锂电池在不同运输方式下的豁免情况

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基于联合国《关于危险货物运输的建议书规章范本》中对锂电池运输的相关规定,梳理并归纳锂电池在非常规运输时运输条件的豁免以及相应的运输要求。对比海运、道路运输及空运时关于运输要求豁免规定的差异,如:电池容量及锂含量、包装以及净重、集合包装的要求等。
其他文献
以LiNixCoyAlzO2(NCA)体系锂离子电池为研究对象,建立具有多工况下普适性的开路电压(OCV)-荷电状态(SOC)曲线,估算电池在不同工况下的SOC。研究电池在变工况(1.00 C倍率循环、1.50 C转1.00 C倍率循环、2.00 C转1.00 C倍率循环等)下,正极活性材料容量(Qp)、负极活性材料容量(Qn)及活性锂容量(QLi)的变化趋势。在变工况条件下,相同低倍率工况(1.00 C倍率)的Qn和
研究Li(Ni0.6Co0.2Mn0.2)O_(2锂离子电池常温循环失效机理。对比电池循环前、中、后期的电化学阻抗谱、充放电曲线、材料结构及颗粒形貌,得出失效原因为:电荷转移阻抗增加,正极二次颗粒破碎导致内部微裂纹产生,以及过渡金属元素溶出并在负极沉积。控制正极体积的变化,减少内部微裂纹的产生,并阻止过渡金属元素的溶出与沉积,可延长电池的寿命。
针对低温环境下电池荷电状态(SOC)估算精度不高的问题,提出一种相应的电池SOC估算方法。在充分考虑模型适配与算法融合的前提下,在低温下对锂离子电池进行充放电测试,采用三阶RC等效电路模型进行参数辨识。利用自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)估算模型进行仿真分析,提升SOC估算精度,并与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行对比。该算法在-20~0℃的低温区间,SOC平均估算误差在0.73%左右,相比于EKF降低了约5.6%。
针对锂离子电芯一致性分选问题,采用系统聚类法、模糊C均值聚类法、KOHONEN网络聚类法和广义神经网络回归聚类算法,对锂离子电芯进行筛选和快速分选配组。相较于传统的系统聚类法和模糊C均值聚类法,KOHONEN网络聚类法和广义神经网络回归聚类算法对锂离子电芯分选配组的效果更佳。
基于车用动态循环工况,对车用燃料电池堆进行1044 h耐久性实验。基于实验数据,从电流和运行时间两个方面进行燃料电池堆电压一致性研究,发现电压一致性随电流的增加和运行时间的延长而变差。在此基础上,提出一种改进的单体电池电压一致性评价方法,指标包括:电压最大偏差率、单体电压波动率和单体电压异众比率。在改进的评价方法中,综合考虑3个指标来评价单体电池电压的一致性,避免单一指标的片面性。该方法能客观地评价电压一致性,具有广泛的适用性。
以改进Hummers法制备的氧化石墨烯和碳纳米管(CNT)为原料,通过高温还原和低温造孔,一步制备多孔石墨烯(m-Gr)/CNT复合材料。研究m-Gr/CNT复合材料作为导电剂,对活性炭基双电层超级电容器的影响。m-Gr/CNT导电剂可增加电解液与材料的接触,为离子的穿梭提供有利途径。加入m-Gr/CNT复合导电剂的软包装超级电容器,以5 A/g的电流在0.01~3.20 V循环15000次,电容保持率为91%,放电比电容由初始值141.3 F/g降到128.6 F/g。
通过电池脉冲放电实验,得到脉冲放电曲线,对曲线回弹段进行二阶指数拟合,结合电压零输入响应,离线辨识锂离子电池二阶RC等效电路模型的参数。为避免非线性函数线性化处理出现的误差,提高算法精度,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)估计荷电状态(SOC)。与扩展卡尔曼滤波(EKF)和安时积分法估计相比,UKF的估计误差在1%以内,精度更高。
针对频繁变载易导致车用质子交换膜燃料电池(PEMFC)性能下降、寿命缩短等问题,利用MATLAB/Simulink软件建立燃料电池发动机模型,研究燃料电池在不同影响因素下电压的动态响应,并在新欧洲行驶循环(NEDC)汽车工况下进行仿真分析。当反应温度为80℃、阴阳极气体分压均为300 kPa且膜含水量饱和时,燃料电池电堆输出电压较高,动态响应性能较好。仿真结果表明,反应温度、气体压力、膜含水量、加载速度和加载幅值等因素,会对燃料电池的动态响应性能产生影响。
采用共沉淀法制备前驱体Ni0.5Co0.2Mn0.3O2(OH)2,再经高温煅烧制备单晶正极材料LiNi0.5Co0.2Mn0.3O2(OH)2,并进行B2O3包覆(质量分数为0.5%、1.0%和1.5%)。在3.0~4.3 V充放电,包覆量为1
结合消费品用电池和车用动力电池的特点,探究电池召回事件背后折射的安全要求,以减少电池相关产品被召回的风险。需要不断提升消费品用电池的电路设计水平和电芯的品质;必须提高车用动力电池电芯的生产工艺,加大电池管理系统的研发力度,并将各种车载环境因素考虑在内。