```html
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Müəlliflər: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Shengyu Tao Ruifei Ma Zixi Zhao Guangyuan Ma Lin Su Heng Chang Yuou Chen Haizhou Liu Zheng Liang Tingwei Cao Haocheng Ji Zhiyuan Han Minyan Lu Huixiong Yang Zongguo Wen Jianhua Yao Rong Yu Guodan Wei Yang Li Xuan Zhang Tingyang Xu Guangmin Zhou Abstrakt İstifadə müddəti bitmiş batareyaların sürətli və dəqiq sağlamlıq vəziyyəti (SOH) qiymətləndirilməsi, təkrar istifadə və təkrar emal üçün əsas ilkin müalicədir. Lakin, məlumata əsaslanan üsullar təsadüfi SOH və doldurulma vəziyyəti (SOC) təqaüd şəraitində ətraflı məlumat kurasiyası tələb edir. Burada biz göstəririk ki, generativ təlimlə dəstəklənən SOH qiymətləndirilməsi məlumat çatışmazlığı və heterojenlik problemlərini yüngülləşdirmək üçün perspektivlidir, 2700 istifadə müddəti bitmiş litium-ion batareya nümunəsindən, 3 katod material növü, 3 fiziki format, 4 tutum dizaynı və 10 SOC səviyyəsi ilə 4 tarixi istifadəni əhatə edən bir puls injeksiya dəsti vasitəsilə təsdiqlənmişdir. Yaradılmış məlumatlardan istifadə edərək, bir reqressor, görünməmiş SOC altında 6% -dən aşağı orta mütləq faiz səhvləri ilə dəqiq SOH qiymətləndirmələri həyata keçirir. Biz proqnozlaşdırırıq ki, təklif olunan texnikanın vahid tətbiqini fərz edərək, bu, 2030-cu il dünya üzrə batareya təqaüd ssenarisi üçün məlumat kurasiyası xərclərini azaltmaqla 4,9 milyard dollar elektrik enerjisi xərclərindən və 35,8 milyard kq CO2 emissiyalarından qənaət edəcəkdir. Bu məqalə, məlumatların əldə edilməsi bir çox qiymətləndirmə və proqnozlaşdırma vəzifələri üçün vaxt aparan, bahalı və çirkli ola biləcəyi nəzərə alınaraq, generativ üsullardan istifadə edərək məhdud məlumatlardan istifadə edərək geniş məlumat sahəsini araşdırmaq üçün istifadəni vurğulayır. Giriş Qeyri-karbon enerjinin keçidinə kritik bir sektor olan nəqliyyatın elektrifikasiyası  , qalıq yanacaq əsaslı nəqliyyat paradiqmasını görünməmiş dərəcədə yenidən formalaşdırdı. Litium-ion batareyalar, elektrikli nəqliyyat vasitələri (EV) üçün münasib, davamlı və təhlükəsiz enerji təchizatı təmin edərək bu keçiddə həyati əhəmiyyət kəsb edir  , . İstifadədə olan və xidməti başa çatmış EV batareyalarının ümumi tutumu 2050-ci ilə qədər Beynəlxalq Bərpa Olunan Enerji Agentliyi və Storage Lab ssenarilərindəki qiymətləndirmədən xeyli yüksək olaraq 32–62 terra-vattı keçəcək  . Lakin, istifadə müddəti bitmiş EV batareyaları böyük qalıq tutum dəyəri ilə güclü şəkildə tənzimlənir, adətən nominal tutumun 80% -dən çoxu istifadə olunmur  , . Düzgün idarə olunmasa, bu, istehsalçılar və istifadəçilər üçün iqtisadi yükə səbəb olur  , həmçinin sonrakı ekoloji və sosial problemlər yaradır  , resurs israfı, təchiz zəncir riskləri və karbon emissiyaları daxil olmaqla  , , . 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Batareya təqaüdünün qeyri-müntəzəm artımı ilə bağlı narahatlıqları həll etmək üçün perspektivli strategiyalar təkrar istifadə  , ,  və təkrar emal  -dir. Təkrar istifadə zamanı istifadə müddəti bitmiş batareyalar şəbəkəyə qoşulmuş enerji saxlama sistemləri  , yaşayış binaları üçün enerji təchizatı   və aşağı sürətli nəqliyyat vasitələri kimi tətbiqlər üçün yenidən istifadə olunur. Lakin, təkrar istifadə ilkin ilkin müalicələr tələb edir, o cümlədən tutumun uyğunluğu  , tutumun çeşidlənməsi   və yenidən qruplaşdırma  ,  tətbiq tələblərinə cavab vermək üçün  . Pilot proqramların başlanmasına baxmayaraq  , , , istifadə ssenariləri və təqaüd yolları üçün ciddi standartların olmaması, qalıq tutumun rasional istifadəsinə mane olur  . Təkrar emal əvəzlə, materialların çıxarılması və ya struktur təmiri yolu ilə istifadə müddəti bitmiş batareyaların qalıq dəyərlərindən istifadə edir  , , geri dönməz şəkildə deqradasiyaya uğramış istifadə müddəti bitmiş batareyalar üçün uyğundur. Piroloji və hidrometallurgiya ilə müqayisədə  , , birbaşa təkrar emal, üstün rentabelllik, daha aşağı enerji istehlakı və azaldılmış karbon emissiyaları ilə seçilir  , , . Litiumun yenilənməsindən və katod materiallarının sonrakı emalından istifadə edərək, birbaşa təkrar emal, effektiv material struktur təmiri və performansın bərpası  -ni əldə edir. Lakin, sağlamlıq vəziyyəti (SOH) birbaşa təkrar emal strategiyası formulasiyalarında tələb olunan kimyəvi reagent və gözlənilən litium əlavə dozalarını müəyyən edir  , , . Dozanın azlığı natamam təmiri nəticələnə bilər, həddindən artıq dozada isə katod səthində qalıq qələvinin əmələ gəlməsinə səbəb ola bilər, bərpa performansını pisləşdirir  , . Təəssüf ki, SOH əldə edilməsi invaziv material xarakterizasiyası tələb edir  ,  və uzun tutum kalibrləmə testləri, qeyri-invaziv, sürətli və dayanıqlı SOH əldə edilməsi qalan bir problem olaraq qalır. 6 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 26 27 30 31 32 33 34 27 35 36 37 Tutarlı SOH məlumatını təmin etmək üçün EV batareyaları monitorinq edilir və operativ məlumatlar bulud platformaları   və batareya pasportları   tərəfindən qeyd olunur. Avropa Parlamenti, istifadə müddəti bitmiş batareyaların xidmət müddətinin sonunda təkrar istifadə oluna, yenilənə və ya təkrar emal oluna bilməsini təmin etmək üçün 14 iyun 2023-cü il tarixində Batareyalar Direktivi qəbul etmişdir  . Lakin, tələb olunan monitorinq və qeydiyyat proseduru yalnız EV xidmət mərhələsində əlçatandır, istifadə müddəti bitmiş batareyalar artıq avtomobil daxili monitorinq vahidinə qoşulmamışdır. Beləliklə, sahədə mövcud olan SOH məlumatlarını əldə etmək çətindir. Ömürlük məlumatların bütünlüyü, sahə məlumatlarından başqa, tarix məlumatlarına və ya idarə olunan şəraitə qarşı istifadə edərək SOH qiymətləndirməsi tələb edən əsas bir problem olaraq qalır  , , . Bir həll yolu, istifadə müddəti bitmiş batareya toplama sahəsində tutum kalibrləmə testinin, yəni doldurulma vəziyyəti (SOC) şərtləndirilməsinin aparılmasıdır, bu sadədir, lakin bu, qeyri-mümkün test vaxtı və əlavə elektrik xərcləri tələb edir. Hibrid puls gücü xarakterizasiyası testi, dinamik puls injeksiyası ilə SOH qiymətləndirilməsi üçün bir alternativdir, lakin tam test ardıcıllığı 12 saatdan çox çəkir. Tao və başqaları, istifadə müddəti bitmiş batareyaların SOH qiymətləndirilməsi üçün qısa impulslardan istifadə etmişlər, SOC-nin 5% -ə qədər şərtləndirildiyi fərz edilmişdir, bu da təsadüfi təqaüd SOC şəraitinə çətinliklə uyğun gəlirdi  . Sensor əsaslı ölçmələrdə son irəliləyişlərə rentgen şəkilləri  , elektrokimyəvi empedans  , , optik lif sensorları  , , akustika sensorları  , , qismən doldurma  , , və puls injeksiyası  ,  daxildir. Sensor əsaslı texnikalar invazivlik səbəbindən laboratoriya mərhələsindədir, halbuki puls injeksiyası batareya deqradasiyasını fiziki zərərdən ayırmaqla, eyni zamanda qismən doldurma və elektrokimyəvi empedans əsaslı üsullardan daha sürətlidir  , , , , , . Lakin, puls injeksiyası məlumata əsaslanan bir üsuldur ki, bu yalnız maşın öyrənmə icmasında sahə köçürülməsi problemindəki adi problem kimi tanınan model tətbiqi mərhələsinin təqaüd şəraitini fiziki olaraq ölçülmüş məlumatların əhatə etdiyi ideal fərziyyə altında mümkündür. Transfer təlimi və sahə uyğunlaşdırma üsullarındakı son irəliləyişlərə baxmayaraq  , , , çətinliklər