Nature：不破坏电池结构，低功耗无线传输内部信号，下一代智能安全电池的关键技术

作者信息

2025年5月14日，来自北京理工大学、清华大学、北京科技大学、西湖大学、中国科学院物理研究所等单位的Jinbao Fan、Chenchen Liu、Na Li为论文共同第一作者，Wei-Li Song、Lei Sun、Hao-Sen Chen为论文共同通讯作者，在Nature期刊发表题为“Wireless transmission of internal hazard signals in Li-ion batteries”的研究论文。

逻辑链条

广泛背景（LIBs重要性与安全问题）核心问题（早期故障诊断与内部信号监测） 现有方法及其局限（破坏结构、腐蚀、屏蔽、不兼容） 指出现有技术的不足  提出本文核心贡献（非侵入式无线植入系统） 阐述系统优势（小型化、低功耗、兼容性、稳定性） 介绍基于内部信号的故障分析方法（模型结合） 预告研究成果及其对智能电池的意义。

详细点评

这篇文献呢，它的主角，我相信各位老师、同学都再熟悉不过了---各种高性能锂离子电池。在电动汽车、储能等领域扮演着关键角色，但安全问题始终是悬在头上的“达摩克利斯之剑”。传统的安全监测，比如外部温度、电压等，往往只能捕捉到故障发展的后期信号，很难做到早期预警甚至定位。而电池内部才是故障的源头（比如内短路、机械变形）。按理说，大家都知道要监控“内部”，但：作者是如何在这样一个早已是研究焦点的“老”问题上“鸡蛋里挑骨头”，还能挖掘出新的科学内涵，并再次发表在顶刊上的呢？这就引出了一个做科研非常重要的点：解决真正的“痛点”！

已有的内部监测方法，要么是侵入式的，需要破坏电池封装，影响电池性能和寿命，跟现有工艺不兼容；要么是传感器本身在恶劣的电化学环境中扛不住腐蚀；更要命的是，金属电池外壳对内部信号有电磁屏蔽作用，导致信号难以无线传出，不得不采用有线连接，这又回到了侵入式的老路。简直是个“不可能三角”！

那么，这篇文章的巧妙之处在哪？它没有停留在“我们需要监测内部”这个共识上，而是迎难而上，正面硬刚了“怎么才能做到既能监测内部、又不影响电池、还能把信号弄出来”这个核心技术瓶颈。

作者团队提出并实现了一个微型化、低功耗的植入式传感系统。这个系统牛就牛在：

非侵入性 & 工艺兼容：

他们把薄膜传感器和微型芯片做得很薄、很小，能够集成到电池卷芯结构中，尺寸跟电极、极耳相当，可以跟现有的电池制造工艺流程兼容，几乎不影响电池的电化学性能（1000次循环容量衰减跟原电池差不多！）。这是从实验室走向应用的关键一步。

无线传输突破屏蔽：

这是最大的亮点！他们没有走传统的无线电路线（会被金属壳挡住），而是巧妙地利用了电池本身的极耳作为信号通路，通过“电力线通信”（Power      Line Communication, PLC）技术，将内部传感器信号调制到极耳上的微弱电信号中，再从极耳发送出去，外部接收模块再进行解调恢复。这完美绕开了金属外壳的电磁屏蔽难题！而且功耗做到了极低（100Ah电池中功耗占比仅0.068‰），电池自身的电量就能供电。

精准感知与早期预警：

通过监测内部温度和应力信号，他们能比监测外部信号更早地发现异常。比如，针对内短路（ISC），内部温度变化远快于外部温度和电压变化，能提供至少15分钟的早期预警时间，甚至通过内短路面积与电极面积的比值（α）来定量评估热失控的烈度，区分局部热熔断和全局热失控。针对机械损伤（如电极断裂），内部应力信号变化灵敏，甚至可以通过信号变化结合模型预测断裂位置，实现了故障的“诊断+定位”。

所以啊，这篇工作并非仅仅是“在电池里放个传感器”那么简单，它的核心突破在于：提出了一个体系化的解决方案，巧妙地解决了内部监测面临的工艺兼容性和信号传输两大核心难题，并且在实际电池中验证了其几乎无影响、高可靠、强预警/定位能力。这正是从“知道问题”到“解决问题”的跨越，为下一代智能安全锂电池的设计提供了坚实基础。这就像我们常说的，表面看是“内部监测”，背后是材料、结构、微电子、通信、算法等多学科的深度融合与创新，在看似成熟的领域找到了新的技术路径，实属不易！好的，根据提供的PDF内容，解析如下：

题目“Wireless transmission of internal hazard signals in Li-ion batteries”拆解一下关键词： Ø Wireless transmission: 核心技术，指的是通过无线方式传输信号，避免了传统的有线连接，尤其在电池这种封闭且对结构完整性要求高的应用场景下非常关键。 Ø Internal hazard signals: 监测对象，指的是在锂离子电池（Li-ion batteries）内部可能导致危险或失效的信号，例如异常的温度分布和应变（形变）。 Ø Li-ion batteries (LIBs): 应用主体，即锂离子电池，广泛应用于各种领域。

连起来看，这篇论文介绍了一种能够在锂离子电池内部监测潜在危险信号（如温度和应变），并通过无线方式将这些信号传输出来的新系统。这对于提升电池的安全性、实现早期故障诊断至关重要。

摘要

摘要是文章的“精华浓缩版”，咱们按照“背景-问题-方案-亮点-意义”的框架来解析：

研究背景：高容量锂离子电池在便携设备、电动汽车和储能系统等领域应用广泛。然而，其安全性日益受到关注，故障事故频发。为了保障商业化锂离子电池的安全应用，捕捉内部信号以实现早期故障诊断和预警至关重要。监测电池卷芯内部非均匀的温度和应变分布是实现此目标的一个有前景的方法。

存在的挑战/问题：传统的植入式传感器监测内部信号通常需要破坏电池密封结构以确保实时监测和传输。传感器容易受到电解液等恶劣电化学和化学环境的腐蚀而失效。金属电池外壳对内部信号产生电磁屏蔽，需要有线连接穿透外壳，这会严重损害电池的稳定性和寿命，与制造工艺不兼容。

提出的方案：我们提出了一种小型化、低功耗的系统，能够精确感知并无线传输锂离子电池内部的温度和应变信号，且对电池性能影响可忽略。

研究亮点与发现：该系统是非侵入式的，兼容商业化电池制造工艺。成功获取了内部温度和应变信号。结合内部温度信号和短路区域与电极面积的比例，可以定量分析热熔断和热失控现象，评估电池热失控的强度，并识别热滥用行为。内部应变信号可用于定位机械损伤（如电极断裂）。该系统在1000次循环后对电池性能影响甚微（容量损失与原始电池相近）。

研究意义：这项工作为设计下一代具有安全预警和故障定位能力的智能锂离子电池奠定了基础。

创新解决之处

本研究的创新解决之处在于： 提出并实现了一种小型化、低功耗、非侵入式且与商业化制造工艺兼容的植入式传感系统，能够无线传输锂离子电池内部的温度和应变信号。这克服了传统内部监测方法（如破坏结构、传感器腐蚀、信号屏蔽、不兼容制造）的关键挑战。

研究亮点与数据支撑：

非侵入性与兼容性设计：传感器采用薄膜形式（50 μm厚），与电极厚度相似，呈“极耳状”设计，可集成到卷芯中。小型化芯片（15×13.5×3 mm³）也通过封装集成。整个过程可融入现有电池制造工艺，实现了非侵入式植入。（图1a, Extended Data Fig 2）

无线传输能力与低功耗：通过创新的电源线通信技术，利用电池极耳传输信号，避免额外布线穿透外壳。芯片功耗极低（商业100 Ah电池中仅占0.068‰），对电池容量影响可忽略不计。（图1a, Extended Data Fig 1c, Methods）

对电池性能影响微小：集成传感系统的棱柱形电池在1000次循环后的容量保持率（93.74%）与原始电池（94.57%）几乎相同，验证了系统的植入对电池电化学性能影响很小，可实现全生命周期监测。（图1b, Extended Data Fig 3）

内部信号监测与解耦：系统能够可靠监测棱柱形和圆柱形电池内部非均匀的温度和应变变化。通过方法将应变信号解耦为电化学诱导和热诱导部分，揭示了不同结构电池内部应变的主要驱动因素（棱柱形主要是热诱导，圆柱形主要是电化学诱导）。（图2, Extended Data Fig 5, 6）

机械故障定位能力：利用植入式应变传感器监测到的不同层卷芯的非均匀应变分布，结合溶胀模型和BP神经网络，能够根据应变信号预测圆柱形电池内部电极断裂的位置，为机械故障定位提供依据。（图3, Extended Data Fig 8）

热故障早期预警与定量评估：实验证明，内部温度信号对内短路（ISC）更敏感，相比外部温度和电压波动，能提前至少15分钟提供预警信号。通过构建ISC模型，并分析ISC区域与电极总面积的比例（α），可以定量区分局部热熔断（低α）和剧烈热失控（高α），评估热失控强度。（图4, Extended Data Fig 9, 10）

综合优势对比：与光纤布拉格光栅（FBG）、有线连接传感器（WCFS）、X射线衍射CT（XRD-CT）等传统或实验室方法相比，该系统在经济性、非侵入性、结构兼容性、监测面积和循环稳定性方面具有显著优势，更适合大规模商业应用。（图1c,d）好的，这是根据您提供的PDF文档内容生成的分析：

前言

前言部分，是作者引导读者进入其研究领域的“路径图”：

开篇点题，强调高容量锂离子电池（LIBs）在便携电子、电动汽车和可再生能源存储等多样化应用中的关键作用。然后直指核心——随着其广泛应用，集成 LIB 系统安全性日益受到关注，2020-2024年间报告了大量事故。这直接点明了研究的必要性和紧迫性。为了确保商业LIB 的安全应用，捕捉内部信号以实现早期故障诊断和预警至关重要。随后，作者提出监测电池卷芯结构内部不均匀的温度和应变分布是实现这一目标的一种有前景的方法。

接着，作者阐述了现有内部监测尝试的“痛点”——在最近使用传统植入式传感器监测内部信号的尝试中，为了实现实时监测和传输，往往需要破坏电池密封结构。传统的传感器由于暴露于电解液的恶劣电化学和化学环境，容易腐蚀损坏。此外，内部信号受到金属电池壳的电磁屏蔽，需要通过电池壳钻孔进行有线植入。这些电池配置会严重损害电池稳定性和寿命，使其与制造工艺不兼容。作者回顾了他们之前在植入式传感器和无线传输芯片方面的努力，指出其高成本和植入过程兼容性差的局限性。结论自然导出：迫切需要一种更具兼容性和鲁棒性的植入技术来早期诊断商业 LIB 的故障信号，必须解决电解液腐蚀、信号屏蔽和植入式传感器不兼容的关键挑战。

作者终于亮出了自己的“法宝”！“Here we propose a miniaturized and low-power-consumption system…”。他们明确提出，开发了一种小型化、低功耗系统，能够准确感知和无线传输 LIBs 内部温度和应变信号，且对电池性能影响可忽略不计。他们详细阐述了系统的优势：通过非侵入式配置集成到卷芯中，实现实时监测；与制造工艺兼容；在商业磷酸铁锂电池中功耗极低（0.068‰）；与原始电池相似，在1000次循环后仍具有高稳定性（容量损失<8%），可实现全生命周期监测。

最后，作者清晰地阐述了他们的核心研究内容和成果：为了进一步实现卷芯热故障和机械故障的早期预警，他们建立了与几何相关的 ISC 模型和膨胀模型来分析捕获的内部信号；通过这些模型，可以更早地识别卷芯中的异常温度和应变信号。通过内部温度信号和短路区域面积与电极面积的比例关系，可以对热熔断和热失控现象进行定量分析，从而评估电池热失控的强度和识别热滥用行为。这项工作为设计下一代具有安全预警和故障定位能力的智能 LIBs 奠定了基础。

