Lithium-ion batteries have found widespread applications in automotive, energy storage, and numerous other fields, attributed to their remarkable features such as high energy density, extended cycle life, and the absence of a memory effect. Nevertheless, these batteries are prone to various forms of abuse, including electrical, thermal, and mechanical stress, which can lead to internal short circuits and subsequently thermal runaway. This thermal runaway poses a significant threat to the safe operation of lithium-ion batteries. In this paper, we delve into the working principles of lithium-ion batteries and provide a comprehensive overview of the reaction characteristics of critical components, including the solid electrolyte interphase (SEI) film, electrolyte, electrode, and separator, during the thermal runaway process. It is found that the decomposition of SEI film and electrolyte occur at 80 and 100 °C, respectively, among which the chemical reactions between the negative electrode and the electrolyte could occur as well, while the diaphragm starts to undergo melting at 110 °C. It is crucial to highlight that various cathode materials exhibit distinct thermal decomposition temperatures, falling within a range of 150–300 °C. Notably, the melting of the diaphragm constitutes an endothermic reaction, efficiently absorbing a portion of heat, whereas all other reactions observed were exothermic. Furthermore, we conduct a detailed analysis and summary of how battery materials, battery state, external environmental conditions, and the initiating factors of thermal runaway impact voltage, temperature, and the type and concentration of gases produced during this process. Moreover, we summarize the current research efforts aimed at enhancing the safety performance of lithium-ion batteries, focusing on three key areas: thermal runaway prevention, thermal runaway early warning systems, and thermal runaway fire prevention technology. Finally, we identify the shortcomings of current technologies and provide insights into future prospects for addressing these challenges.

The effect of the slamming phase angle on the vacuum arc characteristics is investigated by simulation analysis. The time-varying terms of flow field parameters such as density, temperature, pressure and velocity are introduced into the existing two-temperature magnetohydrodynamic steady state model, and the dynamic meshing method is utilized to model the contact separation process, so as to simulate different arc motion states by changing the breaking phase angle, and to investigate the arc morphology and the energy changes in the opening and breaking process. Simulation results show that the plasma is constantly spreading outward, due to the current reduction, the metal vapor source is also gradually reduced, the plasma density between the poles is reduced, the anode has not yet reached the active degree, and finally the arc is extinguished. The divided phase plays a crucial role in the properties of the vacuum arc. Specifically speaking, under the same breaking speed, the larger the breaking phase angle is, the shorter the arc burning time is, the smaller the anode plasma density is when the current passes through zero, and the smaller the anode energy flow density is.

During long-term operation, cables and their accessories may experience partial discharge,which can easily lead to insulation degradation or insulation faults.This article adopts Convolutional Neural Network (CNN) and introduces genetic algorithm to optimize the CNN network model,achieving pattern recognition for typical discharge types.The research results indicate that the CNN model optimized by genetic algorithm has significantly improved recognition accuracy compared to traditional methods,and this method has significant advantages in improving the accuracy and robustness of cable terminal partial discharge recognition.

During the phase-selective tripping process of vacuum circuit breakers, temperature changes can cause an increase in the dispersion of the permanent magnet mechanism's action. This paper investigates the magnitude of the action dispersion of the vacuum circuit breaker closing process when the control circuit of the monostable permanent magnet mechanism and the body of the mechanism are subjected to parameter changes caused by temperature effects. According to D'Alembert's equation of motion, voltage balance law, Maxwell's law and thermal balance equation, the calculation model of action time under the influence of temperature is established. Through the finite element calculation software, the control circuit and the permanent magnet are analyzed from the two aspects of the influence of temperature change, and it is concluded that the low temperature has a greater influence on the control circuit, and the high temperature has a greater influence on the permanent magnet. Finally, the whole machine is analyzed by the influence of temperature change, and it is concluded that when it is affected by temperature, the action time dispersion of monostable permanent magnet mechanism, which provides a basis for the vacuum circuit breaker with monostable permanent magnet mechanism to compensate for the control time of selective phase breaking and closing.

Fibrinopurulent thorax is a rare condition that can lead to respiratory failure. Fibroblastic decortication surgery has been shown to be an effective treatment for chronic empyema in previous studies. However, there is limited evidence supporting surgical intervention for fibrinopurulent thorax in cases of respiratory failure.