davam edir, çünki uyğunlaşdırılacaq hədəf sahəsi tətbiq zamanı əvvəlcədən məlumat tələb edir və mövcud öyrənmə metodları təsadüfi təqaüd şəraitinə uyğunlaşdırıla bilmir  . Bir həll, məlumat çatışmazlığını və heterojenliyini azaltmaq üçün kəşf olunmamış təqaüd şəraitində məlumat sınaq miqyasını genişləndirməkdir, lakin bu, xərclərin artmasına səbəb ola bilər. Wang və başqaları, bir termokimyəvi proses zamanı müxtəlif aralıq dövlətlərdə reaksiyanın kinetik üstünlüklərini interpolasiya etmək üçün temperatur çıxarma üsulunu təklif etmişlər, bu da maşın öyrənmə modeli təlimi üçün məlumat artımı kimi minimal termokimya eksperimental miqyasında və dəyərində geniş təlim bazalarının qurulmasına imkan verir  . Bundan əlavə, generativ təlim, tələb olunan fiziki sınaq məlumatlarını qənaət etməklə, qismən dövr edilmiş profillərdən artırılmış məlumatlarla SOH qiymətləndirmə imkanlarını göstərir  , . Lakin, batareya təkrar istifadə və təkrar emalı kontekstində məlumat çatışmazlığı və heterojenlik, katod material növlərinin, fiziki formatların, tutum dizaynlarının və tarixi istifadələrin qarışığı səbəbindən daha da mürəkkəbdir, bu da şəraitə xüsusi deqradasiya məlumatlarının maşın öyrənmə modellərinə inteqrasiya potensialını məhdudlaşdırır. Beləliklə, dəyərli vaxt aparan tutum kalibrləmə və əlavə fiziki təcrübələr olmadan, SOH qiymətləndirmə performansını artırmaq üçün, təqaüd şəraitləri və puls gərginlik cavabları arasındakı asılılıq əlaqəsini nəzərə almaq məqsədəuyğundur. 38 24 39 30 40 41 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 17 41 17 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 Bu tədqiqatda, biz saxlanılmış fiziki ölçmə vaxtı və xərclərində avtomatik dəyişən avtoenkoder tərəfindən yaradılan puls gərginlik cavabı məlumatlarından istifadə edərək, istifadə müddəti bitmiş batareyaların ilkin müalicəsi, yəni SOH qiymətləndirilməsi aparırıq. Ümumi ilkin müalicə addımlarının, generativ modelin təliminin və praktik model tətbiq addımlarının yüksək səviyyəli prosesi Şəkil  -də təsvir edilmişdir. Tədqiqat ideyası, generativ təlimdən istifadə edərək, puls gərginlik cavablarının tədqiq edilməsi üçün artıq ölçülmüş məlumatlardan istifadə etməkdir, davamlı təqaüd şəraitində, yəni batareya toplama mərhələsində SOC paylanması. Sonrakı SOH qiymətləndirilməsi, fiziki olaraq ölçülmüş puls cavab məlumatları olmadan həyata keçirilir, şəraitə uyğunlaşdırma SOC üçün tələb olunan ilkin müalicə elektrik xərclərini və karbon emissiyalarını qənaət edir. Ampere-saat inteqral metodu və maşın öyrənmə puls injeksiyası ilə müqayisədə, generativ təlim daha sürətli generasiya sürətinə və dəqiq qiymətləndirməyə malikdir. Yaradılmış məlumatlarla, sadə bir reqressor, məlumat bazasında görünməmiş və ya əlçatmaz SOC təqaüd şəraitində, basseynin xaricindəki (OOD) bir problem olan aşağı səhvlərlə SOH-ni uğurla qiymətləndirir. OOD problemi, sürətli puls tərəfindən yaradılan SOC şəraitləri və gərginlik cavabı arasındakı miras qalmış fiziki nümunəni öyrənməklə həll olunur. Bizim metodumuzun ümumiliyini 3 katod material növü, 3 fiziki format, 4 tutum dizaynı və 4 tarixi istifadə (1 laboratoriya sürətləndirilmiş yaşlanma, 1 saf batareya EV sürücülüyü və 2 hibrid EV sürücülüyü) üzrə 2700 fiziki ölçülmüş nümunə vasitəsilə təsdiqləyərək nümayiş etdiririk. Generativ təlim, inteqrasiya edərək interpolasiya və ekstrapolyasiya üçün uyğundur, təqaüd şəraitinə aid əvvəlki məlumatları gizli sahə miqyasının genişlənməsində, ölçmə vaxtını, elektrik xərclərini və nəticə olaraq karbon emissiyalarını qənaət edir, SOH qiymətləndirmə dəqiqliyini ödəmədən. Batareya təqaüdünün qlobal bir 2030-cu il üçün mühafizəkar bir qlobal tədqiqat, pirometallurgiya, hidrometallurgiya və birbaşa təkrar emal şəraitində sürətli və dayanıqlı SOH qiymətləndirməsinin əhəmiyyətini vurğulayır. Texniki-iqtisadi təhlil vasitəsilə, generativ təlimlə dəstəklənən SOH qiymətləndirməsi 2030-cu ilə qədər dünya üzrə 4,9 milyard dollar elektrik xərclərindən və 35,8 milyard kq CO2 emissiyalarından qənaət edə bilər. Biz modelin təfsirini, təkrar emal ilkin müalicəsinin təsirlərini və birbaşa maşın öyrənmə ilə inteqrasiya edilmiş ağıllı təkrar emal ilkin müalicəsinin daha geniş aspektlərini müzakirə edirik. 1    İstifadə olunmuş batareyaların ilkin müalicəsi addımları SOC şəraitini, fiziki ölçüləri, SOH diaqnostikası üçün maşın öyrənməsini və təkrar istifadə və ya təkrar emal üçün ikinci həyat qərar qəbul prosesini əhatə edir. SOC şəraiti ənənəvi sabit cərəyan sabit gərginlik (CCCV) metodu istifadə edərək istifadə edilmiş batareyaların SOC səviyyələrinin arzu olunan səviyyələrə tənzimlənməsini ifadə edir.   Puls gərginlik cavabı məlumatı generasiyası üçün avtomatik dəyişən avtomatik kodlayıcının diaqramı.   SOH qiymətləndirilməsi üçün məlumat generasiya modelinin praktik istifadəsi əlavə SOC şəraitini tələb etmir. Təlimli maşın öyrənmə modeli yaradılmış məlumatlarla nəzarət edilir və tətbiq mərhələsində dərhal puls gərginlik cavablarını alır.   Bizim generativ təlim metodologiyamızın iqtisadi və ekoloji faydaları və sürətli generasiya sürəti, 2030-cu il qlobal batareya təqaüd ssenarisində SOC şəraitləndirmə xərclərini qənaət etməklə. a b c d Nəticələr Məlumatların əldə edilməsi Məlumat çatışmazlığı və heterojenlik, xüsusilə istifadə edilmiş batareyalar üçün, məlumata əsaslanan batareya diaqnostikası və proqnozlaşdırmada əsas çətinliklərdir. Geniş SOC səviyyələrindən, yəni 5%-dən 50%-ə qədər 5% dərəcə ilə 270 fiziki istifadə olunmuş batareyadan 2700 nümunə topladıq. Şəkil  -da, dəst 3 üstün katod material növünü əhatə edir, o cümlədən 119 fiziki olaraq toplanmış NMC (nikel manqan kobalt oksidi), 56 LFP (litium dəmir fosfat) və 95 LMO (litium manqan oksidi) istifadə müddəti bitmiş batareyalar, 3 fiziki formatı (silindrik, kisə, prizmatik) və 4 tarixi istifadə nümunəsini (1 laboratoriya sürətləndirilmiş test, 3 EV istifadəsi, o cümlədən 1 tamamilə elektromobil güc ötürücüsü rejimi və 2 hibrid güc ötürücüsü rejimi) əhatə edir. Biz vurğulayırıq ki, yüksək dərəcədə heterojen test nümunələrinin daxil edilməsi, bizim dəstimizi indiyə qədər istifadə müddəti bitmiş batareyaların SOH qiymətləndirilməsi üçün ən böyük sürətli puls əsaslı dəst halına gətirir, bu da modelin fiziki olaraq ölçülmüş dəstlərdən kənarında ümumiləşdirilməsini asanlaşdırır. 2a

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

Bu audio hekayənin orijinal dilində hazırlanmışdır!

Generativ süni intellekt istifadə olunmuş litium-ion batareyaların dayanıqlı təkrar istifadəsinə güc verir

About Author

ŞƏRHLƏR

ETİKET ASIN

BU MƏQALƏ TƏQDİM EDİLMİŞDİR

Related Stories

Optimizing Operations for Real Estate Investors - Interview with Startups of the Year Nominee, Azibo

How Azarus's Technology is Transforming Viewer Engagement on Stream

Women in Tech: Azize Sultan Shares Her Inspiring Journey from Architecture to Tech Leadership

Optimizing Operations for Real Estate Investors - Interview with Startups of the Year Nominee, Azibo

How Azarus's Technology is Transforming Viewer Engagement on Stream

Women in Tech: Azize Sultan Shares Her Inspiring Journey from Architecture to Tech Leadership

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps