Page 34 - 2024中国无损检测年度报告
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利用技术的提出使得退役电池继续发挥余热，真 点阵式扫查成像，同样能够直观地反映出当前电
正做到了资源利用最大化。该项技术以当前电池 池的容量大小，并且结合人工智能算法，可高精
的健康状态（SOH）作为分容筛检的标准，但传 度地反演出当前电池的健康程度。图 30 为锂离
统的 SOH 检测方法需对单体电池进行多次充放 子电池超声梯次分容筛检结果。该项技术能够提
电循环，使得检测成本昂贵，电能消耗庞大，造 高梯次电池分容筛选效率，减少检测过程中的能
成了一定的资源浪费。 量损耗，贯彻低碳绿色环保理念。
电池健康度直接影响着电极材料的力学性 发表论文：Gao Jie, Lyu Yan, Chen
Haosen, et al. Guided waves propagation in
能，利用超声波振动特性和力学性能的内在关联，
便可实现电池健康程度与内部缺陷的超声无损检 lithium-ion batteries: Theoretical modeling
and experimental analysis[J]. NDT & E
测。该项技术可对软包电池与动力电池进行内部
气泡、电解液浸润分布、SOC 分布、SOH 一致 International, 2024, 145: 103102.
性等指标进行快速、便捷、节能的扫查测试。 获批专利或软著：
聚焦锂离子电池运行状态的无损评价难题， 吕炎，张为，高杰，刘轩，何存
提出了基于超声检测技术的全域运行状态评估新 富 . 一种电池检测蜂窝式装置 . 专利号：
方法，集成了一套锂离子电池超声梯次分容筛检 CN202410337856.1.
系统（见图 29）。
吕炎，张为，高杰，刘轩，何存富 . 一种梯
次电池健康超声检测系统及检测方法 . 专利号：
CN202410337855.7.
4 出版专著
出版专著：刘增华 , 何存富 . 超声导波成像
理论及应用 [M]. 科学出版社 , 2024.
图 29 锂离子电池超声梯次分容筛检系统
该专著（封皮见图 31）内容是何存富教授和
刘增华教授所带领的研究团队十余年来在超声导
波成像技术方面研究和应用的总结。该书以超声
导波成像技术为主线，系统讲解了多种超声导波
成像理论，详细介绍了各种监 / 检测系统设置方
案，并基于监 / 检测系统设置方案，介绍了各种
超声导波成像方法的典型应用案例。全书共 9 章，
54.4 万字。本书的出版得到了国家重点研发计划
项目、国家自然科学基金项目的支持。
(a) 超声信号幅值点阵排布
(b) 剩余容量 - 超声幅值曲线 图 31 《超声导波成像理论及应用》封皮
图 30 锂离子电池超声梯次分容筛检结果
5 科研项目
2024 年获批国家自然科学基金青年基金 3
对于不同批次的退役电池，对其进行了超声
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