产热功率预测方法、装置、计算机设备和存储介质

1.本技术涉及电池技术领域，特别是涉及一种产热功率预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。


背景技术：

2.电池在过热等滥用条件下，除原有支持电池正常工作的、电极-电解液界面(以下简称电极界面)的电化学反应外，电极界面还会发生影响电池正常工作的热副反应。该热副反应的热量积累可能导致电池温度的持续上升，引发电池内的其它副反应，并最终对电池造成不可逆的损害。因此有必要基于电极界面热副反应的产热功率，对电池进行热建模、热管理或热设计，以降低热量积累对电池的损害。
3.相关技术中，可以采用基于阿伦尼乌斯方程建立的热副反应动力学模型，来预测电极界面热副反应的产热功率。然而，该热副反应动力学模型是针对静态的电池体系建立的，即处于非工作状态的电池体系。而电池在工作状态时，其电极界面的电化学反应对电极界面的热副反应将产生一定影响，故针对静态电池体系建立的热副反应动力学模型，对电极界面热副反应的产热功率预测准确度较低，不利于电池的热建模、热管理或热设计的精确性。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高电极界面热副反应的产热功率预测准确度的产热功率预测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
5.第一方面，本技术提供了一种产热功率预测方法。所述方法包括：
6.获取目标电池在当前工作状态下的当前温度、以及当前工作电流强度；
7.根据所述当前温度、以及所述目标电池的最大额定电容量，确定所述目标电池的电极界面热副反应的第一电流强度；所述第一电流强度为所述目标电池在非工作状态时、参与电极界面热副反应的带电粒子的运动对应的等效电流强度；
8.根据所述当前工作电流强度、以及所述目标电池对应的电极界面电-热反应耦合系数，确定所述目标电池的电极界面电化学反应对应的干扰电流强度；所述电极界面电-热反应耦合系数表示所述目标电池在工作状态时、参与电极界面电化学反应的带电粒子中可参与电极界面热副反应的带电粒子的占比；所述干扰电流强度表示所述参与电极界面电化学反应的带电粒子中可参与电极界面热副反应的带电粒子对应的电流强度；
9.根据所述第一电流强度和所述干扰电流强度，预测所述目标电池的电极界面热副反应的第二电流强度；所述第二电流强度为所述目标电池在当前工作状态下、参与电极界面热副反应的带电粒子的运动对应的等效电流强度；
10.根据所述第二电流强度、所述最大额定电容量、以及所述目标电池的电极界面热副反应的反应焓，计算所述目标电池的电极界面热副反应的产热功率。
11.在其中一个实施例中，所述目标电池对应的电极界面电-热反应耦合系数的确定过程包括：
12.对样本电池在非工作状态下进行第一量热测试，并基于所述第一量热测试的结果建立热副反应产热功率与温度的对应关系；所述样本电池为与所述目标电池的材料组成相同的电池；
13.对所述样本电池分别在多个工作电流强度下进行第二量热测试，并基于所述第二量热测试的结果建立各所述工作电流强度下的电极界面产热功率与温度的对应关系；
14.基于所述样本电池的工作电流强度、所述样本电池的电极界面热副反应的反应焓、所述样本电池的电极界面电阻、所述样本电池的最大额定电容量，建立电极界面产热功率与热副反应产热功率和电极界面电-热反应耦合系数的关系式；
15.基于所述热副反应产热功率与温度的对应关系、各所述工作电流强度下的电极界面产热功率与温度的对应关系、以及所述电极界面产热功率与热副反应产热功率和电极界面电-热反应耦合系数的关系式，确定所述目标电池对应的电极界面电-热反应耦合系数。
16.在其中一个实施例中，所述方法还包括：
17.根据所述目标电池的电极界面电阻、以及所述当前工作电流强度，计算所述目标电池的电极界面电化学反应的产热功率。
18.在其中一个实施例中，所述根据所述当前温度、以及所述目标电池的最大额定电容量，确定所述目标电池的电极界面热副反应的第一电流强度，包括：
19.根据所述当前温度，采用预先基于阿伦尼乌斯方程建立的、所述目标电池对应的电极界面热副反应动力学模型，计算所述目标电池的电极界面热副反应的第一电子浓度瞬时下降率；所述第一电子浓度瞬时下降率为所述目标电池在非工作状态时、参与电极界面热副反应的带电粒子的运动导致电极活性材料中电子浓度的下降速率；
20.将所述最大额定电容量和所述第一电子浓度瞬时下降率相乘，得到所述目标电池的电极界面热副反应的第一电流强度。
21.在其中一个实施例中，所述根据所述第二电流强度、所述最大额定电容量、以及所述目标电池的电极界面热副反应的反应焓，计算所述目标电池的电极界面热副反应的产热功率，包括：
22.计算所述第二电流强度和所述最大额定电容量的比值，得到所述目标电池的电极界面热副反应的第二电子浓度瞬时下降率；所述第二电子浓度瞬时下降率为所述目标电池在当前工作状态下、参与电极界面热副反应的带电粒子的运动导致电极活性材料中电子浓度的下降速率；
23.将所述第二电子浓度瞬时下降率和所述目标电池的电极界面热副反应的反应焓相乘，得到所述目标电池的电极界面热副反应的产热功率。
24.在其中一个实施例中，所述根据所述当前工作电流强度、以及所述目标电池对应的电极界面电-热反应耦合系数，确定所述目标电池的电极界面电化学反应对应的干扰电流强度，包括：
25.将所述当前工作电流强度和所述目标电池对应的电极界面电-热反应耦合系数相乘，得到所述目标电池的电极界面电化学反应对应的干扰电流强度。
26.第二方面，本技术还提供了一种产热功率预测装置。所述装置包括：
27.获取模块，用于获取目标电池在当前工作状态下的当前温度、以及当前工作电流强度；
28.第一确定模块，用于根据所述当前温度、以及所述目标电池的最大额定电容量，确定所述目标电池的电极界面热副反应的第一电流强度；所述第一电流强度为所述目标电池在非工作状态时、参与电极界面热副反应的带电粒子的运动对应的等效电流强度；
29.第二确定模块，用于根据所述当前工作电流强度、以及所述目标电池对应的电极界面电-热反应耦合系数，确定所述目标电池的电极界面电化学反应对应的干扰电流强度；所述电极界面电-热反应耦合系数表示所述目标电池在工作状态时、参与电极界面电化学反应的带电粒子中可参与电极界面热副反应的带电粒子的占比；所述干扰电流强度表示所述参与电极界面电化学反应的带电粒子中可参与电极界面热副反应的带电粒子对应的电流强度；
30.预测模块，用于根据所述第一电流强度和所述干扰电流强度，预测所述目标电池的电极界面热副反应的第二电流强度；所述第二电流强度为所述目标电池在当前工作状态下、参与电极界面热副反应的带电粒子的运动对应的等效电流强度；
31.第一计算模块，用于根据所述第二电流强度、所述最大额定电容量、以及所述目标电池的电极界面热副反应的反应焓，计算所述目标电池的电极界面热副反应的产热功率。
32.在其中一个实施例中，所述装置还包括：
33.第一建立模块，用于对样本电池在非工作状态下进行第一量热测试，并基于所述第一量热测试的结果建立热副反应产热功率与温度的对应关系；所述样本电池为与所述目标电池的材料组成相同的电池；
34.第二建立模块，用于对所述样本电池分别在多个工作电流强度下进行第二量热测试，并基于所述第二量热测试的结果建立各所述工作电流强度下的电极界面产热功率与温度的对应关系；
35.第三建立模块，用于基于所述样本电池的工作电流强度、所述样本电池的电极界面热副反应的反应焓、所述样本电池的电极界面电阻、所述样本电池的最大额定电容量，建立电极界面产热功率与热副反应产热功率和电极界面电-热反应耦合系数的关系式；
36.第三确定模块，用于基于所述热副反应产热功率与温度的对应关系、各所述工作电流强度下的电极界面产热功率与温度的对应关系、以及所述电极界面产热功率与热副反应产热功率和电极界面电-热反应耦合系数的关系式，确定所述目标电池对应的电极界面电-热反应耦合系数。
37.在其中一个实施例中，所述装置还包括第二计算模块，用于根据所述目标电池的电极界面电阻、以及所述当前工作电流强度，计算所述目标电池的电极界面电化学反应的产热功率。
38.在其中一个实施例中，所述第一确定模块具体用于：
39.根据所述当前温度，采用预先基于阿伦尼乌斯方程建立的、所述目标电池对应的电极界面热副反应动力学模型，计算所述目标电池的电极界面热副反应的第一电子浓度瞬时下降率；所述第一电子浓度瞬时下降率为所述目标电池在非工作状态时、参与电极界面热副反应的带电粒子的运动导致电极活性材料中电子浓度的下降速率；将所述最大额定电容量和所述第一电子浓度瞬时下降率相乘，得到所述目标电池的电极界面热副反应的第一
电流强度。
40.在其中一个实施例中，所述第一计算模块具体用于：
41.计算所述第二电流强度和所述最大额定电容量的比值，得到所述目标电池的电极界面热副反应的第二电子浓度瞬时下降率；所述第二电子浓度瞬时下降率为所述目标电池在当前工作状态下、参与电极界面热副反应的带电粒子的运动导致电极活性材料中电子浓度的下降速率；将所述第二电子浓度瞬时下降率和所述目标电池的电极界面热副反应的反应焓相乘，得到所述目标电池的电极界面热副反应的产热功率。
42.在其中一个实施例中，所述第二确定模块具体用于：
43.将所述当前工作电流强度和所述目标电池对应的电极界面电-热反应耦合系数相乘，得到所述目标电池的电极界面电化学反应对应的干扰电流强度。
44.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述的方法的步骤。
45.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法的步骤。
46.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法的步骤。
47.上述产热功率预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过目标电池的当前工作电流强度和电-热反应耦合系数确定出干扰电流强度，然后根据电极界面热副反应的第一电流强度和干扰电流强度，预测出电极界面热副反应的第二电流强度。其中，第一电流强度为目标电池在非工作状态时、参与电极界面热副反应的带电粒子的运动对应的等效电流强度；电-热反应耦合系数表示目标电池在工作状态时、参与电极界面电化学反应的带电粒子中可参与电极界面热副反应的带电粒子的占比；干扰电流强度表示参与电极界面电化学反应的带电粒子中可参与电极界面热副反应的带电粒子对应的电流强度；第二电流强度为目标电池在当前工作状态下、参与电极界面热副反应的带电粒子的运动对应的等效电流强度。由于电池在工作状态时，其电极界面将同时发生电化学反应和热副反应，而电化学反应将占用原本可参与热副反应的带电粒子(如电子)，故根据第一电流强度和干扰电流强度预测出的第二电流强度，更接近目标电池在当前工作状态下的电极界面热副反应的实际等效电流强度，进而根据该预测出的第二电流强度计算出的产热功率更接近电极界面热副反应的实际产热功率。因此，本方法对电池在工作状态下、电极界面热副反应的产热功率的预测准确度更高，有利于提高电池的热建模、热管理或热设计的精确性，进而提高电池的安全性。
附图说明
48.图1为一个实施例中产热功率预测方法的流程示意图；
49.图2为一个示例中电极界面反应的机理示意图；
50.图3为一个示例中电极颗粒微元的示意图；
51.图4为一个实施例中确定电极界面电-热反应耦合系数的流程示意图；
52.图5为一个实施例中计算第一电流强度的流程示意图；
53.图6为一个实施例中计算电极界面热副反应的产热功率的流程示意图；
54.图7为一个示例中采用产热功率预测方法仿真电池产热行为的仿真结果示意图；
55.图8为一个实施例中产热功率预测装置的结构框图；
56.图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
57.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
58.首先，在具体介绍本技术实施例的技术方案之前，先对本技术实施例基于的技术背景或者技术演进脉络进行介绍。电池在过热等滥用条件下，除原有支持电池正常工作的、电极-电解液界面(以下简称电极界面)的电化学反应外，电极界面还会发生影响电池正常工作的热副反应。电池工作状态包括放电状态和充电状态。例如，对于放电状态的锂电池，其负极与电解液界面的电化学反应为：负极发生氧化反应，锂离子从负极脱出进入电解液，并穿过电解液到达正极，相应的电子从负极流入外电路，正极从外电路接收电子，并和电解液中的锂离子发生还原反应。而负极与电解液界面的热副反应可以是：嵌锂态负极直接与电解液发生氧化还原反应，生成碳酸锂等副产物。
59.电极界面的热副反应产生的热量可能导致电池温度的持续上升，继而引发电池内的其它副反应，并最终对电池造成不可逆的损害。因此有必要基于电极界面热副反应的产热功率，对电池进行热建模、热管理或热设计，以降低热量积累对电池的损害。例如，可以基于电极界面热副反应的产热功率对电池进行热建模，进而针对电池进行相应的散热设计，使得散热和产热平衡，以减少热量积累。
60.相关技术中，可以采用基于阿伦尼乌斯方程建立的热副反应动力学模型，来预测电极界面热副反应的产热功率。然而，该热副反应动力学模型是针对静态的电池体系建立的，即处于非工作状态的电池体系。而电池在工作状态时，其电极界面的电化学反应对电极界面的热副反应将产生一定影响，故针对静态电池体系建立的热副反应动力学模型，对电极界面热副反应的产热功率预测准确度较低，不利于电池的热建模、热管理或热设计的精确性。基于该背景，申请人通过长期的研发以及实验验证，提出本技术的产热功率预测方法，可以提高电池在工作状态时，其电极界面热副反应的产热功率预测准确度，有利于提高电池的热建模、热管理或热设计的精确性，进而提高电池的安全性。另外，需要说明的是，本技术技术问题的发现以及下述实施例介绍的技术方案，申请人均付出了大量的创造性劳动。
61.本技术实施例提供的产热功率预测方法，可以应用于终端，用于预测真实电池或仿真电池的电极界面热副反应的产热功率。可以理解的是，该方法也可以应用于服务器，还可以应用于包括终端和服务器的系统，并通过终端和服务器的交互实现。其中，终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备等，服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
62.在一个实施例中，如图1所示，提供了一种产热功率预测方法，以该方法应用于终
端为例进行说明，包括以下步骤：
63.步骤101，获取目标电池在当前工作状态下的当前温度、以及当前工作电流强度。
64.在实施中，终端可以获取目标电池在当前工作状态下的当前温度(可记为t)和当前工作电流强度(可记为ie)。其中，目标电池可以是真实电池，也可以是利用仿真平台模拟的仿真电池。若为真实电池，则可以通过电池管理系统获取目标电池在当前工作状态下的当前温度和当前工作电流强度。若为仿真电池，用户可以通过终端上的仿真平台设置电池的当前温度和当前工作电流强度，则终端可以从仿真平台中获取到当前温度和当前工作电流强度。目标电池的当前工作状态可以是放电状态或充电状态，若为放电状态，则当前工作电流强度为放电电流强度，若为充电状态则当前工作电流强度为充电电流强度。
65.步骤102，根据当前温度、以及目标电池的最大额定电容量，确定目标电池的电极界面热副反应的第一电流强度。
66.其中，第一电流强度为目标电池在非工作状态时、参与电极界面热副反应的带电粒子的运动对应的等效电流强度。
67.在实施中，若目标电池为真实电池，该真实电池的最大额定电容量(可记为cap)为电池的性能参数，则终端可以从预先存储的目标电池的各性能参数中获取最大额定电容量；若为仿真电池，则可以由用户设置最大额定电容量。然后，终端可以根据当前温度t和最大额定电容量cap，计算出目标电池的电极界面热副反应的第一电流强度(可记为)。例如，终端可以根据目标电池的电极材料和电解液材料，确定出目标电池对应的电极界面热副反应类型，然后根据热副反应动力学模型，计算出当前温度下电极界面热副反应的瞬时反应速率，进而根据该瞬时反应速率、以及该热副反应的电子转移数，计算出电极界面热副反应的第一电流强度。其中，热副反应动力学模型是基于阿伦尼乌斯方程建立的该热副反应类型对应的模型。
68.步骤103，根据当前工作电流强度、以及目标电池对应的电极界面电-热反应耦合系数，确定目标电池的电极界面电化学反应对应的干扰电流强度。
69.其中，电极界面电-热反应耦合系数表示目标电池在工作状态时、参与电极界面电化学反应的带电粒子中可参与电极界面热副反应的带电粒子的占比。干扰电流强度表示参与电极界面电化学反应的带电粒子中可参与电极界面热副反应的带电粒子对应的电流强度。
70.电极界面同时存在电化学反应和热副反应时，电化学反应将占用可参与热副反应的带电粒子(如电子)，因而参与电化学反应的电子中有一定比例的电子为原本可参与热副反应的电子，本技术中将该比例定义为电极界面电-热反应耦合系数(可记为η)。而该部分可参与热副反应的电子对应的电流强度即为本技术所述的干扰电流强度。电极界面电-热反应耦合系数η与电池材料(如电极材料、电解液材料等)有关，可以预先通过实验确定出目标电池对应的电极界面电-热反应耦合系数η，并进行存储。后续将提供一个电极界面电-热反应耦合系数η确定过程的详细说明，在此不再赘述。
