
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 لیکوالان: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 شنګیو تاو رایفي ما زیکسي ژاو ګوانګیوان ما لین سو هینګ چانګ یویو چن هایژو لیو ژینګ لیانګ ټینګ وی کاو هاوچینګ جی ژی یوان هان مینیان لو هوکسiong یانګ زونګګو وین جیانهوا یاو رونګ یو ګودان وی یانګ لي شوان ژنګ ټینګ یانګ ژو ګوانګمین ژو لنډیز د وتلو بیټرۍ د روغتیا حالت (SOH) چټک او دقیق اټکل د بیا کارولو او ریسایکل کولو لپاره یو مهم مخکینۍ چمتووالی دی. په هرصورت، د ډیټا-مبني میتودونو ته د SOH او چارج حالت (SOC) تقاعد شرایطو لاندې پراخه ډیټا تنظیم کولو ته اړتیا ده. دلته، موږ وښایه چې د تولیدي زده کړې په مرسته د SOH اټکل د ډیټا نشتوالي او ناهمغږۍ ننګونو کمولو کې ژمن دی، د 2700 وتلو لیتیم-آیون بیټرۍ نمونې د نبض انجیکشن ډیټا سیټ له لارې تایید شوي، چې 3 کیتوډ مواد ډولونه، 3 فزیکي شکلونه، 4 ظرفیت ډیزاینونه، او 4 تاریخي کارونې د 10 SOC کچو سره پوښښي. د تولید شوي ډیټا په کارولو سره، یو ریګریسر د نه لیدل شوي SOC لاندې د 6% څخه ښکته اوسط مطلق فیصد خطا (MAPE) سره دقیق SOH اټکلونه ترلاسه کوي. موږ وړاندوینه کوو چې د وړاندیز شوي تخنیک پراخه پراختیا په فرض کولو سره، دا به د 2030 نړیوال بیټرۍ تقاعد سناریو لپاره د ډیټا تنظیم کولو لګښتونو کمولو سره د بریښنا لګښتونو کې 4.9 ملیارد ډالر او د CO2 اخراج 35.8 ملیارد کیلوګرام خوندي کړي. دا مقاله د تولیدي میتودونو په کارولو سره د محدود ډیټا ګټې اخیستنې په واسطه د پراخ شوي ډیټا ځای سپړلو باندې رڼا اچوي، په پام کې نیولو سره چې ډیټا د ډیری اټکل او وړاندوینې کارونو لپاره وخت ضایع کوونکی، ګران او د ترلاسه کولو لپاره pollution دی. مقدمه د ترانسپورت بریښنایي کول، د ټیټ کاربن انرژي لیږد کې یو مهم سکتور ، د فوسیل تیلو پر اساس ترانسپورت پیرود ته بې ساري وده ورکړې ده. د لیتیم-آیون بیټرۍ د بریښنایی موټرو (EVs) ته د ارزانه، پایښت لرونکي او خوندي انرژي رسولو له لارې پدې لیږد کې خورا مهم دي , . د 2050 تر 2050 پورې د کارول شوي او پای ته رسیدلي EV بیټرۍ ټول ظرفیت به د 32-62 ټیرا واټو څخه زیات شي، د نړیوالې تجدید وړ انرژي ادارې او سټوریج لابراتوار سناریوګانو په پرتله خورا لوړ دی . په هرصورت، وتلې EV بیټرۍ د لوی پاتې شوي ظرفیت ارزښت سره په کلکه تنظیم شوي دي چې خورا لږ کارول کیږي، معمولا د ditetapkan ظرفیت له 80٪ څخه ډیر , . که په سمه توګه ونه اداره شي، دا د تولید کونکو او کاروونکو لپاره اقتصادي بارونه  او وروسته چاپیریالي او ټولنیزې مسلې ، په شمول د سرچینو ضایع کول، د سلسلې خطرونه، او د کاربن اخراج لامل کیږي , , . 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 د بیټرۍ تقاعد د وقفې د زیاتیدو په اړه د اندیښنو د حل کولو لپاره ژمنې ستراتیژۍ د بیا کارولو , ,  او ریسایکل کول . په بیا کارولو کې، وتلې بیټرۍ د بریښنا شبکې سره وصل شوي د انرژي ذخیره کولو سیسټمونو ، د استوګنې بریښنا رسولو ، او د ټیټ سرعت موټرو په څیر غوښتنلیکونو لپاره بیا کارول کیږي. په هرصورت، بیا کارول لومړني مخکیني چمتووالي ته اړتیا لري، په شمول د مطابقت سکرینینګ ، د ظرفیت درجه بندي ، او بیا تنظیمول ,  ترڅو د غوښتنلیک اړتیاوې پوره کړي . که څه هم د پیلوټ پروګرامونو پیل شوي , , ، د کارونې سناریوګانو او د تقاعد د لارو لپاره د سختو معیارونو نشتوالی د پاتې شوي ظرفیت د منطقي کارونې مخه نیسي . ریسایکل کول په بدیل توګه د موادو د استخراج یا جوړښتي ترمیم له لارې د وتلو بیټرۍ پاتې شوي ارزښتونه کاروي , ، د نه بدلیدونکي خراب شوي وتلو بیټرۍ لپاره مناسب دي. د پيرومیټالرژي او هایدرومیټالرژي په پرتله , ، مستقیم ریسایکل کول د غوره ګټې، ټیټ انرژي مصرف، او کم شوي د کاربن اخراج له امله ولاړ دي , , . د لیتیم بیا ډکول او د کیتوډ موادو د پوسټ پروسس کولو په ګټه اخیستنې سره، مستقیم ریسایکل کول د موادو د جوړښت ترمیم او د فعالیت بیرته راګرځولو ترلاسه کوي . په هرصورت، د روغتیا حالت (SOH) د مستقیم ریسایکل کولو ستراتیژۍ په جوړولو کې اړین کیمیاوي ریجنټ او تمه شوي لیتیم اضافي دوزونه ټاکي , , . ناکافي خوراک کیدای شي د نامکمل ترمیم لامل شي، پداسې حال کې چې ډیر خوراک کیدای شي د کیتوډ سطحې باندې د پاتې الکلي تولید لامل شي، د بیرته راګرځولو فعالیت خرابوي , . له بده مرغه، د SOH ترلاسه کولو لپاره د موادو د مشخص کولو ,  او د ظرفیت توازن ازموینو ته اړتیا لري، د SOH غیر مستقیم، چټک او پایښت لرونکي لاسته راوړل یو ښه ننګونه پاتې ده. 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 د ثابت SOH معلوماتو ترلاسه کولو لپاره، EV بیټرۍ نظارت کیږي، او عملیاتي معلومات د کلاوډ پلیټ فارمونو  او بیټرۍ پاسپورټونو  لخوا ثبت کیږي. د اروپا پارلمان د 14 جون 2023 نیټه د بیټرۍ لارښود تصویب کړ ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې د پای ته رسیدلي بیټرۍ د ژوند په پای کې بیا کارول شوي، بیا ترمیم شوي، یا ریسایکل شوي . په هرصورت، د اړین نظارت او ثبت کړنلاره یوازې د EV خدمت پړاو کې شتون لري، د پای ته رسیدلې بیټرۍ نور د موټر دننه نظارت واحد سره وصل ندي. له همدې امله، د ساحې شته SOH ډاټا ترلاسه کول ستونزمن دي. د عمر د ډاټا بشپړتیا یوه لویه ننګونه پاتې ده، یوازې د ساحې ډیټا په کارولو سره د SOH اټکل غوښتنه کوي، د تاریخي ډیټا یا د کنټرول وړ شرایطو په مقابل کې , , . یوه حل دا دی چې د وتلو بیټرۍ راټولولو ساحه کې د ظرفیت توازن ازموینه ترسره کړئ، یعنې د چارج حالت (SOC) کنډیشن کول، کوم چې مستقیم دی، په هرصورت، دا د نه منلو وړ ازموینې وخت او اضافي بریښنا لګښتونو ته اړتیا لري. د هایبرډ نبض بریښنا مشخصات ازموینه د متحرک نبض انجیکشن لخوا د SOH اټکل لپاره یوه بدیل ده، مګر بشپړ ازموینه 12 ساعتونو څخه ډیر وخت نیسي. تاو او نورو د وتلو بیټرۍ د SOH اټکل لپاره لنډ نبضونه وکارول، په دې فرض کولو چې 5% SOC ته د SOC کنډیشن ترسره کیږي، کوم چې د تصادفی تقاعد SOC شرایطو سره په ندرت سره مطابقت درلود . د حسي پر بنسټ اندازه کولو وروستي پرمختګونو کې د X-ray امیجینګ ، بریښنایی کیمیاوي ممانعت , ، آپټیکل فایبر سینسنگ , ، اکوسټیک سینسنگ , ، جزوی چارج کول , ، او نبض انجیکشن ,  شامل دي. حسي پر بنسټ تخنیکونه د یرغل له امله په لابراتوار مرحله کې دي، پداسې حال کې چې نبض انجیکشن د بیټرۍ تخریب د فزیکي زیان پرته د نه منلو وړ خصوصیت لري، په ورته وخت کې د جزوی چارج کولو او بریښنایی کیمیاوي ممانعت پر بنسټ میتودونو څخه ګړندی دی , , , , , . په هرصورت، نبض انجیکشن د ډیټا-مرکزي میتود دی چې یوازې د مثالي فرض په لاندې کې ممکنه دی چې فزیکي اندازه شوي ډاټا د ماډل پراختیا پړاو کې د تقاعد شرایط پوښښي، چې د ماشین زده کړې ټولنې کې د ډومین بدلون یوه عامه ننګونه پیژندل کیږي. د لیږد زده کړې او ډومین تطابق میتودونو کې د پرمختګونو سره سره , , ، ننګونې پاتې دي ځکه چې تطابق ته اړتیا لري هدف ډومین لاهم د پراختیا په وخت کې مخکیني معلوماتو ته اړتیا لري، او اوسني زده کړې میتودونه په ندرت سره د تصادفی تقاعد شرایطو لپاره تازه کیدی شي . یوه بدیل د ډیټا نشتوالي او ناهمغږۍ کمولو لپاره د نه پلټل شوي تقاعد شرایطو لاندې د ډیټا ازموینې پیمانه پراخول دي پداسې حال کې چې دا ممکن د زیاتو لګښتونو لامل شي. وانګ او نورو د تودوخې کیمیاوي پروسې په جریان کې د مختلفو منځنیو حالتونو په وخت کې د عکس العمل حرکاتي ترجیحاتو استخراج لپاره د تودوخې د تودوخې میتود وړاندیز کړ، چې د ماشین زده کړې ماډل روزنې لپاره د ډیټا ودې په توګه د لږ تودوخې کیمیاوي تجربوي پیمانه او لګښت کې د پراخه روزنې ډیټابیس جوړولو ته اجازه ورکوي . برسېره پردې، د تولیدي زده کړې هم د جزوی سایکل شوي پروفایلونو څخه د وده شوي ډیټا سره د SOH اټکل کولو امکانات ښیې، فزیکي ازمویل شوي ډیټا ته اړتیا خوندي کوي , . په هرصورت، د بیټرۍ بیا کارولو او ریسایکل کولو په شرایطو کې د ډیټا نشتوالی او ناهمغږي ډیر پیچلی دی د کیتوډ موادو ډولونو، فزیکي بڼو، د ظرفیت ډیزاینونو، او تاریخي کارونې د مخلوط له امله، د تخریب د شرایطو ځانګړي پوهې د ماشین زده کړې ماډلونو ته د ادغام مخه نیسي. له همدې امله، دا معقوله ده چې د ډیټا تولید لپاره د تقاعد شرایطو او نبض ولټيج غبرګونونو ترمنځ د انحصاري اړیکې په پام کې نیولو سره، کوم چې په ورته وخت کې د اوږدې مودې ظرفیت توازن او اضافي فزیکي تجربو ته اړتیا نلري، ترڅو د SOH اټکل فعالیت ته وده ورکړي. 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 پدې مطالعه کې، موږ د وتلو بیټرۍ مخکینۍ چمتووالی، د SOH اټکل، د نبض ولتاژ غبرګون ډیټا د اتینشنل تغیراتي انکوډر لخوا په خوندي شوي فزیکي اندازه وخت او لګښت کې ترسره کوو. د عمومي مخکینۍ چمتووالي مرحلو، د تولیدي ماډل روزنې، او عملي ماډل پراختیا مرحلو لوړ پوړی پروسه په انځور کې ښودل شوې.  . د تحقیق نظر دا دی چې د نبض ولتاژ غبرګونونو سپړلو لپاره د تولیدي زده کړې څخه کار واخیستل شي چې دمخه اندازه شوي ډیټا څخه ګټه پورته کړي په دوامداره تقاعد شرایطو کې، یعنې د SOC توزیع په وتلو بیټرۍ راټولولو مرحله کې. ښکته د SOH اټکل د فزیکي اندازه شوي نبض غبرګون ډیټا پرته ترسره کیږي، د مخکینۍ چمتووالي بریښنا لګښتونه او د کاربن اخراج خوندي کوي چې د SOC کنډیشن کولو څخه اړین دي ترڅو مطلوب کچې ته ورسیږي. د امپیر-ساعت انټیګرل میتود او د ماشین زده کړې نبض انجیکشن سره په پرتله، د تولیدي زده کړې د ګړندي تولید سرعت او دقیق اټکل باندې ټینګار کوي. د تولید شوي ډیټا سره، یو ساده ریګریسر د نه لیدل شوي یا لاسرسي وړ SOC تقاعد شرایطو لاندې د لږې تېروتنې سره د SOH اټکل کوي، کوم چې د توزیع څخه بهر (OOD) مسله ننګوي. د OOD مسله د SOC حالت او ولتاژ غبرګون ترمنځ د فزیکي نمونې زده کولو له لارې حل کیږي چې د ګړندي نبض لخوا رامینځته کیږي. موږ زموږ د میتود عمومیت د 2700 فزیکي اندازه شوي نمونو له لارې تایید له لارې ښودلی، چې 3 کیتوډ مواد ډولونه، 3 فزیکي شکلونه، 4 د ظرفیت ډیزاینونه، او 4 تاریخي کارونې (1 لابراتوار چټک شوی عمر، 1 خالص بیټرۍ EV چلوونې، او 2 هایبرډ EV چلوونې) پوښښي. د تولیدي زده کړې د انټرپولیشن او ایکسترپولیشن لپاره مناسب دی د ماډل پیرامیټرونو د پټ ځای سکینګ کې د پخوانی پوهې په ادغام سره، د اندازه کولو وخت، بریښنا لګښتونه، او پایله لرونکي د کاربن اخراج خوندي کوي پداسې حال کې چې د SOH اټکل دقیقیت سره موافقه نه کوي. د بیټرۍ تقاعد 2030 کې یو محافظه کار نړیوال قضیه مطالعه د بریښنایی، هایدرومیټالرجیک، او مستقیم ریسایکلینګ شرایطو کې د چټک او پایښت لرونکي SOH اټکل اهمیت روښانه کوي. د تخنیکي-اقتصادي تحلیل له لارې، د تولیدي زده کړې په مرسته د SOH اټکل کولی شي د 2030 نړیوال بیټرۍ تقاعد له امله 4.9 ملیارد ډالر د بریښنا لګښتونه او 35.8 ملیارد کیلوګرامه CO2 اخراج خوندي کړي. موږ د ماډل تفسیر، د ریسایکلینګ مخکینۍ چمتووالي اغیزې، او د ماشین زده کړې سره مدغم شوي سمارټ ریسایکلینګ مخکینۍ چمتووالي راتلونکي پراخ اړخونه بحث کوو. 1    د وتلو بیټرۍ مخکینۍ چمتووالي مرحلې په کې د SOC کنډیشن کول، فزیکي اندازه کول، د SOH تشخیص لپاره د ماشین زده کړې، او د بیا کارولو یا ریسایکل کولو دمخه د دویم ژوند پریکړې پروسې شامل دي. د SOC کنډیشن کول د دودیز کنستانت کرینټ کنستانت ولتاژ (CCCV) میتود په کارولو سره د وتلو بیټرۍ SOC ارزښتونو مطلوب کچو ته تنظیم کول ته اشاره کوي.   د نبض ولتاژ غبرګون ډیټا تولید لپاره د اتینشنل تغیراتي انکوډر سکیماتیک.   