采用H形分形流道（H-shaped fractal flow channel）浸没式冷却（immersion cooling）电池热管理系统（BTMS）传热性能的多目标优化（Multi-objective optimization of heat transfer performance for battery thermal management system using H-shaped fractal flow channel-based immersion cooling）

《Journal of Energy Storage》：Multi-objective optimization of heat transfer performance for battery thermal management system using H-shaped fractal flow channel-based immersion cooling

　　

针对浸没式液体冷却电池热管理系统（Battery Thermal Management System, BTMS）中因流量分配不均诱发的局部过热问题，研究人员提出了一种集成H形分形流道（H-shaped fractal flow channel）的浸没冷却结构。研究采用由4节51 Ah镍锰钴酸锂（LiNiMnCoO?, LiNMC）电芯串联组成的测试模组，以SHW300X合成介电冷却液为介质，在环境温度与冷却液入口温度均为30 °C、2C倍率放电工况下进行试验。基于实验验证的计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）模型，研究人员系统分析了电芯间距、冷却液流量及分流孔直径对模组最高温度（Tmax）、最大温差（ΔTmax）及系统能耗的影响。随后采用结合克里金代理模型（Kriging surrogate model）与非支配排序遗传算法II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II, NSGA-II）的多目标优化框架对结构参数同步优化。结果表明，在理想解逼近排序法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution, TOPSIS）优选构型下，相较于基准结构该结构使最高温度和最大温差分别降低3.01%和10.75%；与无流量分配的浸没冷却相比，优化设计将模组最大温差从8.04 °C降至3.62 °C，显著改善了温度均匀性与系统能效，为高性能和BTMS设计提供了理论依据与可行方案。

本文解读发表于《Journal of Energy Storage》的研究论文《采用H形分形流道浸没式冷却电池热管理系统传热性能的多目标优化》，作者为Zhiwei Han、Weimin Luo、Tonghua Zou、Qin Sun及Kaijun Dong（中国科学院广州能源研究所）。

研究背景与意义

随着电动汽车与大规模储能技术的发展，锂离子动力电池的热安全性日益受到关注。大倍率充放电时散热不足会导致电池温升过大及内部热梯度增加，高温加速老化甚至诱发热失控（thermal runaway），因此高效可靠的电池热管理系统（Battery Thermal Management System, BTMS）至关重要。现有BTMS主要包括风冷、液冷（含间接液冷与浸没式冷却/immersion cooling）、热管冷却及相变材料（Phase Change Material, PCM）冷却。其中浸没式冷却允许冷却液与电芯表面直接接触，传热效率高且温度均匀性好，较风冷可使最高温度降低约43%，整体换热效率约为冷板间接液冷的2.5–3倍。然而传统浸没冷却结构常因流量分配不均引起下游冷却液沿流向逐渐吸热产生热积聚（heat accumulation），导致模组内温差偏大（文献报道可达6.63 °C以上），且现有优化多将压降（pressure drop）近似代替系统能耗目标，未能综合考量流量与压降对泵送功耗的真实影响。H形分形流道（H-shaped fractal flow channel）凭借其平行对称构型在暖通空调与电子器件液冷中已被证实可提升流体分配均匀性，但尚未应用于BTMS且其对浸没冷却性能的影响机制尚不明确。为此，研究人员提出基于H形分形流道的浸没冷却BTMS结构，引入系统泵送能耗系数作为优化目标，通过实验与CFD仿真结合多目标优化方法，以期同时改善散热能力与温度均匀性并兼顾能效。

主要关键技术方法

研究人员选用51 Ah方形LiNMC电芯构建四芯串联浸没冷却模组，冷却液为SHW300X合成介电冷却液，环境及入口温度30 °C、2C放电。搭建实验平台获取温度与压降数据以标定并验证三维CFD模型（假设电芯均质体积生热、冷却液为不可压缩牛顿流体、忽略辐射换热）。选取电池间距（battery spacing）、冷却液体积流量（coolant flow rate）及一级分流孔直径（shunt hole diameter）为设计变量，以模组最高温度T_max、最大温差ΔT_max及系统泵送能耗（pumping power = ΔP·Q）为三目标函数。采用最优拉丁超立方抽样（Optimal Latin Hypercube Sampling, OLHS）开展仿真采样，构建克里金代理模型（Kriging surrogate model）替代耗时的CFD计算，耦合NSGA-II算法求解Pareto前沿，最后通过TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）法从Pareto解集中遴选最优选型并开展对比验证。

研究结果

Cooling structure（冷却结构）

研究人员设计了内置H形二分叉分形流道（一级分流孔及对应对称并联支路）的浸没冷却箱体结构，冷却液由底部入口经H形流道均匀分配至各电芯间隙后从顶部出口排出，使各电芯周围流经的冷却液流量趋于均衡，从结构上抑制沿流向的热积聚现象。

Mathematical model（数学模型）

基于均质发热、不可压缩牛顿流体、常物性冷却液及忽略辐射的简化假设，建立包含电芯等效体积热源与冷却液流动传热控制方程的稳态/瞬态三维CFD模型，并通过实验测温点数据验证模型误差在可接受范围内，可用于后续参数分析与优化。

Optimization procedure（优化流程）

通过OLHS设计采样点运行已验证CFD模型获得样本数据，拟合T_max、ΔT_max及泵送能耗关于三几何与操作参数的Kriging近似模型（RMSE及R2满足精度要求），将其嵌入NSGA-II进行多目标寻优，获得非劣解集即Pareto前沿，表明降低T_max与ΔT_max通常需增大流量但会增加能耗，三者存在竞争关系。

Results and discussion（结果与讨论）

单因素分析及全局灵敏度分析显示分流孔直径对ΔT_max影响最显著，电池间距对T_max影响较大，流量主要影响能耗。经TOPSIS从Pareto解集中选出的最优方案相较基准直腔浸没结构，T_max降低3.01%，ΔT_max降低10.75%；与无任何导流分配的浸没冷却相比，优化后模组ΔT_max由8.04 °C降至3.62 °C，验证了H形分形流道可明显改善流量分配从而提升模组温度均匀性，同时合理平衡泵送功耗。

总结与结论翻译（Conclusions）

为解决浸没冷却BTMS因流量分配不均导致的局部热点与下游热积聚问题，本研究设计了一种基于H形分形流道的冷却结构。以最小化模组最高温度（T_max）、最大温差（ΔT_max）及系统泵送能耗为目标，通过数值模拟、多目标优化及实验验证相结合的方法开展研究。结果显示，TOPSIS优选构型较基准结构最高温度与最大温差分别降低3.01%和10.75%；相较于无流量分配的浸没冷却，优化设计将模组最大温差从8.04 °C降至3.62 °C，显著提高了温度均匀性及系统能效，可为高能量密度锂离子动力电池热管理系统设计提供理论基础与实践方案。