
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 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 edilmiş batareyaların sağlamlıq vəziyyətinin (SOH) sürətli və dəqiq qiymətləndirilməsi, təkrar istifadə və təkrar emal üçün əsas ilkin müalicədir. Bununla belə, məlumata əsaslanan üsullar təsadüfi SOH və doldurma vəziyyəti (SOC) şəraitində hərtərəfli məlumatların tərtib edilməsini tələb edir. Burada biz göstəririk ki, generativ təlimlə kömək edilən SOH qiymətləndirilməsi, 3 katod materialı növünü, 3 fiziki formatı, 4 tutum dizaynını və 10 SOC səviyyəsini əhatə edən 2700 istifadə edilmiş litium-ion batareya nümunəsinin puls injeksiyon məlumatları dəsti vasitəsilə təsdiqlənmiş məlumat qıtlığı və heterojenlik problemlərini yüngülləşdirmək üçün perspektivlidir. Yaradılmış məlumatlardan istifadə edərək, bir reqressor, görünməmiş SOC altında 6%-dən aşağı mütləq faiz səhvinin ortalaması ilə dəqiq SOH qiymətləndirmələri həyata keçirir. Biz proqnozlaşdırırıq ki, təklif olunan texnikanın vahid tətbiqini qəbul etsək, bu, 2030-cu il dünya batareya istifadəsi ssenarisi üçün məlumatların tərtib edilməsi xərclərini azaltmaqla 4.9 milyard dollar elektrik enerjisi xərclərinə və 35.8 milyard kq CO2 emissiyasına qənaət edəcək. Bu məqalə, məlumatların əldə edilməsi üçün vaxt tələb olunan, bahalı və çirkləndirici ola biləcəyi bir çox qiymətləndirmə və proqnozlaşdırma vəzifələri üçün məhdud məlumatlardan istifadə edərək, generativ üsullardan istifadə edərək genişləndirilmiş məlumat sahəsini araşdırmağı vurğulayır. Giriş Karbonsuz enerji keçidinin kritik sektoru olan nəqliyyatın elektrifikasiyası , qalıq yanacaq əsaslı nəqliyyat paradiqmasını misli görünməmiş şəkildə yenidən formalaşdırdı. Litium-ion batareyalar elektrik nəqliyyat vasitələri (EV) üçün sərfəli, davamlı və təhlükəsiz enerji təmin etməklə bu keçiddə vacibdir , . İstifadə olunan və xidmət müddəti başa çatmış EV batareyalarının ümumi tutumu 2050-ci ilə qədər 32–62 terra-vatı keçəcək, bu da Beynəlxalq Bərpa Olunan Enerji Agentliyi və Enerji Saxlama Laboratoriyası ssenarilərindəki qiymətləndirmələrdən xeyli yüksəkdir . Lakin, istifadə edilmiş EV batareyaları ciddi şəkildə tənzimlənir və böyük qalan tutum dəyəri 80%-dən çox qiymətləndirilmiş tutumla , , kifayət qədər istifadə edilmir. Əgər düzgün idarə olunmasa, bu, istehsalçılar və istifadəçilər üçün iqtisadi yüklərə , eləcə də sonrakı ekoloji və sosial problemlərə , o cümlədən resurs israfı, təchizat zənciri riskləri və karbon emissiyalarına , , səbəb olur. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Batareya istifadəsinin müvəqqəti artımına dair narahatlıqları həll etmək üçün perspektivli strategiyalar yenidən istifadə , , və təkrar emal dır. Yenidən istifadə zamanı, istifadə edilmiş batareyalar şəbəkəyə qoşulmuş enerji saxlama sistemləri , yaşayış güc təchizatı və aşağı sürətli nəqliyyat vasitələri kimi tətbiqlər üçün yenidən təyinatlanır. Bununla belə, yenidən istifadə üçün uyğunluğun təyin edilməsi , tutumun çeşidlənməsi , və yenidən qruplaşdırma , kimi ilkin ilkin müalicələr tələb olunur.Tətbiq tələblərinə cavab vermək üçün .Pilot proqramların başlanmasına baxmayaraq , , , istifadə ssenariləri və istifadə yolları üçün ciddi standartların olmaması qalıq tutumun rasional istifadəsinə mane olur .Təkrar emal əvəzinə, materialların çıxarılması və ya struktur təmiri yolu ilə istifadə edilmiş