د SOH اټکل لپاره د ډیټا تولید ماډل عملي کارونې ته اضافي SOC کنډیشن کولو ته اړتیا نشته. روزل شوی د ماشین زده کړې ماډل د تولید شوي ډیټا لخوا نظارت کیږي او کله چې په پراختیا پړاو کې وي سمدستي نبض ولتاژ غبرګونونه ترلاسه کوي.   زموږ د تولیدي زده کړې میتودولوژي د 2030 بیټرۍ تقاعد سناریو په نړیواله کچه د SOC کنډیشن کولو لګښتونو خوندي کولو سره اقتصادي او چاپیریالي ګټې او د ګړندي تولید سرعت. a b c d پایلې د ډیټا سیټ ترلاسه کول د ډیټا نشتوالی او ناهمغږي د ډیټا-مبني بیټرۍ تشخیص او وړاندوینې کې لویې ننګونې دي، په ځانګړي توګه د وتلو بیټرۍ لپاره. موږ د 270 فزیکي وتلو بیټرۍ څخه 2700 نمونې راټولې کړې چې د SOC په پراخه کچه کې دي، یعنې له 5٪ څخه تر 50٪ پورې د 5٪ ګرین سره. په انځور کې.  ، د ډیټا سیټ 3 واکمن کیتوډ مواد ډولونه پوښښي، په شمول 119 فزیکي راټول شوي NMC (نکل مینګنیز کوبالټ اکسایډ)، 56 LFP (لیتیم اوسپنه فاسفیت)، او 95 LMO (لیتیم مینګنیز اکسایډ) وتلې بیټرۍ، 3 فزیکي بڼې (سلنډر، پاؤچ، پرزماتیک) او 4 تاریخي کارونې نمونې (1 لابراتوار چټک شوی ازموینه، 3 EV کارونې، په شمول 1 په بشپړ ډول بریښنایی پاورټرین موډ او 2 هایبرډ پاورټرین موډونه). موږ ټینګار کوو چې د لوړې ناهمغږۍ ازموینې نمونې شاملول زموږ د ډیټا سیټ جوړوي چې تر نن ورځې د وتلو بیټرۍ د SOH اټکل لپاره ترټولو لوی چټک نبض پر بنسټ ډیټا سیټ دی، د فزیکي اندازه شوي ډیټا سیټونو هاخوا د ماډل عمومیت اسانه کوي. 2a    د وتلو بیټرۍ توزیع لپاره د سنکي پلاټ، چې د کیتوډ موادو ډولونه، فزیکي بڼې، د ظرفیت ډیزاینونه، او تاریخي کارونې لري.   نبض جریان او وروسته ولتاژ غبرګون د وتلو بیټرۍ، چې له هغه ځایه ځانګړتیاوې د بدلیدو نقطو څخه ترلاسه کیږي، یعنې د ولتاژ غبرګون منحنی د دوهم ترتیب مشتق صفر نقطې. 21 ځانګړتیا نقطې، له U1 څخه تر U21 پورې، استخراج شوي. د خام ډیټا لپاره د a b

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

دا غږ د کیسې په اصلي ژبه تولید شوی!

د جنریټیو AI په مرسته د پخوانیو لیتیم-آیون بیټرۍ په دوامداره توګه بیا کارول کیږي

About Author

تبصرې

hang tags

دا مقاله په کې وړاندې شوې وه

Related Stories

The shortest distance from idea to execution with Jim Rose of CircleCI

We Need to Hear Both the Good and Bad Sides of Tech - Interview with Charlie G

HackerNoon Projects of the Week: Black Market SSP, CutePetPal & SudoDocs

Teylor has Been Named Startup of the Year 2021 in Zürich

The shortest distance from idea to execution with Jim Rose of CircleCI

We Need to Hear Both the Good and Bad Sides of Tech - Interview with Charlie G

HackerNoon Projects of the Week: Black Market SSP, CutePetPal & SudoDocs

Teylor has Been Named Startup of the Year 2021 in Zürich

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps