如果电池本身存在因为物理和化学原因的自放电，且超过了设定的控制标准，那挑选出来的电池处理一点也不可惜，还提前发现了问题电池。但也存在另一类的情况，因为某些干扰，给我们展示的结果显示自放电存在异常，而实际情况下，电池的物理 化学自放电处于可控范围，这样的情况也存在。

比如我们知道，一个产品最终展示给我们的变差，即总变差=产品固有变差 检测变差，如果产品本身固有变差一定，检测本身不制造产品变差，只是影响总变差，检测的大幅度波动可能会给我迥异的结果。也是我们常说的第二类错误，测量导致的自放电数值异常。

【资料图】

这时候我们需要注意，两次测试时候所选用的测量设备的测量系统是否满足，如精度是否足够，分辨率10mV的设备是测不出1mV波动的压降数据的；准确度是否足够，测量的值和实际的值是否一致，测量设备是否经过了定期的校准；同一设备多次测试时候一致性是否满足要求；两台测试设备间是否具有极高的一致性等都需要进一步监控和明确。

除此之外，还有一些干扰自放电测量值的因素，本身并不会导致自放电，但是会干扰自放电的进程，比如极化、温度、时间、SOC荷电状态。

极化对自放电的影响

电池在充放电过程中会产生极化现象，电子流动速度快于电极反应速度，阳极电位向正移、阴极电位向负移、从而减少了电位差。进一步，极化又可以分为欧姆计划、浓差极化和电化学极化。

欧姆极化主要由电池内部各连接部分的电阻造成，电流减小，极化减小，电流停止则消失；电化学极化是电极表面的电化学反应的延迟性造成，随着电流减少降低；浓差极化则是由于离子扩散的延迟性，造成电极表面和电解液之间的浓度差，也会随着电流的下降逐渐降低和消失。

影响这些极化的因素主要有电解液（电导率）；活性物质（活性物质颗粒和微观结构，会让锂离子嵌入通道不同）；导电剂（导电剂对内阻的影响）；极片面密度及均一性（厚度越大，不均一会产生较大浓差极化）；压实密度（压实密度大，材料和电解液接触相对少，影响浓差极化和欧姆极化）。此外，SEI膜的成膜质量也会影响，造成电压滞后。

说了这么多极化，那么极化对电池自放电的干扰，则主要是电池电压滞后带来的测试差异，举个例子，电池分容结束了，于是对电池进行测试电压内阻，得到一个电压V1，再过一天测试电池电压，得到电压V2，大概率静置后的V2会比V1大，因为存在的极化导致的电压滞后，这样检测出来的自放电K值，很有可能是负值，是不准确的。

既然极化对自放电测试存在一定干扰，那实际生产中如何去设置工艺减少极化的影响呢？

首先是分容工步的设置，在分容最后一步充电过程中，多采取CC/CV充电，达到一定电压后采取恒压充电，逐渐降低充电电流，直到电流为0，有一定的降低极化的作用。

其次是分容后电池SOC，分容最后一步是充电，不充电后面没法测试自放电，那么充多少电合适呢？一般认为把电量控制在平台电压下比较适合，这时候极化电压变化不大，比如三元电池充到3.6V的截止电压，铁锂充到3.2V的截止电压。

此外，往往在分容结束后，要有一个消除极化的过程。比如根据研究，电池在结束充放电后，在25%的SOC下，20H后电压降速率基本一致，可以认为极化基本消失；50%的SOC下，14H以后压降速率基本一致。

故而根据自己公司电芯实际情况，在分容后静置一定的时间去除极化的影响后再测试OCV，最大程度减少极化对自放电测试的干扰。

温度对自放电的影响

这里面主要讲两个温度，一个是储存温度，一个是检测时候的温度。就储存温度而言，很多工厂会有两种方式，高温储存 常温储存，高温储存是基于阿伦尼乌斯公式，是化学反应速率常数随温度变化关系的经验公式：

k为速率常数，R为摩尔气体常量，T为热力学温度，Ea为表观活化能（阿伦尼乌斯经验公式的前提假设认为活化能Ea被视为与温度无关的常数），A为指前因子（也称频率因子）。

我们在电解液的储存那里会经常用到，因为某些电解液需要低温储存，但是在某些极端情况下，暂时储存于常温或者40℃（如夏天三伏天）时候，要根据速率来折算后面可储存的保质期时间。

电池的储存也是一样的，根据研究，在一定的储存时间内，K值和温度呈现正相关的关系，即储存时候温度越高，K值越大。为了让一些自放电有问题的电池提前暴露出来，分容后采取高温＋常温静置方式，但分容后建立电池的高温静置库，还需要根据实际情况，结合成本好安全的考虑来设定。

电池测试电压时候的温度，也会干扰电池的电压测试结果。比如一个有趣的现象，电池经过静置后测试，电压却更高了，这样K值就变成负的了。这样的情况可能就是因为两次测试时候的温度不同导致。电芯温度越低，电压测出来就会越高，如果OCV2的测试温度明显低于OCV1的温度，电芯K值就可能为负。

时间对自放电的影响

K值具有分容后储存时间越长，K值越小的特性。即温度一定时，K值随着静置时间的延长而减少，这只是一个简单的数学除法，前期电压下降快，后期电压下降速率降低，趋于稳定。

故而，要求K值小，除了降低产品本身自放电情况，只能通过增加成品电池的储存时间。但是在现在这个时间就是金钱的时代，产品的周转速度越快，越能更快的拿到收益进行扩大再生产，故而储存时间需要取决于一个平衡点。即能挑选出自放电异常的电池，又尽可能的减少储存时间。

SOC对自放电的影响

如前面所述，在平台电压下，极化没有那么强烈，干扰也较小。有研究表明，在一定的温度和一定的储存时间内，SOC越大，表现出来的K值可能会越大。

小结

不同SOC状态，对物理自放电的影响不同，100%SOC下更容易分辨物理自放电异常的电池；

物理自放电和时间关系明显，时间越长，越容易挑选物理自放电电池；

如前面所述，电池在多次循环中，可能会让电池内部的微短路溶融，反而物理自放电会降低，故而循环对物理自放电的挑选更有效；

高温则对化学自放电的挑选更加有效，循环对化学自放电电池的挑选效果并不明显。比如：电池分容后，往往是高温静置＋常温静置，按照常温静置时间/高温静置时间=2.8，则便于挑选物理自放电；小于2.8则便于挑选化学自放电，但很多时候，并不一定有高温静置。

我们做过一次对K值进行了大量数据的收集和探索，设定K值的案例，限于篇幅有限，我放在了知识星球里面，感兴趣的朋友可以到我的知识星球（锂电圈）了解查看。

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