制策略。该工作以单一策略覆盖不同化学体系与不同规格的电池包，避免为每种体系单独设计充电策略。论文发表于 2027 年 1 月。
推荐理由：面向多化学体系与多尺寸电池包，用上下文强化学习训练单一快充策略，为跨体系充电控制提供可迁移思路。