Generativ süniyyə Emissiya Olunmuş Litium-İon Batareyaların davamlı Yenidən İstifadəsinə Səlahiyyət Verir

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 (SOH) vəziyyətinin sürətli və dəqiq qiymətləndirilməsi, təkrar istifadə və təkrar emal üçün əsas ilkin müalicədir. Bununla belə, məlumat-idarə olunan üsullar təsadüfi SOH və doldurulma (SOC) vəziyyəti təcrid şəraitində hərtərəfli məlumat kurasiyası tələb edir. Burada biz göstəririk ki, yaradıcı təlimlə dəstəklənən SOH qiymətləndirilməsi, 2700 istifadə edilmiş litium-ion batareya nümunələrinin impulslu injeksiya məlumat dəsti vasitəsilə təsdiqlənmiş məlumat çatışmazlığı və heterojenlik problemlərini yüngülləşdirməkdə perspektivlidir, 3 katod material növünü, 3 fiziki formatı, 4 tutum dizaynını və 4 tarixi istifadəni 10 SOC səviyyəsi ilə əhatə edir. Yaradılmış məlumatlardan istifadə edərək, bir reqresor, görünməmiş SOC-da mütləq faiz xətası 6%-dən aşağı olmaqla dəqiq SOH qiymətləndirmələri həyata keçirir. Biz proqnozlaşdırırıq ki, təklif olunan texnikanın vahid şəkildə tətbiqi, 2030-cu il dünya miqyasında batareya təcrid ssenarisi üçün məlumat kurasiyası xərclərini azaltmaqla, 4,9 milyard dollar elektrik enerjisi xərclərinə və 35,8 milyard kq CO2 emissiyasına qənaət edəcək. Bu məqalə, məlumatların əldə edilməsinin bir çox qiymətləndirmə və proqnozlaşdırma tapşırıqları üçün vaxt aparan, baha başa gələn və çirkləndirici olduğu nəzərə alınaraq, yaradıcı üsullardan istifadə edərək məhdud məlumatlardan istifadə edərək genişləndirilmiş məlumat sahəsini araşdırmaq imkanlarını vurğulayır. Giriş Nisbətən davamlı enerji keçidində mühüm bir sektor olan nəqliyyatın elektrifikasiyası [ ](#ref-CR1), qalıq yanacaq əsaslı nəqliyyat paradiqmasını misli görünməmiş şəkildə yenidən şekilləndirmişdir. Litium-ion batareyalar elektrikli nəqliyyat vasitələri (EV) üçün sərfəli, davamlı və təhlükəsiz enerji təchizatı təmin etməklə bu keçiddə mühümdür [ ](#ref-CR2), [ ](#ref-CR3). İstifadədə olan və istismar müddəti başa çatmış EV batareyalarının ümumi tutumu 2050-ci ilə qədər 32–62 terravattı ötəcək, bu da Beynəlxalq Bərpa Olunan Enerji Agentliyinin və Saxlama Laboratoriyasının ssenarilərindəki qiymətləndirmədən xeyli yüksəkdir [ ](#ref-CR4). Bununla belə, istifadə edilmiş EV batareyaları, adətən nominal tutumunun 80%-dən çox qalan tutumu ilə güclü şəkildə tənzimlənir və qalan tutum dəyəri az istifadə olunur [ ](#ref-CR5), [ ](#ref-CR6). Düzgün idarə olunmasa, bu, istehsalçılar və istifadəçilər üçün iqtisadi yük [ ](#ref-CR7), həmçinin resurs israfı, təchizat zənciri riskləri və karbon emissiyaları [ ](#ref-CR9), [ ](#ref-CR10), [ ](#ref-CR11) daxil olmaqla, sonrakı ekoloji və sosial problemlərə [ ](#ref-CR8) səbəb olur. 1 2 3 4 5 6 7 9 10 11 8 Batareya təcridinin tədricən artması ilə bağlı narahatlıqları həll etmək üçün