batareyaların qalıq dəyərlərindən istifadə edir , , geri dönməz şəkildə pozulmuş istifadə edilmiş batareyalar üçün uyğundur. Pirotallurgiya və hidmetallurgiya ilə müqayisədə , , birbaşa təkrar emal üstün rentabellik, aşağı enerji istehlakı və azaldılmış karbon emissiyaları ilə seçilir , , . Litiumun yenilənməsi və katod materiallarının sonrakı emalı sayəsində birbaşa təkrar emal, material strukturunun səmərəli təmiri və performansın bərpası nail olur. Lakin, sağlamlıq vəziyyəti (SOH) birbaşa təkrar emal strategiyasının formalaşdırılmasında tələb olunan kimyəvi reagent və gözlənilən litium əlavə dozalarını müəyyən edir , , . Dozanın az olması tam təmirin olmamasına səbəb ola bilər, həddindən artıq dozlama isə katod səthində qalıq qələvin əmələ gəlməsinə səbəb ola bilər, bu da bərpa performansını pisləşdirir , . Təəssüf ki, SOH-nin əldə edilməsi invaziv material xarakteristikasını , və uzun tutum kalibrləmə testlərini tələb edir, invaziv olmayan, sürətli və dayanıqlı SOH əldə etmə 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 izlənilir və operativ məlumatlar bulud platformaları və batareya pasportları tərəfindən qeydə alınır. Avropa Parlamenti 14 iyun 2023-cü ildə Batareyalar Direktivi qəbul etdi ki, istifadə edilmiş batareyaların xidmət müddəti başa çatdıqdan sonra yenidən istifadə edilə, bərpa oluna və ya təkrar emal oluna bilməsini təmin etsin . Lakin, tələb olunan monitorinq və qeydiyyat proseduru yalnız EV xidmət mərhələsində əlçatandır, istifadə edilmiş batareyalar artıq nəqliyyat vasitəsinin monitorinq vahidinə qoşulmur. Beləliklə, sahədə mövcud olan SOH məlumatlarını əldə etmək çətindir. Ömürlük məlumatların bütövlüyü əsas problem olaraq qalır, bu da tarixi məlumatlardan və ya nəzarət olunan şəraitlərdən fərqli olaraq, yalnız sahə məlumatlarından istifadə edərək SOH-nin qiymətləndirilməsini tələb edir , , . Bir həll yolu, istifadə edilmiş batareya toplama sahəsində tutum kalibrləmə testini həyata keçirməkdir, yəni doldurma vəziyyəti (SOC) kondisioneri, bu sadədir, lakin bu, sərf edilməmiş test vaxtı və əlavə elektrik xərcləri tələb edir. Hibrid puls gücü xarakteristikası testi, dinamik puls injeksiyası ilə SOH qiymətləndirilməsi üçün bir alternatividir, lakin tam test ardıcıllığı 12 saatdan çox çəkir. Tao və həmkarları, qısa pulslardan istifadə edərək istifadə edilmiş batareyaların SOH-ni qiymətləndirmişlər, bu da 5% SOC-yə qədər SOC kondisionerinin həyata keçirildiyi fərz edilir, bu da təsadüfi istifadə SOC şəraitinə nadir hallarda uyğun gəlirdi . Sensor əsaslı ölçmələrdə son təkmilləşmələr X-şüa təsviri , elektrokimyəvi empedans , , optik lifli sensor , , akustik sensor , , qismən yükləmə , və puls injeksiyası , daxildir. Sensor əsaslı üsullar laboratoriya mərhələsindədir, çünki invazivdir, halbuki puls injeksiyası batareyanın fiziki zədələnmədən pozulmasını təmin edir, eyni zamanda qismən yükləmə və elektrokimyəvi empedans əsaslı üsullardan daha sürətlidir , , , , , . Lakin, puls injeksiyası məlumat mərkəzli bir üsuldur ki, bu da yalnız fiziki olaraq ölçülmüş məlumatların modelin tətbiqi mərhələsindəki istifadə şəraitini əhatə etdiyi ideal fərziyyə altında mümkündür, bu da maşın öyrənməsi ictimaiyyətində sahə dəyişikliyinin ümumi problemi kimi tanınır. Transfer öyrənmə və sahə uyğunlaşdırma üsullarındakı təkmilləşmələrə baxmayaraq , , , hədəf sahəsinin uyğunlaşdırılması hələ də