证据视觉链

详细总结文献中所有图的主要内容： 一共4个图

图1 展示了 LIBs 内部温度和应变信号感知及无线传输的植入式传感系统：a) 系统示意图及其对热、机械故障模式的检测；b) 集成传感系统的方形 LIB 在 0.5 C 下循环1000 次后的容量保持率和库仑效率与原始电池的比较；c) 该植入式传感系统与光纤布拉格光栅 (FBG)、有线柔性传感器 (WCFS) 和 X 射线衍射计算断层扫描 (XRD-CT) 等其他内部传感设备的性能比较；d) 植入式传感系统的成本及其占单体电池成本的比例随电池产量的变化。

图2 展示了 LIBs 卷芯内部信号的 Operando 测量：a) 基于植入式传感系统的数据集示意图；b, c) 方形和圆柱形电池在 0.5 C 充放电过程中的电压、内部温度和应变曲线；d, e) 方形和圆柱形电池在 0.5 C 下的温度变化率和应变变化率；f) 方形和圆柱形电池在不同倍率下的最大内部和表面温度；g) 机械应变和热应变解耦方法示意图；h, i) 方形和圆柱形电池在不同倍率下，电化学诱导应变 (εijLi) 和热诱导应变 (εijT) 各组分（εijLi−M, εijLi−S, εijT−M, εijT−S）的贡献百分比。

图3 展示了圆柱形电池中机械故障的定位：a) 圆柱形电池中电极断裂和应变传感器位置示意图及 X 射线断层扫描图像；b) 原始圆柱形电池不同层（4、5、9、11、13、14、15 层）在 0.2 C 循环过程中的应变演变；c) 圆柱形电池在 100% SOC 时不同绕组层周向应变实验值与模拟值的比较；d, e) 带有预设断裂和原始电池在 0.5 C 下的电压 (d) 和应变 (e) 响应及两者差异；f) 用于电极断裂定位的 BP 神经网络结构；g) 电极断裂的实际位置与预测位置的比较。

图4 展示了方形电池中热故障的检测：a)方形电池中 ISC 装置和温度传感器组装示意图及照片；b–f)带有卷绕式卷芯的方形电池的 ISC 实验结果；b, c) Case 1（局部 ISC）：电池在局部 ISC 过程中电压、温度演变 (b) 及温度变化率和电极热熔断示意图 (c)；d, e) Case 2（剧烈热失控）：电池在剧烈热失控过程中电压、温度演变 (d) 及温度变化率和热扩散示意图 (e)；f) 不同 ISC 面积与电极总面积之比 (α) 下的温度响应，展示了区分 Case 1 和 Case 2 的边界。

最后点评

这篇发表在 Nature 杂志（根据 DOI 格式和引用习惯推断）的文章，提出了一种创新性的非侵入式植入式传感系统，用于监测锂离子电池内部的温度和应变。这项工作巧妙地解决了传统内部监测技术中存在的电池结构破坏、传感器腐蚀和信号屏蔽等关键问题，实现了与商业化生产工艺的兼容，并证明了系统对电池电化学性能的微小影响以及全生命周期监测的能力。通过结合内部信号数据与热失控及膨胀模型，该系统能够有效识别电池内部的早期故障信号，包括机械断裂的位置和内部短路的严重程度及类型，为电池安全提供了宝贵的预警时间和故障定位信息。

这项研究的贡献在于提供了一个实用的、可集成到现有生产流程中的内部传感解决方案，显著提升了下一代智能电池的安全监控能力。然而，一些后续研究或实际应用中可能需要进一步探讨的问题包括：该系统在更极端的滥用条件下（如挤压、穿刺）的鲁棒性和有效性如何？传感器和芯片在电芯内部长期工作（超过文中展示的 1000 次循环）的可靠性和失效模式是什么？如何将这些内部监测数据与现有电池管理系统(BMS) 有效集成，实现更智能的健康状态评估和预测性维护？该技术在不同类型 LIBs（如圆柱形、软包电池）和不同化学体系下的普适性如何？尽管如此，这项工作为电池内部状态感知和安全预警开辟了新的路径，具有重要的理论和应用价值。

文献引用： [1] Jinbao Fan, Chenchen Liu, Na Li, et al. Wireless transmission of internal hazardsignals in Li-ion batteries. Nature, 2025, 630(8079): 1140-1145. https://doi.org/10.1038/s41586-025-08785-7