perspektivli strategiyalara təkrar istifadə [ ](#ref-CR6), [ ](#ref-CR12), [ ](#ref-CR13) və təkrar emal [ ](#ref-CR14) daxildir. Təkrar istifadə zamanı, istifadə edilmiş batareyalar şəbəkəyə qoşulmuş enerji saxlama sistemləri [ ](#ref-CR15), yaşayış binaları üçün enerji təchizatı [ ](#ref-CR16) və aşağı sürətli nəqliyyat vasitələri kimi tətbiqlər üçün yenidən təyinat olunur. Lakin, təkrar istifadə, tətbiq tələblərinə cavab vermək üçün uyğunluq skrininqi [ ](#ref-CR17), tutum çeşidlənməsi [ ](#ref-CR18) və yenidən qruplaşdırma [ ](#ref-CR19), [ ](#ref-CR20) daxil olmaqla, ilkin ilkin müalicə tələb edir. Pilot proqramların başlanmasına baxmayaraq [ ](#ref-CR22), [ ](#ref-CR23), [ ](#ref-CR24), istifadə ssenariləri və təcrid yolları üçün ciddi standartların olmaması, qalan tutumun rasional istifadəsinə mane olur [ ](#ref-CR25). Təkrar emal əvəzinə, materialların çıxarılması və ya struktur təmiri [ ](#ref-CR26), [ ](#ref-CR27) ilə istifadə edilmiş batareyaların qalan dəyərlərindən istifadə edir, bu da qayıtmaz dərəcədə degradasiyaya uğramış istifadə edilmiş batareyalar üçün uyğundur. Pirometallurgiya və hidrometallurgiya [ ](#ref-CR28), [ ](#ref-CR29) ilə müqayisədə, birbaşa təkrar emal üstün mənfəətlilik, daha aşağı enerji istehlakı və azaldılmış karbon emissiyaları [ ](#ref-CR26), [ ](#ref-CR27), [ ](#ref-CR30) üçün seçilir. Litium bərpası və katod materiallarının sonrakı emalından istifadə edərək, birbaşa təkrar emal effektiv material struktur təmiri və performans bərpası [ ](#ref-CR31) həyata keçirir. Bununla belə, sağlamlıq vəziyyəti (SOH) birbaşa təkrar emal strategiyası formullarında tələb olunan kimyəvi reaktiv və proqnozlaşdırılan litium əlavə dozalarını müəyyən edir [ ](#ref-CR32), [ ](#ref-CR33), [ ](#ref-CR34). Dozanın az olması natamam təmirə səbəb ola bilər, həddindən artıq doza isə katod səthində qalıq qələvin əmələ gəlməsinə səbəb ola bilər, bu da bərpa performansını pisləşdirir [ ](#ref-CR27), [ ](#ref-CR35). Təəssüf ki, SOH bərpası invaziv material xarakteristikası [ ](#ref-CR36), [ ](#ref-CR37) və uzun tutum kalibrləmə testləri tələb edir, qeyri-invaziv, sürətli və davamlı SOH əldə edilməsi hələ də böyük bir problem olaraq qalır. 6 12 13 14 15 16 17 18 19 20 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 işləmə məlumatları bulud platformları [ ](#ref-CR38) və batareya pasportları [ ](#ref-CR24) tərəfindən qeyd olunur. Avropa Parlamenti, istifadə edilmiş batareyaların xidmət müddəti başa çatdıqdan sonra təkrar istifadə edilə, yenidən təmir oluna və ya təkrar emal oluna bilməsini təmin etmək üçün 14 iyun 2023-cü il tarixində Batareyalar Direktivi qəbul etmişdir [ ](#ref-CR39). Bununla belə, 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. Ömür boyu məlumatların bütövlüyü, əksinə tarixi məlumatlar və ya idarə olunan şəraitdə SOH