tətbiq edildikdə əvvəlki məlumatı tələb etdiyindən və mövcud öyrənmə üsulları təsadüfi istifadə şəraitinə görə yenilənə bilmədiyi üçün çətinliklər qalır. Alternativ olaraq, məlumat qıtlığını və heterojenliyini azaltmaq üçün tədqiq edilməmiş istifadə şəraitində məlumat test miqyasını genişləndirməkdir, lakin bu, xərclərin artmasına səbəb ola bilər. Wang və həmkarları, termokimyəvi proses zamanı müxtəlif aralıq vəziyyətlərdə reaksiyanın kinetik üstünlüklərini interpolasiya etmək üçün bir temperatur kəşf üsulunu təklif etmişlər, bu da maşın öyrənməsi modeli təlimi üçün məlumat artımı kimi minimal termokimya təcrübə miqyasında və dəyərində geniş təlim bazalarının qurulmasına imkan verir . Bundan əlavə, generativ öyrənmə də qismən dövrlənmiş profillərdən əlavə edilmiş məlumatlarla SOH-ni qiymətləndirmə imkanlarını nümayiş etdirir, tələb olunan fiziki test edilmiş məlumatları saxlayır , . Lakin, batareya təkrar istifadəsi və təkrar emalı kontekstində məlumat qıtlığı və heterojenlik, katod materialı növlərinin, fiziki formatların, tutum dizaynlarının və tarixi istifadənin qarışığı səbəbindən daha mürəkkəbdir, bu da şəraitə uyğun pozulma biliklərinin maşın öyrənməsi modellərinə inteqrasiyasını məhdudlaşdırır. Beləliklə, uzun sürən tutum kalibrləmə və eyni zamanda əlavə fiziki təcrübələr olmadan, SOH qiymətləndirmə performansını artırmaq üçün, istifadə şəraitləri və puls gərginlik cavabları arasındakı asılılığı 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 istifadə edilmiş batareyaların ilkin müalicəsini, yəni SOH qiymətləndirilməsini, saxlanılmış fiziki ölçmə vaxtı və xərci ilə qeyd olunan diqqətli dəyişkənli avtoenkoder tərəfindən yaradılan puls gərginlik cavabı məlumatlarından istifadə edərək həyata keçiririk. Ümumi ilkin müalicə addımlarının, generativ model təliminin və praktik model tətbiqinin yüksək səviyyəli prosesi Şəkil  -də təsvir edilmişdir. Tədqiqat ideyası, istifadə edilmiş məlumatlardan istifadə edərək, davamlı istifadə şəraitində, yəni istifadə edilmiş batareya toplama mərhələsində puls gərginlik cavablarının tədqiqi üçün generativ öyrənmədən istifadə etməkdir. Sonrakı SOH qiymətləndirilməsi, fiziki ölçülmüş puls cavabı məlumatları olmadan həyata keçirilir, bu da SOC-nin nəzərdə tutulan səviyyəyə uyğunlaşdırılmasından tələb olunan ilkin müalicə elektrik xərclərini və karbon emissiyalarını qənaət edir. Ampere-saat inteqrasiya metodu və maşın öyrənməsi puls injeksiyası ilə müqayisədə, generativ öyrənmə daha sürətli generasiya sürətini və dəqiq qiymətləndirməni vurğulayır. Yaradılmış məlumatlarla, sadə bir reqressor, səhvliyin aşağı səviyyəsi ilə SOH-ni qiymətləndirir, istifadə edilməmiş və ya verilənlər bazasında əlçatmaz SOC istifadə şəraitində, çətin bir ərazi-kənar (OOD) məsələsidir. OOD məsələsi, sürətli puls tərəfindən yaranan SOC şəraitləri və gərginlik cavabı arasındakı qəbul edilmiş fiziki model arasındakı asılılığı öyrənməklə həll olunur. Bizim metodumuzun ümumiliyinə, 3 katod materialı növünü, 3 fiziki formatı, 4 tutum dizaynını və 4 tarixi istifadəni (1 laboratoriya sürətləndirilmiş yaşlanma, 3 EV istifadəsi, o cümlədən 1 tamamilə elektrikli güc qurğusu rejimi və 2 hibrid güc qurğusu rejimi) əhatə edən 2700 fiziki ölçülmüş nümunə vasitəsilə təsdiqləyərək nümayiş etdiririk. Generativ öyrənmə, ölçmə vaxtını, elektrik xərclərini və nəticədə karbon emissiyalarını qənaət