Détection à l'intérieur des batteries : une feuille de route pour le diagnostic non destructif du vieillissement et de la sécurité des batteries lithium-ion

KNOXVILLE, TN, 1er octobre 2026 /24-7PressRelease/ -- Les batteries lithium-ion (LIB) avancées sont au cœur du transport électrique et du stockage sur réseau, mais leurs états électrochimiques, thermiques et mécaniques internes restent difficiles à observer. Cette revue examine comment la détection non destructive et le diagnostic de défaillance peuvent transformer des signaux de vieillissement cachés en informations de santé exploitables. Elle relie les mécanismes de dégradation à des signatures physiques mesurables et évalue les stratégies de détection en surface, implantée, intégrée in situ et sans contact. Elle évalue également la fusion de caractéristiques multi-sources, les algorithmes informés par la physique et pilotés par les données, ainsi que les concepts de gestion intelligente des batteries. Pour les batteries de nouvelle génération, cela signifie passer d'une protection réactive à une maintenance prédictive et informée par les mécanismes. Un tel changement pourrait améliorer la sécurité, la fiabilité et la durée de vie des véhicules électriques et du stockage stationnaire.

Le vieillissement des batteries lithium-ion (LIB) est piloté par des processus chimiques, mécaniques et thermiques étroitement couplés. La croissance de l'interphase solide-électrolyte (SEI) et de l'interphase cathode-électrolyte (CEI), la décomposition de l'électrolyte, la fissuration des particules et le placage de lithium peuvent progressivement consommer le lithium actif, augmenter l'impédance et dégrader l'intégrité structurelle, tandis qu'une dégradation sévère peut augmenter le risque de courts-circuits internes et d'emballement thermique. Les systèmes de gestion de batterie (BMS) conventionnels suivent principalement la tension, le courant et la température de surface, mais ces signaux externes sont déformés par la polarisation, les réactions secondaires, la moyenne spatiale et les retards. L'imagerie par synchrotron et par résonance magnétique offre un aperçu mécaniste, mais leur échelle, leur coût et leur vitesse limitent leur utilisation en temps réel. Face à ces défis, des recherches plus approfondies sont nécessaires sur la détection non destructive, la fusion de caractéristiques multi-sources et le diagnostic intelligent pour le vieillissement et la sécurité des batteries lithium-ion.

Des chercheurs du Laboratoire d'État de génie chimique, de l'Institut de génie pharmaceutique, du Collège de génie chimique et biologique, de l'Université de Zhejiang, Hangzhou, Chine, ont publié (DOI : 10.1631/jzus.A2600100) cette revue dans le Journal of Zhejiang University–SCIENCE A (2026). L'article compare systématiquement les technologies de diagnostic en surface, implantables, intégrées in situ et sans contact, puis examine les algorithmes d'estimation de l'état de santé (SOH), de prédiction de la durée de vie utile restante (RUL) et d'alerte précoce de défaillance. Il propose un cadre unifié qui relie les mécanismes de dégradation, les signaux physiques internes et l'estimation d'état pour guider la conception des systèmes de gestion intelligente de batteries de nouvelle génération.

La revue organise les diagnostics non destructifs en quatre familles. Les capteurs fixés en surface, notamment les thermocouples, les thermistances, les détecteurs de température à résistance (RTD) et les réseaux de Bragg à fibre optique (FBG), sont peu coûteux et faciles à déployer. Cependant, les limitations spatiales et temporelles de la transmission des signaux physiques de l'intérieur de la batterie vers la surface de détection peuvent introduire des retards importants et des écarts de mesure, en particulier en fonctionnement à haut régime. Les capteurs implantables, tels que les dispositifs microélectromécaniques (MEMS), les jauges de contrainte à couche mince et les fibres optiques, améliorent la fidélité du signal en mesurant la température interne, la pression, la contrainte et la chimie de l'électrolyte, bien que la stabilité à long terme et la fatigue vibratoire restent des obstacles. Les conceptions intégrées in situ intègrent des fonctions de détection dans les collecteurs de courant, les séparateurs ou l'emballage, offrant une intrusion minimale et une compatibilité. Les méthodes sans contact — imagerie par champ magnétique, sondage acoustique et ultrasonore, analyse de gaz et spectroscopie d'impédance électrochimique (EIS) — fournissent un aperçu au niveau du système sans contact direct. Pour tirer pleinement parti de ces signaux hétérogènes, la revue aborde en outre l'extraction de caractéristiques, la fusion d'informations multi-sources et l'interprétation basée sur des modèles. Les caractéristiques électrochimiques et thermiques peuvent être extraites à l'aide de méthodes telles que l'analyse de capacité incrémentale (ICA), l'analyse de tension différentielle (DVA) et la voltampérométrie thermique différentielle (DTV), puis interprétées à l'aide de modèles physiques, notamment les modèles pseudo-bidimensionnels (P2D) et à particule unique (SPM), ainsi que d'approches émergentes pilotées par les données telles que les réseaux de neurones informés par la physique (PINN), les transformateurs et les architectures de réseaux neuronaux convolutionnels à mémoire court et long terme (CNN-LSTM). Elle souligne également la sélection de caractéristiques, la réduction de dimensionnalité, la collaboration cloud-edge et les interfaces standardisées. Ensemble, ces outils visent à distinguer la respiration normale du placage de lithium, de la génération de gaz et de la microfissuration, et à traduire les faibles signatures multiphysiques en alertes spécifiques aux mécanismes.