71.在实施中，终端可以根据步骤101中获取的当前工作电流强度ie、以及预先存储的目标电池对应的电极界面电-热反应耦合系数η，计算出目标电池在当前工作状态下的电极界面电化学反应对应的干扰电流强度。例如，可以将当前工作电流强度ie和电极界面电-热
反应耦合系数η相乘，得到的乘积即为干扰电流强度(η
·
ie)。
72.步骤104，根据第一电流强度和干扰电流强度，预测目标电池的电极界面热副反应的第二电流强度。
73.其中，第二电流强度(可记为i
p
)为目标电池在当前工作状态下、参与电极界面热副反应的带电粒子的运动对应的等效电流强度，即在电极界面电化学反应的干扰下，实际参与电极界面热副反应的电子的运动对应的等效电流强度。
74.在实施中，终端可以根据步骤102中得到的第一电流强度、以及步骤103中得到的干扰电流强度，预测目标电池的电极界面热副反应的第二电流强度i
p
，即通过第一电流强度和干扰电流强度，预测出电极界面热副反应对应的实际的等效电流强度。例如，终端可以计算出第一电流强度和干扰电流强度(η
·
ie)的差值，该差值即为预测出的第二电流强度。
75.步骤105，根据第二电流强度、最大额定电容量、以及目标电池的电极界面热副反应的反应焓，计算目标电池的电极界面热副反应的产热功率。
76.其中，目标电池的电极界面热副反应的反应焓(可记为δh)可以预先根据实验或经验得到，并进行存储(真实电池场景)，或者直接由用户进行设置(仿真电池场景)。
77.在实施中，终端可以根据步骤104中预测出的第二电流强度i
p
、以及目标电池的最大额定电容量cap和电极界面热副反应的反应焓δh，计算目标电池的电极界面热副反应的产热功率。例如，可以计算出第二电流强度i
p
与最大额定电容量cap的比值，然后将该比值与反应焓δh相乘，得到电极界面热副反应的产热功率。
78.上述产热功率预测方法中，通过目标电池的当前工作电流强度和电-热反应耦合系数确定出干扰电流强度，然后根据电极界面热副反应的第一电流强度和干扰电流强度，预测出电极界面热副反应的第二电流强度。其中，第一电流强度为目标电池在非工作状态时、参与电极界面热副反应的带电粒子的运动对应的等效电流强度；电-热反应耦合系数表示目标电池在工作状态时、参与电极界面电化学反应的带电粒子中可参与电极界面热副反应的带电粒子的占比；干扰电流强度表示参与电极界面电化学反应的带电粒子中可参与电极界面热副反应的带电粒子对应的电流强度；第二电流强度为目标电池在当前工作状态下、参与电极界面热副反应的带电粒子的运动对应的等效电流强度。由于电池在工作状态时，其电极界面将同时发生电化学反应和热副反应，而电化学反应将占用原本可参与热副反应的带电粒子(如电子)，故根据第一电流强度和干扰电流强度预测出的第二电流强度，更接近目标电池在当前工作状态下的电极界面热副反应的实际等效电流强度，进而根据该预测出的第二电流强度计算出的产热功率更接近电极界面热副反应的实际产热功率。因此，本方法对电池在工作状态下、电极界面热副反应的产热功率的预测准确度更高，有利于提高电池的热建模、热管理或热设计的精确性，进而提高电池的安全性。
79.以下为本方案的理论推导过程，证明可以通过电极界面热副反应的第一电流强度和干扰电流强度，准确地预测出电极界面热副反应的第二电流强度。
80.当电池的电极-电解液界面同时存在电化学反应与热副反应时，该两种反应的速率或强度可以由反应导致的界面电流来描述，如图2所示，由电化学反应导致的界面电流为
ie(与电池的工作电流强度对应)，由热副反应(或称为热化学反应)导致的界面电流为i
p
(与电极界面热副反应的第二电流强度对应)。以下将建立方程对ie和i
p
进行描述。可以采用微元法进行分析，以电池在放电状态下、电池的负极活性材料颗粒的一个微元为例，如附图3所示，微元的体积为dv，微元的表面积为ds。充电状态下的电池体系、以及电池正极界面反应的原理同理，在此不再赘述。
81.该微元中可参与反应(包括热副反应和电化学反应)的电子电量表示为q，则该微元中由两种反应导致的电子电量的总下降率可表示为：
[0082][0083]
式中，为该微元中由热副反应导致的电子电量下降率，为该微元中由电化学反应导致的电子电量下降率。
[0084]
其中，由热副反应导致该微元中电子电量的下降率可表示为：
[0085][0086]
式中，j
p
为该微元表面实际由热副反应导致的界面电流密度，即微元表面参与热副反应的电子的运动对应的等效界面电流密度，ds为微元的表面积。
[0087]
由电化学反应导致的电子电量的下降率可表示为：
[0088][0089]
式中，je为该微元表面由电化学反应导致的界面电流密度。
[0090]
该微元中电子电量q还可以通过该微元中可参与反应(包括电化学反应和热副反应)的电子浓度c(为归一化浓度，初始浓度为1)和该微元中单位体积存储的可参与反应的电容量cap表示，公式如下：
[0091]
q＝c
·
cap
·
dv(4)
[0092]
则该微元中由反应导致的电子电量的总下降率还可表示为：
[0093][0094]
式中，表示该微元中由反应(包括电化学反应和热副反应)导致的电子浓度下降率。
[0095]
因此，由热副反应导致该微元中电子电量的下降率还可表示为：
[0096][0097]
由电化学反应导致的电子电量的下降率还可表示为：
[0098][0099]
式中，为热副反应导致的电子浓度下降率，为电化学反应导致的电子浓度下降率。
[0100]
当电池处于非工作状态时，电池界面不发生电化学反应，仅发生热副反应，即，该微元中的电子电量的下降率仅为由热副反应导致的电子电量下降率，联立公式(1)、(2)、(6)，可得到如下公式：
[0101][0102]
其中，表示电池在非工作状态下、由热副反应导致的电子浓度下降率，表示电池在非工作状态下、由热副反应导致的界面电流密度。
[0103]
根据公式(8)可以得到电池在非工作状态下、由电极界面热副反应导致的界面电流密度的计算公式：