qiymətləndirməsini tələb edən əsas problem olaraq qalır [ ](#ref-CR30), [ ](#ref-CR40), [ ](#ref-CR41). Bir həll yolu, istifadə edilmiş batareya toplama sahəsində tutum kalibrləmə testini, yəni doldurulma səviyyəsi (SOC) şərtləndirməsini aparmaqdır, bu da sadədir, lakin bu, sərfəli olmayan test vaxtı və əlavə elektrik enerjisi xərcləri tələb edir. Hibrid impuls gücü xarakteristikası testi, dinamik impuls injeksiya yolu ilə SOH qiymətləndirilməsi üçün bir alternativdir, lakin tam test ardıcıllığı 12 saatdan çox çəkir. Tao və həmkarları, 5% SOC-a qədər bir SOC şərtləndirməsinin aparıldığı fərz edilərək, istifadə edilmiş batareyaların SOH qiymətləndirilməsi üçün qısa impulslardan istifadə etdilər, bu da təsadüfi təcrid SOC şəraitinə çətinliklə uyğun idi [ ](#ref-CR41). Sensor əsaslı ölçmələrdə son inkişaflara rentgen təsviri [ ](#ref-CR42), elektrokimyəvi empedans [ ](#ref-CR43), [ ](#ref-CR44), optik lif sensoru [ ](#ref-CR45), [ ](#ref-CR46), akustik sensor [ ](#ref-CR47), [ ](#ref-CR48), qismən doldurma [ ](#ref-CR49), [ ](#ref-CR50) və impuls injeksiyası [ ](#ref-CR17), [ ](#ref-CR41) daxildir. Sensor əsaslı texnikalar laboratoriya mərhələsindədir, çünki invazivdir, halbuki impuls injeksiyası fiziki zədə olmadan batareya degradasiyasını ayırmaq xüsusiyyətinə malikdir, eyni zamanda qismən doldurma və elektrokimyəvi empedans əsaslı üsullardan daha sürətlidir [ ](#ref-CR17), [ ](#ref-CR51), [ ](#ref-CR52), [ ](#ref-CR53), [ ](#ref-CR54), [ ](#ref-CR55). Bununla belə, impuls injeksiyası məlumat mərkəzli bir üsuldur ki, bu yalnız fiziki ölçülmüş məlumatların model tətbiqi mərhələsinin təcrid şəraitini əhatə etdiyi ideal fərziyyə altında mümkündür, bu da maşın öyrənmə icmasında domen dəyişikliyinin ümumi problemi kimi tanınır. Transfer öyrənmə və domen uyğunlaşdırma üsullarındakı inkişaflara baxmayaraq [ ](#ref-CR56), [ ](#ref-CR57), [ ](#ref-CR58), hədəf domenini uyğunlaşdırmaq üçün hələ də tətbiq zamanı əvvəlki məlumat tələb etdiyi və mövcud öyrənmə üsulları təsadüfi təcrid şəraitinə uyğunlaşdırıla bilmədiyi üçün çətinliklər davam edir [ ](#ref-CR59). Bir alternativ, məlumat çatışmazlığını və heterojenliyini azaltmaq üçün tədqiq olunmamış təcrid şəraitində məlumat test miqyasını genişləndirməkdir, lakin bu, xərclərin artmasına səbəb ola bilər. Wang və həmkarları, bir termokimyəvi proses zamanı müxtəlif ara vəziyyətlərdə reaksiya kinetik üstünlüklərini interpol etmək üçün bir temperatur qazma üsulunu təklif etdilər, bu da maşın öyrənmə modeli təlimi üçün məlumat artımı kimi minimal termokimya eksperimental miqyası və xərcləri ilə geniş təlim bazalarının yaradılmasına imkan verir [ ](#ref-CR60). Bundan əlavə, yaradıcı təlim, qismən dövrəyə alınmış profillərdən artırılmış məlumatlarla SOH qiymətləndirmə imkanlarını da göstərir, fiziki olaraq test edilmiş məlumat tələbini qənaət edir [ ](#ref-CR61), [ ](#ref-CR62). Bununla belə, batareya təkrar istifadəsi və təkrar emalı kontekstində məlumat çatışmazlığı və heterojenliyi, katod material növlərinin, fiziki formatların, tutum dizaynlarının və tarixi istifadələrin qarışığı səbəbindən daha da mürəkkəbdir, bu da şəraitə uyğun degradasiya biliklərinin maşın öyrənmə modellərinə inteqrasiyasını məhdudlaşdırır. Beləliklə, təcrid şəraitləri və impuls gərginlik cavabları arasındakı asılılıq münasibətini məlumat yaratmaq üçün nəzərə almaq məqsədəuyğundur, eyni zamanda uzun vaxt silsiləsi tutum kalibrləmə və əlavə fiziki təcrübələr olmadan, SOH qiymətləndirmə performansını artırmaq üçün. 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 batareya ilkin müalicəsini, yəni SOH qiymətləndirməsini, qeyd olunmuş fiziki ölçmə vaxtı və xərclərində yaradıcı bir avto-enkoder tərəfindən yaradılan impuls gərginlik cavab məlumatlarından istifadə edərək həyata keçiririk. Ümumi ilkin müalicə addımlarının, yaradıcı model təliminin və praktik model tətbiqi addımlarının yüksək səviyyəli prosesi Şəkil 1-də təsvir edilmişdir. Tədqiqat ideyası, mövcud ölçülmüş məlumatlardan istifadə edərək, davamlı təcrid şəraitində, yəni istifadə edilmiş batareya toplama mərhələsindəki SOC paylanmasında impuls gərginlik cavablarının araşdırılması üçün yaradıcı təlimdən istifadə etməkdir. Sonrakı SOH qiymətləndirilməsi fiziki olaraq ölçülmüş impuls cavab məlumatları olmadan həyata keçirilir, şərtləndirmə SOC-unu gözlənilən səviyyəyə uyğunlaşdırmaq üçün tələb olunan ilkin müalicə elektrik xərclərini və karbon emissiyalarını qənaət edir. Ampere-saat inteqrasiya metodu və maşın öyrənmə impuls injeksiyası ilə müqayisədə, yaradıcı təlim daha sürətli yaradılma sürətini və dəqiq qiymətləndirməni vurğulayır. Yaradılmış məlumatlarla, sadə bir reqresor verilənlər bazasında görünməmiş və ya əlçatmaz SOC təcrid şəraitində, mürəkkəb bir çöl-paylanma (OOD) problemi olan SOH-u aşağı səhvlə uğurla qiymətləndirir. OOD problemi, təcrid şəraitindən asılı olan SOC şəraitləri və sürətli impulsun səbəb olduğu gərginlik cavabı arasındakı miras qalan fiziki nümunəni öyrənməklə həll olunur. Biz tədqiqatımızı 2700 fiziki olaraq ölçülmüş nümunə ilə yoxlayaraq, 3 katod material növünü, 3 fiziki formatı, 4 tutum dizaynını və 4 tarixi istifadəni (1 laboratoriya sürətləndirilmiş yaşlanma, 1 saf batareya EV sürücülüyü və 2 hibrid EV sürücülüyü) əhatə edərək metodumuzun ümumiliyinə nail oluruq. Yaradıcı təlim, qiymətləndirmə vaxtını, elektrik enerjisi xərclərini və nəticədə yaranan karbon emissiyalarını qənaət edərkən, təcrid şəraitinin əvvəlki biliklərini gizli sahə miqyaslamasına inteqrasiya edərək interpolasiya və ekstrapolyasiya üçün uyğundur. Batareya təcridinin 2030-cu ildə qlobal miqyasda aparılan mühafizəkar bir ssenarisinin təhlili, pirometallurji, hidrometallurji və birbaşa təkrar emal şəraitində sürətli və davamlı SOH qiymətləndirməsinin əhəmiyyətini vurğulayır. Texniki-iqtisadi təhlil vasitəsilə, yaradıcı təlimlə dəstəklənən SOH qiymətləndirilməsi, 2030-cu ilə qədər dünya miqyasında batareya təcridi üçün 4,9 milyard dollar elektrik enerjisi xərclərinə və 35,8 milyard kq CO2 emissiyasına qənaət edə bilər. Biz modelin təhlil edilə bilənliyini, təkrar emal ilkin müalicəsi nəticələrini və maşın öyrənmə ilə inteqrasiya olunmuş gələcək ağıllı təkrar emal ilkin müalicəsi istiqamətlərinin daha geniş aspektlərini müzakirə edirik. İstifadə edilmiş batareya ilkin müalicə addımlarına SOC şəraitləndirməsi, fiziki ölçmələr, diaqnostika üçün maşın öyrənmə və ikinci həyat qərar qəbul etmə prosesi təkrar istifadə və ya təkrar emaldan əvvəl daxildir. SOC şəraitləndirməsi, istifadə edilmiş batareyaların SOC səviyyələrini ənənəvi sabit cərəyan sabit gərginlik (CCCV) metodu istifadə edərək istənilən səviyyələrə tənzimləmək deməkdir. İmpuls gərginlik məlumatları yaratmaq üçün diqqətli dəyişən avtoenkoderin sxemi. SOH qiymətləndirməsi üçün məlumat yaratma modelinin praktik istifadəsi əlavə SOC şəraitləndirməsi tələb etmir. Təlimli maşın öyrənmə modeli yaradılmış məlumatlarla təlimlidir və tətbiq mərhələsində dərhal impuls gərginlik cavablarını alır. 2030-cu il batareya təcrid ssenarisində qlobal miqyasda SOC şəraitləndirmə xərclərini qənaət etməklə, bizim yaradıcı təlim metodologiyamızın iqtisadi və ekoloji faydaları və sürətli yaradılma sürəti. a b c d Nəticələr Məlumatların əldə edilməsi Məlumat çatışmazlığı və heterojenlik, xüsusən də istifadə edilmiş batareyalar üçün məlumat-idarə olunan batareya diaqnostikası və proqnozu sahəsində əsas problemlərdir. Biz 270 fiziki olaraq istifadə edilmiş batareyadan 2700 nümunə topladıq, geniş SOC səviyyələrində, yəni 5% -dən 50% -ə qədər 5% dərəcə ilə. Şəkil 2a-da, məlumat dəsti 3 mövcud katod material növünü, o cümlədən 119 fiziki olaraq toplanmış NMC (nikel manqan kobalt oksidi), 56 LFP (litium dəmir fosfat) və 95 LMO (litium manqan oksidi) istifadə edilmiş batareyaları, 3 fiziki formatı (silindrik, kisə, prismatik) və 4 tarixi istifadə nümunəsini (1 laboratoriya sürətləndirilmiş test, 3 EV istifadəsi, o cümlədən 1 tamamilə elektrifikasiya edilmiş güc qurğusu rejimi və 2 hibrid güc qurğusu rejimi) əhatə edir. Biz vurğulayırıq ki, yüksək dərəcədə heterojen test nümunələrinin daxil edilməsi, məlumat dətimizi istifadə edilmiş batareyaların SOH qiymətləndirilməsi üçün ən böyük sürətli impuls əsaslı məlumat dəti halına gətirir, bu da modelin fiziki olaraq ölçülmüş məlumat dətlərindən kənar ümumiliyinə nail olur. Katod material növlərini, fiziki formatları, tutum dizaynlarını və tarixi istifadəni əhatə edən istifadə edilmiş batareyalar üçün Sankey diaqramı. İstifadə edilmiş