Les auteurs affirment que le domaine passe d'une observation externe et indirecte à une perception interne directe. Aucune modalité de détection unique ne peut capturer pleinement les processus complexes et couplés qui sous-tendent la dégradation et la défaillance de sécurité des batteries ; la véritable avancée survient lorsque les signaux de surface, implantés, in situ et sans contact sont fusionnés avec des algorithmes informés par la physique. Les auteurs soulignent donc la co-conception détection-algorithme, dans laquelle les capacités de détection, le traitement du signal et les modèles de diagnostic sont considérés ensemble plutôt que comme des étapes séparées. Ils affirment que ce changement pourrait rendre les batteries plus prévisibles, fiables et durables dans les véhicules électriques et le stockage sur réseau.

En pratique, le cadre pourrait soutenir des alertes plus précoces d'emballement thermique, des estimations plus précises de l'état de santé (SOH) et de la durée de vie utile restante (RUL), et une charge rapide plus intelligente. Dans les véhicules électriques, il pourrait permettre une maintenance prédictive et une surveillance de la sécurité de la cellule au pack. Dans le stockage sur réseau, il pourrait améliorer la fiabilité au niveau de la flotte, l'évaluation de la seconde vie et la prévention des incendies. Des stratégies à faible coût utilisant les signaux existants de tension, de courant et de température, combinées à l'informatique cloud-edge, pourraient faciliter le déploiement. La revue met en garde que la stabilité des capteurs, la compatibilité de fabrication, la normalisation des données, la bande passante et le coût restent des obstacles majeurs. Elle appelle à une conception modulaire, standardisée, peu intrusive de la détection et des algorithmes pour faire passer les avancées de laboratoire à des systèmes de batteries évolutifs. Pour l'industrie, l'intégration des capacités de détection et de diagnostic dans la conception des batteries pourrait améliorer la compatibilité de fabrication et la fiabilité à long terme tout en facilitant le déploiement pratique des technologies de diagnostic avancées dans les futurs systèmes de batteries.

Références
DOI
10.1631/jzus.A2600100

URL de la source originale
https://doi.org/10.1631/jzus.A2600100

Informations de financement
Ce travail est soutenu par la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine (n° 22578392), la Fondation provinciale des sciences naturelles du Zhejiang en Chine (n° LZ26B030003) et le Fonds de recherche ouvert du Laboratoire de Suzhou (n° SZLAB-1308-2024-ZD008), Chine.

À propos du Journal of Zhejiang University-SCIENCE A
Journal of Zhejiang University-SCIENCE A (JZUS-A) est une revue académique à comité de lecture axée sur la recherche en physique appliquée et en ingénierie. Son champ d'application couvre des domaines tels que le génie mécanique et civil, la science des matériaux et le génie chimique, les sciences de l'environnement et l'énergie. La revue est publiée mensuellement et est indexée dans SCI-E (JCR Q1), Scopus (CiteScore Q1), EI Compendex et CSCD. Elle accepte une gamme de types d'articles, notamment des articles de recherche, des revues, des perspectives et des correspondances. Actuellement, l'intelligence artificielle en ingénierie est l'une des directions de recherche les plus activement promues et encouragées. JZUS-A fonctionne sous un modèle de publication hybride, soutenant à la fois la publication par abonnement et en accès ouvert.

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