edərək, SOH qiymətləndirmə dəqiqliyini ödəmədən, istifadə şərait biliklərini modellərin parametrlərinin gizli sahəsində şkalalaşdırmaqla interpolasiya və ekstrapolyasiya üçün uyğundur. Batareya istifadəsində və təkrar emalında təhlükəsiz və dayanıqlı SOH qiymətləndirmənin əhəmiyyətini vurğulayan bir konservativ qlobal tədqiqat, 2030-cu ildə batareya istifadəsi ssenarisini vurğulayır. Texniki-iqtisadi təhlil vasitəsilə, generativ öyrənmə ilə kömək edilən SOH qiymətləndirilməsi, 2030-cu ilə qədər dünya üzrə 4.9 milyard dollar elektrik xərclərinə qənaət edə və 35.8 milyard kq CO2 emissiyasını azalda bilər. Biz modelin şərh edilə bilməsi, təkrar emal ilkin müalicəsinin təsirləri və məşın öyrənmə ilə inteqrasiya edilmiş ağıllı təkrar emal ilkin müalicə istiqamətlərinin daha geniş aspektlərini müzakirə edirik. 1    İstifadə edilmiş batareyanın ilkin müalicə addımları SOC kondisionerini, fiziki ölçmələri, SOH diaqnostikası üçün maşın öyrənməsini və yenidən istifadə və ya təkrar emal üçün ikinci həyat qərarı qəbul etmə prosesini əhatə edir. SOC kondisioneri, ənənəvi sabit cərəyanlı sabit gərginlik (CCCV) üsulundan istifadə edərək istifadə edilmiş batareyaların SOC səviyyələrini istənilən səviyyələrə tənzimləmək deməkdir.   Puls gərginlik cavabı məlumatı yaratmaq üçün diqqətli dəyişkən avtoenkoderin sxematik təsviri.   SOH qiymətləndirilməsi üçün məlumat generasiya modelinin praktik istifadəsi əlavə SOC kondisionerini tələb etmir. Təlim keçmiş maşın öyrənməsi modeli yaradılmış məlumatlarla nəzarət edilir və tətbiq mərhələsində dərhal puls gərginlik cavablarını alır.   Bizim generativ öyrənmə metodologiyamızın iqtisadi və ekoloji faydaları və sürətli generasiya sürəti, 2030-cu il batareya istifadəsi ssenarisində SOC kondisioneri xərclərini qənaət etməklə.  a b c d Nəticələr Məlumatların əldə edilməsi Məlumat qıtlığı və heterojenlik, xüsusilə istifadə edilmiş batareyalar üçün məlumata əsaslanan batareya diaqnostikası və proqnozlaşdırmada əsas problemlərdir. Biz 5%-dən 50%-ə qədər 5% dərəcə ilə 270 fiziki istifadə edilmiş batareyadan 2700 nümunə topladıq. Şəkil  -da, dəst 3 üstünlük təşkil edən katod materialı növünü, o cümlədən 119 fiziki olaraq toplanmış NMC (nikel manqan kobalt oksidi), 56 LFP (litium dəmir fosfatı) və 95 LMO (litium manqan oksidi) istifadə edilmiş batareyaları, 3 fiziki formatı (silindrik, çantalı, prizmatik) və 4 tarixi istifadə modelini (1 laboratoriya sürətləndirilmiş test, 3 EV istifadəsi, o cümlədən 1 tamamilə elektrikli güc qurğusu rejimi və 2 hibrid güc qurğusu rejimi) əhatə edir. Biz bu qeyd edirik ki, yüksək dərəcədə heterojen test nümunələrinin daxil edilməsi, məlumat dəstimizi istifadə edilmiş batareyaların SOH qiymətləndirilməsi üçün ən böyük sürətli puls əsaslı məlumat dəsti halına gətirir, bu da modelin fiziki olaraq ölçülmüş məlumat dəstlərindən kənarda ümumiliyinə kömək edir. 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 yenidən istifadə edilməsini gücləndirir.

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

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

How Azarus's Technology is Transforming Viewer Engagement on Stream

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

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

How Azarus's Technology is Transforming Viewer Engagement on Stream

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps