最近的一起发生在山东日照的特斯拉电动汽车碰撞后起火事件，再次引起了人们对于动力电池的安全性问题的关注。电动汽车的特殊性使得其对于动力电池在极端情况下的安全性要求很高，因此在动力电池的测试过程中也包含了严格的机械滥用情况下电池安全性的考核，例如挤压、针刺等。
传统的电池安全性评估，如挤压、针刺等仅能对锂离子电池的安全性做定性的评估，测试结果也仅有两个：通过和不通过，我们无法判断两个通过测试的电池哪一个安全性更高，也不能判断没有通过测试的电池哪一个安全性更差，这极大的降低了这些安全性测试的参考意义。为了能够对两款电池的安全性进行定量的测试，建立一个绝对的标准以方便不同种类电池之间相互比较，美国橡树岭国家实验室的Hsin Wang等对传统的挤压测试设备进行了改进，在原有设备的基础上，给电池施加了一个扭转力，以减小电池在测试中受到的破坏，因此能够对锂离子电池的安全性进行定量的评估，Hsin Wang还建立了一套评分体系，为锂离子电池的安全性进行打分，以方便不同种类的电池能够相互进行比较。
目前能够模拟锂离子电池内短路的方式有多种，例如针刺测试，小压痕测试，BAJ测试和机械挤压测试等，通过对大尺寸方形电池特点的分析，Hsin Wang认为机械挤压测试最适合应用方形锂离子电池的测试上。但是在传统的挤压的测试中由于电池受到的破坏太大，几乎所有的电池都会发生热失控，因此传统的挤压测试对不同种类电池安全性的“分辨率”就很低，只有通过和不通过两种结果，只能对锂离子电池的安全性进行定性分析。可能两个电池都没有通过安全性测试，但是A电池的安全性却要好于B电池，为了能够准确的评估不同体系电池的安全性能，Hsin Wang对传统的挤压实验进行了改进，通过在电池负极极耳上施加一个拉力，让电池产生大约5°的扭曲，从而减少在挤压过程中电池受到的破坏，因此该实验能够准确的评估不同种类电池的的安全性高低。
注解1：电池通过挤压的判据
为了方便读者理解本文，下图是给出了LFP电池一个非常典型的成功通过机械挤压测试（正反?。┑呐芯?，电池挤压变形达到一定的程度后，引起了电池内短路的发生，电池电压迅速下降，检测到电压下降后（0.1V），挤压力随之被移除，电池的电压快速回升，电池没有发生热失控，则电池通过挤压实验。
1.对LFP电池的安全性评估
为了测试上述的改进挤压实验的效果，同时评估LFP电池的安全性（由于LFP电池安全性较好，因此仅测试了风险最高的100%SoC状态），Hsin Wang针对100%SoC的LFP电池分别进行了仅有挤压测试（左侧）和在挤压的过程中同时对电池施加一个扭转力的测试（右侧）。测试结果如下图所示，从测试结果来看，仅对电池施加挤压时，由于电池受到的破坏较大，电池发生短路后，电池发生热失控。而在对电池进行挤压的同时对电池施加一个扭转力，降低了挤压对电池的破坏，内短路发生后，电压迅速恢复，没有发生热失控。可见LFP电池具有非常优异的安全性能，即使在100%SoC状态下，也能安然通过挤压-扭转测试。
2.对NMC电池安全性的评估
在对25Ah的NMC电池挤压-扭转测试中，发现50%SoC状态下的电池都成功通过了测试，如图a所示，60%SoC状态下的电池有三只通过了测试，如图b所示，另外的三只没有通过测试，如图c所示，可见60%SoC的电池通过测试和不通过测试的概率各为50%，而80%SoC的电池则都没有通过测试，如图d所示。由此可见，60%SoC是NMC电池安全性的一个分水岭，低于这个数值时电池相对是安全的，高于这个数值，则电池在机械滥用的情况下的安全性将大大下降。
下图为60%SoC的NMC电池在挤压-扭转实验中的热成像图，从图中可以看到在短路发生后，短路点的温度在0.5S内迅速升高到了147.5 ℃，随后高温区域迅速向周围扩展，说明周围区域温度升高并不是由热传导导致的，而是高温引发了其他的化学反应。而在80%SoC下，NMC电池发生热失控的温度更高，引起周围化学反应的速度也更快。
基于上述实验结果，Hsin Wang为NMC电池给出了不同SoC状态下的安全得分，如下表所示，在该评分体系下我们能够更加精确的对电池的安全性进行评估，例如50%SoC的NMC电池与100%SoC的LFP电池的安全性得分都为100分，因此它们具有相近的安全性。60%SoC的NMC电池安全性风险较高，在机械滥用的情况下有50%的可能发生热失控，而80%SoC的电池安全性风险非常高，机械滥用情况下发生热失控的概率为100%。
Hsin Wang设计的针对大尺寸方形电池的挤压-扭转实验可以实现对锂离子电池在机械滥用情况下的热失控风险进行定量的分析，实现了锂离子电池安全性评估从定性到定量的发展，以前我们只能说某款电池的安全性是好，还是不好，而采用这种方法后，我们可以说某款电池的安全性有多好、多不好，就如同我们从模拟信号时代，进入到了数字信号时代。Hsin Wang设计的实验方法还能够进一步进行优化，例如实验的电池的数量可以更多一些，防止偶然因素对实验结果的影响，控制实验条件，例如温度等，定量评估温度等因素对电池安全性的影响。