[0104][0105]
根据反应热力学，电池内的热副反应遵循阿伦尼乌斯定律，则由热副反应导致的电子浓度下降率可以用式(10)和式(11)计算，此时热副反应的产热功率可由式(12)计算，式(10)至(12)可称为电极界面热副反应动力学模型。
[0106][0107]
f(c)＝(1-c)n(11)
[0108][0109]
其中，a是热副反应的前向因子，ea为反应活化能，r0＝8.314j
·
mol-1
·
k-1
是理想气体常数，t是电池温度(具体为电极界面的温度)。f(c)为反应速率函数，通常遵循式(11)中的指数定律，也可以有其它计算方法。δh为热副反应的反应焓。参数a、ea、δh、n可以根据经验或实验测得。
[0110]
联立式(9)和(10)，可以得到电池在非工作状态下、由电极界面热副反应导致的界面电流密度的计算公式：
[0111][0112]
当电池处于工作状态时，电化学反应将占用原本可参与热副反应的电子，即该微元表面由电化学反应导致的界面电流密度je中有部分电流密度为原本可参与热副反应的电子贡献的，参与电化学反应的电子中原本可参与热副反应的电子的占比即为电极界面电-热反应耦合系数η，则参与电化学反应的电子中原本可参与热副反应的电子导致的界面电流密度可以记为η
·
je，则实际参与热副反应的电子导致的界面电流密度j
p
可由如下公式计算：
[0113][0114]
根据式(2)和(6)，可得到实际由热副反应导致的电子浓度下降率的计算公式：
[0115][0116]
假设电池的负极活性材料颗粒为均匀颗粒，即内部的电子浓度c和颗粒内部各处容纳电子的能力处处相等，即单位体积的电容量cap处处相同，则颗粒表面的界面电流密度je和j
p
也是处处相同，则通过对式(15)进行积分，负极界面实际由热副反应导致的电子浓度下降率可表示为：
[0117][0118]
cap＝cap
·
v(17)
[0119]
其中，v是负极活性材料颗粒的体积，s是其表面积，cap为负极活性材料的最大电容量(可等效为电池的最大额定电容量)。
[0120]
根据电流强度的定义(单位时间通过导体横截面的电量)，并通过对式(2)积分，联立式(16)，可知负极界面实际由热副反应导致的电流强度(对应于电极界面热副反应的第二电流强度)i
p
可以表示为：
[0121][0122]
以及根据电流强度的定义，并通过对式(3)和(7)积分，可知负极界面由电化学反应导致的电流强度(对应于电池的工作电流强度)ie可以表示为：
[0123][0124]
联立公式(14)、(18)、(19)可得：
[0125][0126]
根据电流强度的定义，并对式(8)积分，可知电池在非工作状态下、负极界面由热副反应导致的电流强度(可记为，对应于电极界面热副反应的第一电流强度)可以表示为：
[0127][0128]
故联立式(20)和(21)，可得：
[0129][0130]
因此，可以通过电极界面热副反应的第一电流强度和干扰电流强度(η
·
ie)，准确地预测出电极界面热副反应的第二电流强度i
p
。
[0131]
此外，对于电池的工作电流强度，可以采用电流倍率c
rate
来定量描述施加的电流，电流倍率c
rate
满足如下公式：
[0132][0133]
则根据式(19)和(23)可得：
[0134][0135]
在一个实施例中，如图4所示，提供了一个目标电池对应的电极界面电-热反应耦合系数η的确定过程，具体包括如下步骤：
[0136]
步骤401，对样本电池在非工作状态下进行第一量热测试，并基于第一量热测试的结果建立热副反应产热功率与温度的对应关系。
[0137]
其中，样本电池为与目标电池的材料组成相同的电池。例如，可以直接采用与目标电池同一型号的商用电池作为样本电池，也可以根据与目标电池的各材料组分相同的组分制备出样本电池。样本电池可以是纽扣电池。为便于实验及提高实验效率，也可以采用与目标电池的关键组分(如电极活性材料和电解液)相同的组分组装成样本电池。
[0138]
在实施中，终端可以控制量热设备(如微型量热仪、绝热量热仪等)对样本电池在非工作状态下进行第一量热测试，具体可以是对样本电池进行预设加热速率下的扫描量热测试，当温度上升至预设温度值即可停止加热。预设加热速率和预设温度值可以根据实验或经验设置，预设温度值一般与电池的材料相关，可以设置为180℃。根据第一量热测试可以得到预设加热速率下的多个温度数据、以及各温度数据对应的产热功率(即为第一量热测试的结果)。由于电池处于非工作状态，此时测得的产热功率主要为电极界面热副反应的产热功率。然后，终端可以根据第一量热测试的结果(即各温度数据对应的产热功率)，建立热副反应产热功率与温度的对应关系，例如，可以根据各温度数据对应的产热功率拟合出热副反应产热功率-温度关系曲线po(t)，一般温度t的范围为50-180℃。
[0139]
步骤402，对样本电池分别在多个工作电流强度下进行第二量热测试，并基于第二量热测试的结果建立各工作电流强度下的电极界面产热功率与温度的对应关系。
[0140]
在实施中，终端可以对样本电池分别在多个工作电流强度下进行第二量热测试。例如，终端可以控制量热设备对样本电池进行加热升温并记录温度数据，并在达到各预设温度值时控制样本电池进行第一工作电流强度的充电或放电，并通过量热设备测量该预设温度值对应的产热功率。此时测得的产热功率主要为电极界面热副反应的产热功率和电极界面电化学反应的产热功率(即焦耳热)之和，可称为电极界面产热功率。各预设温度值可以为50-180℃之间的多个温度值，每达到一个预设温度值，则控制样本电池进行第一工作电流强度的充电或放电。然后再对样本电池在第二工作电流强度下进行量热测试，以得到多个工作电流强度下的量热测试结果。各工作电流强度下的温度数据及对应的产热功率，即为第二量热测试结果。工作电流强度可以以电流倍率描述(见公式(23))，电流倍率可以设置为0c-8c(单位h-1
)之间。可选的，在对样本电池进行第二量热测试前，可以先将样本电池充电至满电状态(可以等同达到最大额定电容量)，以在满电状态下进行第二量热测试。可以理解的，可以采用多个样本电池，同时对各样本电池进行某个工作电流强度下的量热测试，例如，可以对5个样本电池同时加热，当加热到预设温度值时，控制该5个样本电池分别以0.1c、0.5c、1c、5c、10c的电流倍率放电，并测量各样本电池对应的产热功率，由此可以同时得到5个工作电流强度下的温度数据和对应的产热功率，以提高测试效率。
[0141]
然后，终端可以根据第二量热测试的结果(即各工作电流强度下的温度数据及对应的产热功率)，建立各工作电流强度下的电极界面产热功率与温度的对应关系，例如，可以根据各电流倍率下的温度数据及对应的产热功率，拟合出各电流倍率下的电极界面产热
功率-温度关系曲线温度关系曲线为电流倍率c
rate-i
下的电极界面产热功率-温度关系曲线，一般温度t的范围为50-180℃。
[0142]
步骤403，基于样本电池的工作电流强度、样本电池的电极界面热副反应的反应焓、样本电池的电极界面电阻、样本电池的最大额定电容量，建立电极界面产热功率与热副反应产热功率和电极界面电-热反应耦合系数的关系式。
[0143]
在实施中，终端可以基于样本电池的工作电流强度ie、样本电池的电极界面热副反应的反应焓δh、样本电池的电极界面电阻r
sei
、样本电池的最大额定电容量cap，建立电极界面产热功率p与热副反应产热功率和电极界面电-热反应耦合系数η的关系式，其中，热副反应产热功率为电池在非工作状态时、电极界面热副反应的产热功率。在一个示例中，该关系式如下所示：
[0144][0145]
以下为该关系式的推导过程：
[0146]
电极界面产热功率p满足如下公式：
[0147]
p＝p
p
pe(26)
[0148]
其中，p
p
为电极界面热副反应在电化学翻译干扰下的实际产热功率，pe为电极界面电化学反应产热功率。
[0149]
参照公式(12)，电极界面热副反应的实际产热功率p
p
满足如下公式：
[0150][0151]
根据公式(14)、公式(16)和公式(27)，可得
[0152][0153]
电极界面电化学反应产热功率pe满足如下公式：
[0154]
pe＝i
e2
·rsei
(29)
[0155]
联立公式(9)、(12)、(26)、(28)、(29)，可得：
[0156][0157][0158][0159][0160]
即得到如公式(25)的关系式。
[0161]
步骤404，基于热副反应产热功率与温度的对应关系、各工作电流强度下的电极界面产热功率与温度的对应关系、以及电极界面产热功率与热副反应产热功率和电极界面电-热反应耦合系数的关系式，确定目标电池对应的电极界面电-热反应耦合系数。
[0162]
在实施中，终端可以基于步骤401建立的热副反应产热功率与温度的对应关系、步骤402建立的各工作电流强度下的电极界面产热功率与温度的对应关系、以及步骤403建立
的电极界面产热功率与热副反应产热功率和电极界面电-热反应耦合系数的关系式，确定目标电池对应的电极界面电-热反应耦合系数。
[0163]
例如，终端可以根据热副反应产热功率-温度关系曲线po(t)得到温度tj下的产热功率po(tj)，作为关系式(25)中，电池在温度tj下、且非工作状态时的热副反应产热功率。以及，终端可以在电流倍率c
rate-i
下的电极界面产热功率-温度关系曲线得到电流倍率c
rate-i
、及温度tj下的电极界面产热功率作为关系式(25)中的电极界面产热功率p，并根据电流倍率c
rate-i
和最大额定电容量cap计算得到工作电流强度i
e-i
，作为关系式(25)中的工作电流强度ie。
[0164]
由此，根据步骤403建立的关系式(25)可以得到如下公式：
[0165][0166]
然后，终端可以基于步骤401建立的热副反应产热功率-温度关系曲线po(t)、步骤402建立的各工作电流强度i
e-i
(与电流倍率c
rate-i
具有对应关系)下的电极界面产热功率-温度关系曲线、以及公式(34)，拟合出温度tj下的电极界面电-热反应耦合系数η(tj)，得到样本电池在多个温度下的电极界面电-热反应耦合系数η(t)。
[0167]
然后，终端可以计算样本电池在多个温度下的电极界面电-热反应耦合系数η(t)的平均值，将该平均值确定为目标电池对应的电极界面电-热反应耦合系数η。终端也可以建立电极界面电-热反应耦合系数η与温度t的对应关系，进而终端可以根据该对应关系，确定出目标电池在当前温度下的电极界面电-热反应耦合系数η。
[0168]
根据本实施例得到的电极界面电-热反应耦合系数η，可以准确地反映出目标电池在工作状态时、电化学反应对热副反应的干扰程度，进而可以更准确地预测出目标电池在当前工作状态下、参与电极界面热副反应的带电粒子的运动对应的等效电流强度，从而提高电极界面热副反应的产热功率的预测准确度。
[0169]
在一个实施例中，该方法还包括焦耳热的计算步骤：根据目标电池的电极界面电阻、以及当前工作电流强度，计算目标电池的电极界面电化学反应的产热功率。
[0170]
在实施中，终端可以根据目标电池的电极界面电阻r
sei
和当前工作电流强度ie，计算目标电池的电极界面电化学反应的产热功率pe(如前述公式(29))。由此，可以根据电极界面电化学反应产热功率pe与电极界面热副反应的实际产热功率p
p
计算出电极界面产热功率p(如前述公式(26))。
[0171]
本实施例中计算出的电极界面产热功率p更接近电极体系的实际产热功率，即通过本方法可以更准确地预测出电池在不同电化学过程中(如不同电流倍率下)的产热功率，对电池的热建模、热管理、热设计应用具有重要意义。
[0172]
在一个实施例中，如图5所示，步骤102中确定电极界面热副反应的第一电流强度的方法具体包括如下步骤：
