リチウムイオン電池の熱暴走監視手法に関する音響放射技術を用いた研究

リチウムイオン電池(LIB)の熱暴走(TR)は安全上のリスクとなるが、従来の温度や歪みなどの外部監視法は内部の熱やガスの蓄積後にしか検知できず、TRの超早期段階の兆候を見逃すという課題があった。本研究では、音響放射(AE)技術をリアルタイム外部検出に応用し、過充電によるTRを誘発する実験プラットフォームで、複数のAEソースと温度信号を同時に収集した。過充電開始からベントが開くまで連続的にAE信号を収集し、時間周波数解析によりTRの初期段階で異常な波形特徴を検出。2次元手法で周波数領域の認識を向上させ、処理されたAE信号と畳み込みニューラルネットワークを組み合わせることで、高精度なフェーズセグメンテーションを実現した。温度ベースの手法との比較検証により、AE監視がTRの超早期警告に有効かつ高精度であることが示され、エネルギー貯蔵用途における動的なリスク管理戦略としての可能性が示唆された。