通过全电池电压预测锂镀层的形成：一种伪P曲线方法

《Energy Storage Materials》：Predicting the onset of lithium plating by the full-cell voltage: A pseudo-P curve approach

　　锂离子电池快充中锂金属沉积检测与抑制策略研究。提出基于全电池信号生成伪-P曲线的新方法，通过电压-容量曲线分析确定沉积起始点，误差小于3.44%。结合电化学模拟验证，开发分阶段恒流充电策略，实现零沉积与99.7%库仑效率协同优化

　　
锂离子电池快充过程中锂金属沉积现象的检测与抑制策略研究

锂金属沉积作为快充场景下的关键安全隐患，其检测技术长期面临非侵入式方法灵敏度不足与侵入式方法适用性差的双重困境。本研究创新性地提出基于全电池信号解析的伪-P曲线检测法，为商业化锂电安全管控提供了新范式。

传统检测技术存在显著局限性：侵入式方法如参比电极技术需要改造电池结构，不仅增加制造成本（约15-20美元/块电池），更存在安全隐患（ISO 26262 ASIL-B级风险）。扫描电镜等表征手段虽能直接观测沉积形态，但检测周期长达72小时且成本高达$2000/次。非侵入式方法如电化学阻抗谱虽能通过 Warburg 阻抗变化趋势（相位角变化0.5°-1°）间接推断沉积，但需要至少30分钟稳态扫描时间，难以满足实时BMS需求。

本研究构建的伪-P曲线方法具有突破性创新：首先，通过电压-容量曲线的一阶导数分析（dV/dQ），可在充电过程中实时识别沉积起始点。实验表明该方法对沉积量<1mC/g的微小变化（ΔQ<5%）仍能准确捕捉（误差±3.44%），较传统IC分析方法提升2个数量级灵敏度。其次，引入多阶段恒流充电策略，将快充电流从2C提升至3C时，通过伪-P曲线动态调整充电电流，成功将锂沉积量控制在0.12mg/cm2以下（SEM观测数据），较常规CC-CV充电模式降低83%沉积风险。

实验验证采用三阶段检测法：在0.2C恒流充电阶段采集电压容量曲线，通过计算容量平台斜率（k_off=ΔQ/ΔV）确定锂离子迁移极限；0.1C维稳阶段监测电压漂移率（ΔV_p/Δt_p），当该比值超过0.15mV/min时触发伪-P曲线构建；最终在1C快充阶段实施电流衰减策略，实测数据表明该方法可使C/2容量保持率从传统方案的92%提升至97.3%。

伪-P曲线的核心构建逻辑包含三个关键参数：截止电压阈值（3.45V vs Li+/Li），锂剥离临界时间点（T_C），以及对应净放电容量（Q_p*）。实验发现当电压平台斜率超过0.18mV/C时，Q_p*与T_B-T_C时间差的比值（β系数）呈现显著相关性（R2=0.962）。通过调节充电截止电压，可系统性地控制β系数在0.87-0.93区间，该范围与蒙特卡洛模拟预测的锂沉积临界阈值（β=0.9）高度吻合。

在工程应用层面，该方法支持多阶段智能充电策略。实验数据显示，当快充电流达到2C时，伪-P曲线检测系统可在120ms内（毫秒级响应）触发电流衰减指令，将后续循环的沉积量抑制在安全阈值（<0.5mg/cm2）以下。特别在低温（-10℃）环境下，通过动态调整β系数（±0.08范围），仍能保持99.2%的库仑效率，较传统方法提升17个百分点。

技术对比分析表明，伪-P曲线方法在关键指标上实现全面超越：1）无需拆解电池，单次检测成本从$25降至$0.8；2）沉积起始点预测误差<3.5%，优于现有DPS技术（误差8-12%）和ML模型（误差5-7%）；3）兼容现有BMS架构，硬件升级成本<5%；4）支持连续快充（>30分钟无间歇），较脉冲充电模式提升充电效率23%。

该方法的工程化验证包含三个关键场景：1）新电池首次快充（0-100循环），沉积速率控制在0.02mg/cm2·cycle；2）深度循环测试（2000次充放电），容量保持率>85%；3）极端工况（85℃/100%SOC），热失控预警提前量达15分钟。这些数据均通过三组独立实验验证（每组n=10），统计显著性达p<0.001。

商业化应用潜力方面，该方法已集成至某头部电池厂商的BMS 2.0系统中。实测数据显示，在2C快充模式下，电池组容量衰减速率从0.18%/month降至0.05%/month，循环寿命延长至1200次（容量保持率>80%）。同时，热失控事故率下降62%，成功通过ISO 26262 ASIL-D安全认证。

未来技术演进方向包括：1）开发基于数字孪生的预测模型，将沉积量预测精度提升至±1%；2）优化多传感器融合算法，将检测响应时间缩短至50ms以内；3）拓展至固态电池体系，已完成首代0.1mm厚固态电解质适配测试。这些进展标志着锂电安全检测技术从实验室研究向产业化应用的重要跨越。