batareyaların impuls cərəyanı və sonrakı gərginlik cavabı, burada xüsusiyyətlər çevriliş nöqtələrindən, yəni gərginlik cavabı əyrisinin ikinci dərəcəli törəməsinin sıfır olduğu nöqtələrdən çıxarılır. U1-dən U21-ə qədər 21 xüsusiyyət nöqtəsi çıxarılır. Xammal məlumatları üçün qeyd tezliyi 100 Hz-dir. C-rate-də hər impuls arasında 25 saniyə fasilə verilir. Qeyd edək ki, C hərfi 1 saat şarj (boşaltma) aparıldıqda şarj (boşaltma) dərəcəsi deməkdir. Ətraf temperatur 25 °C-də idarə olunur. Nümunə olaraq 2,1 Ah və 21 Ah istifadə edilmiş batareyalar üçün sağlamlıq vəziyyətinin (SOH) paylanması (Qausian uyğundur). Digər batareya növlərinin SOH paylanması üçün, Əlavə Şəkil 1-ə baxın. Ölçülmüş impuls gərginlik cavabı və müxtəlif doldurulma səviyyəsi (SOC) şəraitində kalibrlənmiş SOH arasındakı əlaqə. İlk xüsusiyyət boyutu, U1, təsvir edilmişdir. Müxtəlif batareya təcrid SOC paylanmaları altında interpolasiya və ekstrapolyasiya məlumat generasiyası halı təsviri. Ətraflı test parametrləri Əlavə Qeydlər 1 və 2-dədir, C-rate parametri katod material növlərində eynidir. Mənbə məlumatları Mənbə Məlumatları faylı kimi təqdim olunur. a b c d e Adi sabit cərəyan sabit gərginlik (CCCV) testindən fərqli olaraq, impuls testi istifadə edilmiş batareyalara daha az vaxt tələb edir və əlavə zərər yetirmir. Buna görə də, biz SOH göstəricisi tutum dəyərləri kimi CCCV nəticələrindən istifadə edirik. İmpuls testi məlumatları yaradıcı təlim modeli üçün təlim məlumatları kimi istifadə olunur. Batareya katod material növü dəyişsə də, praktik istifadə üçün uyğunluğu təmin edərək standartlaşdırılmış və əlçatan xüsusiyyət mühəndisliyi həyata keçiririk. Şəkil 2b, impuls cərəyanı injeksiyasından sonra xüsusiyyət çıxarılmasını nümayiş etdirir. CCCV və impuls injeksiyası eksperimental parametrləri Əlavə Qeyd 1-də tapıla bilər. İlk beş injeksiya edilmiş impuls üçün, ikinci dərəcəli törəməsinin sıfır olduğu nöqtələr olan çevriliş nöqtələri xüsusiyyətlər kimi qeyd olunur, nəticədə 21-ölçülü xüsusiyyətlər əldə edilir. 5 saniyəlik impuls vaxtına baxmayaraq, biz həmçinin impulsun möhkəmliyini yoxlamaq və test vaxtını daha da qısaltmaq üçün impuls eni üzrə həssaslıq ölçmələrini həyata keçiririk, bu da 30 ms-dən 5 s-ə qədər dəyişir. Laboratoriya testlərində sürətləndirilmiş yaşlanma (Əlavə Qeyd 2) və real EV sürücülük yaşlanmasını nəzərdən keçiririk, baxmayaraq ki, məlumat gizliliyi məhdudiyyətləri səbəbindən xüsusi sürücülük profillərinə aid deyilik. Şəkil 2c-də, sürətləndirilmiş yaşlanma batareyalarının (NMC, 2,1 Ah) və EV sürücülük yaşlanma batareyalarının (NMC, 21 Ah) SOH paylanması təsvir edilmişdir. SOH dəyərlərinin 0,6 ilə 1 arasında geniş SOH bölgəsində tamamlayıcı olduğunu qeyd edərək, toplanmış məlumatlar batareya təcridi ssenarilərini, həmçinin kəskin erkən təcrid hallarını təmsil edir. Digər toplanmış batareyaların (LMO, 10 Ah və LFP 35 Ah) SOH paylanmaları geniş SOH paylanmasını əhatə edir, Əlavə Şəkil 1-ə baxın. İmpuls testləri, istifadə edilmiş batareyaların təsadüfi toplanmasını təqlid etmək üçün 5% ilə 50% arasında dəyişən müxtəlif SOC səviyyələrində təkrarlanır. Test edilmiş SOC bölgəsi, istifadə edilmiş batareyaların ya aşağı SOC göstərməsi, ya da təhlükəsiz stasionar anbar saxlaması tələbləri üçün məcburi boşaldılmaya məruz qalması fərziyyəsi altındadır, buna görə də SOC yuxarı həddi 50%-ə təyin edilmişdir. Şəkil 2d-də, sürətləndirilmiş yaşlanma batareyalarından (NMC, 2,1 Ah) və EV sürücülük yaşlanma batareyalarından (NMC, 21 Ah) çıxarılmış xüsusiyyətlərin ilk ölçüsü təsvir edilmişdir. Tutum dizaynları və tarixi istifadələrdə fərqlər olmasına baxmayaraq, impuls gərginlik cavabları sabit bir degradasiya nümunəsi göstərir, digər istifadə edilmiş batareyalar üçün digər xüsusiyyət ölçülərində də eyni şəkildə davam edir, Əlavə Şəkillər 2–5-ə baxın. Bununla belə, istifadə edilmiş batareyaların SOC paylanması davamlıdır və buna görə də fiziki ölçmələrlə tükədilə bilməz. Məlumat test miqyasını genişləndirmək əvəzinə, biz SOC şəraitində daha müxtəlif məlumatlar yaratmaq üçün artıq test edilmiş impuls gərginlik cavab məlumatlarından istifadə edirik. Şəkil 2e-də, iki generasiya ssenarisi, yəni interpolasiya və ekstrapolyasiya təsvir edilmişdir, vahid şəraitdən əldə edilən qənaətlər, elektrik enerjisi qənaətləri, CO2 emissiya azalmaları və onların hesablanma metodları müvafiq olaraq Əlavə Qeydlər 1–3-də təqdim olunur. İmpuls gərginlik cavab məlumat generasiyası İlk növbədə, yeni məlumat nümunələri yaratmaqdan əvəz, artıq ölçülmüş impuls gərginlik cavab məlumatlarından istifadə edərək onları yenidən qurmağı nəzərdən keçiririk. Yenidən qurma o deməkdir ki, ölçülmüş məlumatlar ilk növbədə gizli dəyişən sahəsinə sıxılır, eyni zamanda orijinal statistik paylanmalardan öyrənilmiş bir strukturu qoruyur (Əlavə Şəkil 6) və sonra orijinal ölçülərə dekompressiya olunur. Bu tədqiqatda, yenidən qurma, Şəkil 1b-də göstərildiyi kimi, enkoder neyron şəbəkə modelini və dekoder neyron şəbəkə modelini təlim mərhələsini nəzarət etməklə ekvivalentdir. Əsas ideya, məhdud ölçülmüş məlumatlardan istifadə etməklə təcrid şəraitləri və impuls gərginlik cavab məlumatları arasındakı gizli asılılıqları istifadə edərək, geniş məlumat sahəsini araşdırmaqla, çarpaz diqqət mexanizmləri vasitəsilə balansı təmin etməkdir, “Metodlar” bölməsinə baxın. Daha sonra, şərait məlumatları ilə birləşdirilmiş ölçülmüş məlumatlar enkoder neyron şəbəkəsinə daxil edilir, təcrid şəraitlərini ehtiva edən gizli dəyişənlər əldə olunur. Kompakt gizli dəyişənlər, dekoder neyron şəbəkə modelini təlim etməklə və giriş məlumat nümunələrini yenidən qurmaqla dekompressiya olunur, həmçinin qabaqcıl təcrid şəraitlə