电动汽车（EV）需求量的持续增长推动了对锂离子电池安全性的深入研究，特别是针对热失控（TR）现象与热管理系统（TMS）的优化。本综述系统考察电池安全领域，解析热失控的机械滥用、电气滥用及热滥用等多重诱发机制，并重点探讨通过高效电池热管理（BTM）策略抑制热失控的路径。相变材料（PCMs）凭借其潜热储能特性成为极具前景的被动热管理方案，但其固有的低导热系数与泄漏问题仍构成重大技术障碍。最新研究表明，通过引入膨胀石墨、氮化硼及金属氧化物等纳米材料构建的复合相变材料，显著提升了散热效率与体系稳定性。此外，研究还评估了空气冷却、液体冷却及热电制冷等主动冷却方式在混合热管理策略中的应用效果，这些协同方法有效提升了电池安全性与综合性能。将阻燃添加剂与封装相变材料相结合可进一步提升热稳定性与耐火性能。本文同时提出人工智能驱动的材料开发策略，用以优化相变材料配方并实现电池热管理系统实时辅助。本综述对当前电池热管理技术及未来研究方向进行全面分析，着重阐释纳米技术与混合冷却方法在提升电动汽车电池性能、安全性和使用寿命方面的关键作用。

引言

温室气体(GHG)排放量持续上升的有害影响正促使各国政府和政策制定者实施严格措施以缓解气候变化[1][2]。作为响应，各国正积极寻求限制化石燃料消耗的策略[3]。随着交通运输等领域对化石燃料使用限制的收紧，关注焦点已转向电动与氢动力车辆[4][5]。然而，氢能技术在燃料费与储存方面的相关挑战，已使关注重点显著转向蓄电池驱动的电动汽车(EVs)[6]。对电动汽车所用蓄电池的考察表明，圆柱形锂离子(Li-ion)电池因其卓越性能与单位体积高能量密度而占据主导地位[6][7]。尽管具备这些优势，锂离子电池在运行过程中仍存在安全隐患，这主要归因于热失控现象——该现象可能由热管理不足或机械滥用、过充等外部因素触发。解决这些问题不仅能提升电池安全性，还能改善电池性能与使用寿命[8][9]。在电池安全领域，热失控缓解无法通过单一机制实现。相反，需要构建一个旨在增强系统安全性的整体框架，整合阻燃相变材料、热失控延迟策略、电池热管理系统以及人工智能/机器学习辅助的设计优化方法。开发新型热管理设计的关键驱动力之一，源自电动汽车快速充电对高功率充电器（通常约400kW）的需求。此类充电设备的使用对电池热管理系统提出了重大挑战，因为高充电电流下的产热速率相较于低充电速率显著增加[10]。在现有电动汽车电池系统中，热管理主要通过多种方式实现，包括空气冷却、液体冷却、热电方法以及被动策略（如相变材料(PCMs)、热管和混合配置）[11][12]。在这些系统中，空气冷却与液体冷却方法因其低成本、操作简便性以及在中等工况下的高效性而成为有力候选方案。然而在环境温度升高时，这些系统的性能会出现衰退，且电池组内部的温度分布不均匀问题为其实际应用带来了显著挑战[13][14]。另一方面，热电制冷（TEC）技术具有在低温环境下预热的优势，并通过兼具加热与制冷功能实现更均匀的温度分布。尽管存在这些优点，与传统空气冷却和液体冷却方案相比，TEC系统在成本效益方面仍存在显著局限。因此，近期文献日益强调将TEC与其他冷却策略相结合的混合系统作为可行解决方案[15][16]。被动式与混合被动式系统（通常分为热管与相变材料两类）在电池热管理中同样发挥着关键作用。热管技术具有能耗极低、维护需求少、降低峰值温度以及提升电池组内温度均匀性等核心特性。然而，此类系统亦存在局限性，包括极端环境条件下效率下降，以及会给电池组带来额外重量负担等问题[17]。相变材料（PCMs）因其复杂性和优异的热性能需进行更深入的研究。这类材料在相变过程中具有高潜热容量、可忽略的能耗以及通过吸热延迟热失控的能力[18][19][20]。然而与其他热管理方法类似，相变材料也存在若干挑战，理解这些挑战对抑制热失控至关重要。其显著局限性——尤其是有机型——在于较低的热导率[21]。无机相变材料能够克服这一问题，但可能表现出过冷效应和潜在腐蚀性[14]。另一种提升导热系数的方法是采用金属泡沫结构。尽管有效，该方法会带来诸如重量增加、电池组集成需要额外空间等缺点[22][23]。可燃性是选择电池热管理（BTM）系统时的另一关键因素。热失控期间温度可达约500°C，这对有机相变材料尤为危险[24][25]。