基于超声波技术和随机森林模型的电池浸润程度分析

近年来，锂离子电池的需求量随着新能源汽车的发展急速上升。然而，锂电池在生产过程中存在一些一致性方面的挑战。其中，电池浸润一致性是影响电池寿命和性能的关键因素之一，不均匀的电解液分布可能引发电池起火、爆炸等危险。超声波检测技术用于评估电池电解液的浸润一致性是一种高效且无损的方法。传统的超声波检测电池浸润一致性技术通常采用超声C扫图像与经验法相结合的方式，但依靠人为经验看图分析，会存在较大的误差。为了克服传统技术的局限性，本文提出通过超声波A扫波形进行波形分析，以磷酸铁锂软包电池为研究对象，分析不同注液量电池的浸润区域波形差异。介绍了基于随机森林模型进行不同浸润程度自动识别的具体流程。结果表明，该模型具有较高的识别精度，对未浸润和浸润不良电池的分类准确率达到了100%，而浸润良好电池的分类准确率为97.8%，过注液电池的准确率也达到了95%。本文为识别电池的不同浸润程度提供一定的理论指导。

随着全球对可持续发展和环保意识的提升，电动汽车因其清洁、低碳的特性，正逐步成为汽车产业的发展重点[1]。电动汽车的电池电解液在关键性能方面扮演着重要角色。电解液作为电池内部离子传递的媒介，不仅直接影响电池的充放电效率，还决定了电池的工作温度范围和安全性。如果电解液质量不佳或浸润不均匀，可能导致电池内部电阻增加，从而引发过热、充放电效率下降甚至安全隐患。

常用的电池浸润程度的检测方法[2]，包括质量法[3]，接触角测量法[4]，电化学阻抗谱法[5]，计时电流法[6]，中子成像法[7] [8]，聚焦离子束法和超声检测法等[9] [10]。质量法可根据电芯注液前后的质量变化得到实际的电解液保液量。电化学阻抗谱法通过测量电池的电阻来评估电解液和电极之间的接触情况。通过分析电池的交流电阻谱，可以了解电解液和电极之间的接触状态。电阻越小，表示电解液对电极的浸润程度越好。质量法和电化学阻抗谱法无法得到电池内部的浸润情况和浸润速率。接触角测量法和聚焦离子束法都需要将电池进行拆解，破坏了电池结构。中子成像法对轻元素有较高的敏感度，可与轻元素(如H, Li 等)发生相互作用，从而检测电池内部电解液。但中子成像设备存在成本高、实验环境要求高等问题，难以大规模使用。

超声波技术因其无损和高效的特点[11]， 近年来被用于检测电池内部电解液的浸润情况。

华中科技大学的邓哲等人[10]利用超声透射成像方法还原了电解液的浸润及老化情况， 通过对浸润后不同搁置时间的电池进行超声扫查，可视化电池的浸润过程以及浸润路径。该研究为无损原位表征电池浸润状态提供思