Elektrikli taşıtlarda yangın güvenliğinin deneysel ve teorik olarak incelenmesi
Experimental and theoretical investigation of fire safety in electric vehicles
- Tez No: 976653
- Danışmanlar: PROF. DR. CENK ÇELİK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Elektrikli taşıtlarda kullanılan lityum iyon bataryaların başlıca riskleri; kısa vadede ısıyı artıran zincirleme bir kimyasal reaksiyonun neden olduğu yangın ve patlama, toksik gaz salınımıdır. Bu durum Termal Kaçak olarak adlandırılmaktadır. Termal kaçağın nedeni esas olarak aktif malzemelerin ve elektrolitlerin ayrışmasıdır. Bataryanın termal kararsızlığı nedeniyle, oluşan koşullar yangın ve patlama riskini tetikler. Batarya kapasitesini ve enerji yoğunluğunu artırmaya yönelik geliştirme girişimleri de bu riski artırabilir. Bu çalışma, elektrikli taşıt bataryaları üzerinde yapılan deneyler vasıtasıyla üç aşamada gerçekleştirilmiştir. İlk aşamada termal kaçak mekanizmasının oluşum sebepleri ve aşamalarının gözlemlenmesi amacıyla mekanik etki, yüksek sıcaklığın etkisi ve kısa devre oluşumunun etkileri gözlemlenmiştir. İkinci aşamada termal kaçak zincir reaksiyonunun, sıcaklığın hızlıca azaltılarak durdurulmasına yönelik farklı maddelerin etkilerinin denemeleri yapılmıştır. Son aşamada ise lityum iyon bataryalarda termal kaçak mekanizması başlamadan önce çıkmaya başlayan ve yangın termal kaçak boyunca da devam eden CO, CO2 gaz salınımının sensörler vasıtasıyla izlenmesi ve makine öğrenmesi ile modelleme yapılarak termal kaçak mekanizması zincir reaksiyonu hemen öncesi durumun tahmin edilmesine yönelik modelleme çalışması yapılmıştır. Deneylerden ve makine öğrenimi modellemesinden elde edilecek sonuçlar birleştirilmesi, elektrikli taşıt üreticileri tarafından batarya yangınlarına karşı önleyici bakım düşüncesi ile taşıt bataryasında uygulanması önerilmiştir. Batarya kaynaklı oluşabilecek yangın olaylarının oluşmadan yok edilmesi amacıyla batarya kapalı hücresinin içindeki CO, CO2 gaz salınımının sürekli ölçülmesi, alınan bilgilerin BMS üzerinde makine öğrenmesi ile en verimli modeller kullanılarak sürekli anlık değerlendirilmesi sağlanmalıdır. Bu değerlendirme esnasında batarya üzerinde termal kaçak mekanizması oluşturabilecek bir etki durumunda batarya kapalı hacmi içerisinde basınçlandırılmış olan ve batarya sıcaklığını hızlı azaltacak inorganik tabanlı sıvı vasıtasıyla batarya içerisine boşaltılması vasıtasıyla oluşabilecek mal ve can kayıplarının en aza indirilmesi amacıyla kullanılması önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
The primary risks associated with lithium-ion batteries used in electric vehicles include fire and explosion due to a chain reaction that causes a rapid increase in heat, along with the release of toxic gases. This phenomenon is referred to as Thermal Runaway, primarily caused by the decomposition of active materials and electrolytes. Due to the thermal instability of the battery, these conditions increase the risk of fire and explosion. Efforts to enhance battery capacity and energy density may also elevate this risk. This study was conducted in three stages through experiments on electric vehicle batteries. In the first stage, the causes and stages of the thermal runaway mechanism were observed, including the effects of mechanical impact, high temperature, and short circuit formation. In the second stage, tests were conducted to evaluate the effectiveness of different materials in halting the thermal runaway chain reaction by rapidly reducing temperature. In the final stage, the emission of CO and CO₂ gases which begins before the initiation of thermal runaway and continues throughout was monitored using sensors. Additionally, a machine learning model was developed to predict the state immediately prior to the onset of the thermal runaway chain reaction. The integration of results obtained from experiments and machine learning modeling is recommended for use by electric vehicle manufacturers as a preventive maintenance approach against battery fires. To prevent potential fire events caused by batteries before they occur, it is recommended that CO and CO₂ emissions within the battery's closed cell be continuously measured, with the information continuously evaluated in real-time on the Battery Management System (BMS) using highly efficient machine learning models. In cases where an effect capable of triggering the thermal runaway mechanism is detected during this assessment, it is proposed that an inorganic-based liquid, which is pressurized within the closed battery compartment and capable of rapidly reducing battery temperature, be released into the battery to minimize potential losses of life and property.
Benzer Tezler
- Batarya yönetim sistemleri için anot kontrollü hızlı şarj metodugeliştirilmesi
Anode controlled fast charging method development for battery management systems
SERDAR İPEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN KOCAARSLAN
- Li-iyon batarya modelinin en uygunlaştırılması ve batarya bozunumunun incelenmesine katkılar
Contributions to optimization of Li-ion battery models and analysis of battery degradation
HAKAN İNCESU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ
- Hybrid control-based acceleration slip regulation for four-wheel-independently-actuated electric vehicles
Dört tekerlekten bağımsız eylemli elektrikli araçlar için hibrit kontrol tabanlı hızlanma kayma yönetmeliği
SEHAR IMRAN SHAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. MURTAZA FARSADİ
- Modelling longitudinal motion of an electric vehicle and wheel slip control through NN based uncertainty prediction
Elektrikli aracın boyuna hareketinin modellenmesi ve yapay sinir ağı tabanlı belirsizlik kestirimli tekerlek kayma kontrolü
DUYGU ÖZYILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
- İstanbul'da mikro hareketlilik: Paylaşımlı e-skuter kullanıcı özellikleri ve karşılaşılan zorluklar
Micro mobility in Istanbul: Shared e-scooter user characteristics and challenges
YİĞİT CAN YAVUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN ONUR TEZCAN