多项研究致力于通过添加纳米材料和化学添加剂来增强相变材料(PCM)的导热性并引入阻燃特性。然而，这些改性通常会导致潜热容量的降低，从而削弱相变材料的储能潜力。另一种提升导热性能的方法是采用金属泡沫结构。虽然有效，但该方法会带来重量增加、电池组集成所需额外空间等弊端[26][27][28][29][30]。泄漏问题是相变材料应用于电池热管理时面临的额外挑战，因为泄漏物质可能从密闭区域扩散至关键电气部件，不仅影响电池组，还会波及电动汽车的其他组成部分。为缓解该问题，目前已开发出从宏观到纳米尺度的一系列封装方法；然而，封装所需的复杂合成工艺仍是其固有缺陷[31][32]。尽管基于金属和碳纳米材料的相变材料复合结构有效解决了相变材料固有导热系数低的问题，但这些结构可能会带来潜热容量降低和长期稳定性受限等缺陷，从而制约其实际应用[33]。基于上述原因，近期研究逐渐从单一解决方案转向混合热管理策略，即协同整合潜热存储、强化传热与主动冷却机制。
本综述通过系统考察电池热管理策略及其对整体系统安全性的影响，聚焦热失控作为锂离子电池关键安全问题的研究现状，同时为未来研究提供指导框架。尽管已有大量研究和综述论文探讨主动式、被动式及混合式热控制方法，但现有文献主要强调峰值温度降低或散热效率等热性能指标。相比之下，热性能、防火安全性、热失控缓解措施与系统级质量体积代价之间的相互制约关系往往以碎片化且非整合的方式进行讨论。此外，阻燃相变材料设计的最新进展与人工智能/机器学习辅助设计优化方法，鲜少在统一的安全导向工程框架内被协同评估。
为突破这些局限，本综述通过明确将材料设计参数、复合结构和封装方法与热失控缓解及整体电池安全相关联，提供了一种基于相变材料的电池热管理策略的全方位工程化评估。在对主动式、被动式和混合式热管理配置进行全年龄考察后，本文详细探讨了相变材料及其复合体系，不仅强调其优势，更着重分析了现有文献中常被低估的固有缺陷——包括封装技术导致的潜热损耗、可扩展性挑战以及成本问题。
此外，本综述强调了人工智能与机器学习在预测性热监测、替代热建模及电池热管理策略优化方面日益重要的作用。文中未将AI/ML方法视为未来概念，而是作为实际工程工具进行探讨。基于数据驱动的热失控早期预警系统、物理信息学习模型以及迁移学习方法，其可行性、可靠性与系统级集成性均得到批判性评估。
本综述的主要贡献可归纳如下：

• (i)
  a safety-oriented synthesis of PCM-based thermal management strategies with explicit consideration of thermal runaway mitigation;
• (ii)
  a critical discussion of performance trade-offs associated with thermal conductivity enhancement, latent heat loss, and flame-retardant additives;
• (iii)
  an integrated comparison of PCM-based systems encompassing passive, active, and hybrid configurations; and.
• (iv)
  an engineering-focused overview of AI/ML-assisted approaches for PCM design, surrogate thermal modeling, and thermal runaway early warning.

因此，本综述采用递进式结构，从基础性的电池安全挑战与热失控机制入手，逐步延伸至基于相变材料（PCM）的先进热管理策略及人工智能/机器学习辅助方法。后续章节系统探讨了材料层面的设计考量、安全性与性能的权衡取舍，以及系统级集成挑战，最终通过集成对比凸显关键工程启示与未来研究方向。该框架旨在为下一代电池系统确立以安全为导向且具备工程可行性的热管理解决方案提供系统性支持。

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