연세대 연구진이 배터리 화재 위험을 사전에 진단하는 새로운 열폭주 예측 기술을 개발했다.
연세대 화공생명공학과 이용민 교수 연구팀은 배터리 셀 내부의 마이크로 구조를 반영한 정교한 열-전기화학 시뮬레이션 모델을 통해 배터리 화재 위험을 사전에 진단하는 데 성공했다고 3일 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지 '이트랜스포테이션(eTransportation)'에 실렸다.
배터리 화재는 내부 온도가 급격히 상승하면서 발생한다. 원인 규명과 진압이 모두 어려워 사전에 화재를 예측하는 기술이 시급하다. 기존의 열 센서 기술은 배터리 내부의 온도를 정확히 측정하지 못하고, 내부 구조를 단순화한 시뮬레이션 모델도 정확도가 떨어진다.
이용민 교수 연구팀은 배터리 내부 구조를 정교하게 재현한 디지털 트윈 시뮬레이션 기술을 통해 문제를 풀었다. 연구팀이 개발한 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 모델은 내부 구조를 단순화하지 않고 배터리 셀 내부의 미세 구조와 전류 흐름까지 정밀하게 반영했다. 이 교수는 배터리 내부의 복잡한 열 분포를 정확히 분석할 수 있다고 설명했다.
연구팀은 무인 철도 차량용 배터리 모듈을 통해 다양한 구동 조건에서 이 기술이 제대로 작동하는지 검증했다. 철도 주행 시나 정전류 방전 조건에서도 전기화학-열 거동을 세밀하게 시뮬레이션 해서 배터리 내부 온도 분포와 열전달 현상을 정확히 예측하는 데 성공했다.
이용민 교수는 "최근 전기차 화재가 연이어 발생하며 리튬이온 배터리에 대한 안전성 문제가 중요한 문제로 떠오르고 있다"며 "이번 연구를 통해 리튬이온 배터리의 안전성을 확보하고 화재 피해를 사전 예방하는 데 의의가 있다"고 말했다.
참고 자료
eTransportation(2024), DOI : https://doi.org/10.1016/j.etran.2024.100370