[0173]
步骤501，根据当前温度，采用预先基于阿伦尼乌斯方程建立的、目标电池对应的电极界面热副反应动力学模型，计算目标电池的电极界面热副反应的第一电子浓度瞬时下降率。
[0174]
在实施中，终端可以根据当前温度t，采用预先基于阿伦尼乌斯方程建立的、目标
电池对应的电极界面热副反应动力学模型(如前述式(10)至(12))，计算目标电池的电极界面热副反应的第一电子浓度瞬时下降率。具体的，终端可以将当前温度t代入式(10)，计算出目标电池的电极界面热副反应的第一电子浓度瞬时下降率。其中，第一电子浓度瞬时下降率为目标电池在非工作状态下、参与电极界面热副反应的带电粒子的运动导致的电极材料中电子浓度的下降速率。
[0175]
步骤502，将最大额定电容量和第一电子浓度瞬时下降率相乘，得到目标电池的电极界面热副反应的第一电流强度。
[0176]
其中，通过对前述公式(9)进行积分，并联立公式(21)，得到如下公式：
[0177][0178]
因此，在实施中，终端可以将最大额定电容量cap和第一电子浓度瞬时下降率相乘，即得到电极界面热副反应的第一电流强度。
[0179]
在一个实施例中，如图6所示，步骤105中计算电极界面热副反应的产热功率的过程具体包括如下步骤：
[0180]
步骤601，计算第二电流强度和最大额定电容量的比值，得到目标电池的电极界面热副反应的第二电子浓度瞬时下降率。
[0181]
其中，第二电子浓度下降率为目标电池在当前工作状态下、参与电极界面热副反应的带电粒子的运动导致的电极材料中电子浓度的下降速率。
[0182]
在实施中，基于电流强度的定义、以及上述公式(16)可得如下公式：
[0183][0184]
因此，终端可以将第二电流强度i
p
和最大额定电容量cap代入公式(36)，计算二者的比值，得到目标电池的电极界面热副反应的第二电子浓度瞬时下降率。
[0185]
步骤602，将第二电子浓度瞬时下降率和目标电池的电极界面热副反应的反应焓相乘，得到目标电池的电极界面热副反应的产热功率。
[0186]
在实施中，终端将第二电子浓度瞬时下降率和目标电池的电极界面热副反应的反应焓δh，即根据公式(27)，计算得到目标电池的电极界面热副反应的产热功率p
p
。
[0187]
上述各实施例中提供的产热功率预测方法可以应用于对电池在不同电化学过程中的产热行为进行仿真预测，以预测电池体系在不同电化学过程中的产热表现。
[0188]
在一个仿真示例中，可以对恒功率加热模式下的电池体系的产热功率进行仿真预测，以预测电池体系的温度。在恒功率加热模式中，电池体系的升温(具体为负极活性材料颗粒的升温)来自于自身产热功率、加热功率与热交换功率，在时刻t的电极活性材料颗粒温度t可由式(37)至(40)进行计算。
[0189]
[0190][0191]
p
all
＝p
p
pe p
h-pd(39)
[0192]
pd(t)＝h
partical
·apartical
·
(t-t
env
)(40)
[0193]
式中，pe为电极界面电化学反应产热功率，p
p
为电极界面热副反应的实际产热功率，可根据前述实施例中的产热功率预测方法计算得到；ph为加热功率，本仿真示例中设为0.2mw；pd为热交换功率(或散热功率)，可以根据公式(40)计算得到。其中，h
partical
为负极活性材料颗粒与环境的热交换系数，本仿真示例中设为0.01w
·
k-1
·
m-2
；a
partical
为负极活性材料颗粒与环境的热交换面积，本仿真示例中以颗粒为正方形进行计算，1g材料对应的颗粒表面积约为2.118cm2，t
env
为环境温度，本仿真示例中设为25℃。ch为比热容，t0为起始温度，本示例中升温至40℃开始施加放电电流。相关参数的具体取值见表1，假设仿真的电池体系中负极活性材料颗粒的质量为1g，电池体系的电极界面电-热反应耦合系数η＝1。在本示例中的加热和散热功率条件下，负极活性材料颗粒的热平衡温度约为120℃。
[0194]
表1参数取值表
[0195][0196][0197]
本仿真示例的仿真结果如图7所示，可见对负极活性材料颗粒施加不同倍率的放电电流(即不同的放电电流强度)会影响负极活性材料颗粒在恒功率加热热失效过程中的反应速率与产热行为。随着施加的放电电流倍率增加，电池在热失效过程中的最高温度先减小后增加。根据图7可知，0c倍率放电电流，即电池在非工作状态下时，此时界面仅发生电极界面热副反应，负极活性材料颗粒的最高温度可达约170℃，后由于散热缓慢向加热-散热平衡温度(约120℃)下降；0.01c至0.1c倍率范围内的放电电流可以有效抑制电极界面热副反应的产热，颗粒在恒功率加热条件下缓慢升温至加热与散热平衡温度(约120℃)；继续增加放电电流倍率至5c或10c，会由于焦耳热的影响在接入短路电流后温度瞬间升高，颗粒最高温度可达约200℃，反而不利于电池的热稳定性。以上仿真结果说明在0.01c至0.1c范围内的放电电流可以有效抑制电极界面热副反应，提高电池的热稳定性，增大放电倍率，反而由于焦耳热的作用导致电池的热失效危害性增加。
[0198]
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头
的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0199]
基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的产热功率预测方法的产热功率预测装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个产热功率预测装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于产热功率预测方法的限定，在此不再赘述。
[0200]
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种产热功率预测装置800，包括：获取模块801、第一确定模块802、第二确定模块803、预测模块804和第一计算模块805，其中：
[0201]
获取模块801，用于获取目标电池在当前工作状态下的当前温度、以及当前工作电流强度。
[0202]
第一确定模块802，用于根据当前温度、以及目标电池的最大额定电容量，确定目标电池的电极界面热副反应的第一电流强度；第一电流强度为目标电池在非工作状态时、参与电极界面热副反应的带电粒子的运动对应的等效电流强度。
[0203]
第二确定模块803，用于根据当前工作电流强度、以及目标电池对应的电极界面电-热反应耦合系数，确定目标电池的电极界面电化学反应对应的干扰电流强度；电极界面电-热反应耦合系数表示目标电池在工作状态时、参与电极界面电化学反应的带电粒子中可参与电极界面热副反应的带电粒子的占比；干扰电流强度表示参与电极界面电化学反应的带电粒子中可参与电极界面热副反应的带电粒子对应的电流强度。
[0204]
预测模块804，用于根据第一电流强度和干扰电流强度，预测目标电池的电极界面热副反应的第二电流强度；第二电流强度为目标电池在当前工作状态下、参与电极界面热副反应的带电粒子的运动对应的等效电流强度。
[0205]
第一计算模块805，用于根据第二电流强度、最大额定电容量、以及目标电池的电极界面热副反应的反应焓，计算目标电池的电极界面热副反应的产热功率。
[0206]
在一个实施例中，该装置还包括第一建立模块、第二建立模块、第三建立模块和第三确定模块，其中：
[0207]
第一建立模块，用于对样本电池在非工作状态下进行第一量热测试，并基于第一量热测试的结果建立热副反应产热功率与温度的对应关系；样本电池为与目标电池的材料组成相同的电池。
[0208]
第二建立模块，用于对样本电池分别在多个工作电流强度下进行第二量热测试，并基于第二量热测试的结果建立各工作电流强度下的电极界面产热功率与温度的对应关系。
[0209]
第三建立模块，用于基于样本电池的工作电流强度、样本电池的电极界面热副反应的反应焓、样本电池的电极界面电阻、样本电池的最大额定电容量，建立电极界面产热功率与热副反应产热功率和电极界面电-热反应耦合系数的关系式。
[0210]
第三确定模块，用于基于热副反应产热功率与温度的对应关系、各工作电流强度
下的电极界面产热功率与温度的对应关系、以及电极界面产热功率与热副反应产热功率和电极界面电-热反应耦合系数的关系式，确定目标电池对应的电极界面电-热反应耦合系数。
[0211]
在一个实施例中，该装置还包括第二计算模块，用于根据目标电池的电极界面电阻、以及当前工作电流强度，计算目标电池的电极界面电化学反应的产热功率。
[0212]
在一个实施例中，第一确定模块802具体用于：
[0213]
根据当前温度，采用预先基于阿伦尼乌斯方程建立的、目标电池对应的电极界面热副反应动力学模型，计算目标电池的电极界面热副反应的第一电子浓度瞬时下降率；第一电子浓度瞬时下降率为目标电池在非工作状态时、参与电极界面热副反应的带电粒子的运动导致电极活性材料中电子浓度的下降速率；将最大额定电容量和第一电子浓度瞬时下降率相乘，得到目标电池的电极界面热副反应的第一电流强度。
[0214]
在一个实施例中，第一计算模块805具体用于：
[0215]
计算第二电流强度和最大额定电容量的比值，得到目标电池的电极界面热副反应的第二电子浓度瞬时下降率；第二电子浓度瞬时下降率为目标电池在当前工作状态下、参与电极界面热副反应的带电粒子的运动导致电极活性材料中电子浓度的下降速率；将第二电子浓度瞬时下降率和目标电池的电极界面热副反应的反应焓相乘，得到目标电池的电极界面热副反应的产热功率。
[0216]
在一个实施例中，第二确定模块803具体用于：
[0217]
将当前工作电流强度和目标电池对应的电极界面电-热反应耦合系数相乘，得到目标电池的电极界面电化学反应对应的干扰电流强度。
[0218]
上述产热功率预测装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0219]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、移动蜂窝网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种产热功率预测方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
[0220]
本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0221]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
[0222]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算
机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
[0223]
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
[0224]
需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
[0225]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
[0226]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0227]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。