北理工教授动力电池退役高潮即将来临，解决安全隐患迫在眉睫

　　12月27日，2022动力电池质量安全技术与协同创新高峰论坛在南京召开。论坛以＂动力电池全生命周期质量安全＂为主题，围绕着动力电池全生命周期安全技术发展及成果应用、行业发展趋势等热点问题，探讨建立动力电池从研发、生产到装车运行、维/保修、退役回收、梯次利用全生命周期的状态检测评价体系与技术协同创新。
　　中国化学与物理电源行业协会秘书长刘彦龙致辞。他指出随着中国＂碳达峰、碳中和＂双碳目标的推进，以及全球新一轮科技革命和产业变革的蓬勃发展，新能源汽车产业发展出现新机遇。现阶段，中国新能源汽车产销连续7年位居全球第一。根据数据显示，今年1-11月，中国市场新能源汽车销量已经达到606.7万辆，同比增长100.6%；动力电池装机量约265.6GWh，同比增长98.2%。随着我国动力电池市场集中度持续创新高的同时，产业发展中存在的风险与挑战也愈加艰巨。因此，建立动力电池从研发、生产到装车运行、维/保修、退役回收、梯次利用全生命周期的状态检测评价体系，对新能源汽车动力电池的健康可持续发展具有极其重大的意义。
　　欧盟科学院院士、中国科学技术大学教授、国家＂973＂计划首席科学家孙金华表示，中国是全球最大的锂离子电池生产国，约占全球产能60%以上。近年来，随着锂离子电池的广泛应用与新能源汽车的快速发展，电动汽车和新能源汽车的火灾事故也屡见不鲜。因此，研究电池发生火灾的孕育机理尤为重要。通过对电解液、正负极等材料及其反应特性研究发现，热的诱导主要是充放电循环等过程当中物理的热量积累无法迅速扩散，致使温度进一步升高，从而造成电池的热失控。针对上述问题，在未来的研究中要注重提升电池安全性，对电池极早期故障进行诊断并实施精准预测，研发出智能一体化的安全防控系统。
　　中国化学与物理电源行业协会秘书长刘彦龙指出，中国是全球最大的锂离子电池生产国，2021年锂离子电池产量324GWh，占全球57%左右。锂离子电池出口也成为中国电池产品最大的出口品种。今年1-10月份动力及储能电池出货量达583GWh，同比增长130%。同时，中国也是全球最大的锂离子电池材料的生产国，正极、负极、电解液等材料总产量占到全球70%。在全球＂双碳＂政策推动下，我国提出了＂3060目标＂，即到2030年左右非化石能源占能源消费的25%，风电、太阳能装机量达到12亿千瓦时。随着双碳目标推进绿色化、低碳化、智能化，锂电行业市场需求巨大。动力电池企业要将质量安全放在首位，抓住一带一路建设国际产能合作的机会，加快融入全球市场。
　　北京理工大学教授、电动车辆国家工程研究中心主任王震坡表示，新能源汽车是我国战略新兴产业和制造强国重要领域，随着新能源汽车的产销量的激增，动力电池退役高潮即将来临。解决动力电池资源回收循环使用和安全隐患迫在眉睫。2018年8月1日新能源动力电池的回购利用溯源管理平台上线，在工信部倡导之下，建立多元化回收模式，总体实现动力电池来源可查、去向可追，责任可究。
　　中国科学院物理研究所研究员李泓指出，在交通革命和能源革命同时发展的时候，我国动力电池逐渐出现专业化发展趋势。当液态电池存在问题时，固态电池本身具有能够改进这些问题的技术可能性的优势便会凸显。固态电解质加入到电极极片后，能够参与高温热反应，将固态电解质锂给到正极，输出稳定的晶体结构，显著提高电池安全性。
　　华南理工大学化学与化工学院副教授凌子夜介绍了电池热管理系统模型，他展示了电池等效电路模型和相变材料等效电路模型，应用等效电路模型预测热管理系统性能对电池组寿命影响。基于热-电相似性构建二维等效电路模型在热管理系统性能的表征，利用三维数值传热模型在散热器件结构性能的表征，构建了以电性能为导向的热性能调控评价体系。他总结，功能化相变材料能够集成加热、冷却及热失控防护功能，具有高能量密度，高安全性，是新一代锂离子电池热管理-热防护技术，应用前景广阔。
　　中国科学院深圳先进技术研究院研究员、深圳先进电子材料国际创新研究院材料服役可靠性中心主任刘志权发表电子材料与器件的失效分析与服役可靠性主题演讲，详细介绍了可靠性及失效分析基本要点、电子封装材料失效案例剖析与大湾区电子材料检测与技术创新联合实验室业务能力。
　　香港理工大学电力电子研究员、西安交通大学特聘企业导师和专家、西安迅湃技术有限公司董事长蔡晓发表了实车交流扰动还原及受扰动时电池系统安全性解析主题演讲，通过实际的交流纹波叠加直流充放电技术为整个行业带来了新的测试方法和手段。
　　上海化工院检测有限公司电化学测试部部长许铤发表了锂电池运输国际法规最新动态主题演讲，他表示，目前国际上锂电池运输的话语权更多掌握在欧美国家之中，因此及时掌握法规动态对于我国锂离子电池出口有重要的意义。
　　深圳普瑞赛思检测技术有限公司数据分析高级工程师王敏发表了机器学习在动力电池测试评价中的应用主题演讲。她介绍了传统模型与机器学习算法的区别，相较于传统模型，机器学习应用可以使用于锂电池不同阶段测试。特征工程提取特征数据，用于模型训练，使用原始数据，用于神经网络模型训练，通过多次数据对比分析，得出更精确的数据，以数字化、智能化推进动力电池测试评价。
　　本次论坛由中国化学与物理电源行业协会主办，南京溧水经济开发区管理委员会联合主办，中国化学与物理电源行业协会移动电源分会与深圳普瑞赛思检测技术有限公司承办，并且得到众多企业和专家的大力支持。