
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 لیکوالان: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 شنګیو تاو رویفی ما زیزي ژاؤ ګوانګیوان ما لین سو هینګ چنګ یویو چن هایزو لیو ژینګ لیانګ ټینګ وای کاو هاوچینګ جی زییوان هان مینیان لو هوی ژیانګ یانګ زونګ ګو وین جیانهوا یاو رونګ یو ګوډان وای یانګ لی ایکسوان ژنګ ټینګ یانګ شو ګوانګمین ژو لنډیز د وتلو بیټریو حالت (SOH) ګړندی او دقیق تخمین د بیا کارونې او ریسایکل کولو لپاره یو مهم مخکینی چلند دی. په هرصورت، د ډیټا - ډرایو میتودونو ته د SOH او د چارج حالت (SOC) متقابلو شرایطو لاندې پراخه معلوماتو بشپړولو ته اړتیا لري. دلته، موږ ښیې چې د تولیدي زده کړې په مرسته د SOH تخمین د ډیټا لږوالي او متفاوت ننګونو په کمولو کې په زړه پورې دی، د 2700 وتلو لیتیم-آیون بیټری نمونې د نبض انجیکشن ډیټا سیټ له لارې تایید شوي، چې 3 کیتود مواد ډولونه، 3 فزیکي بڼې، 4 ظرفیت ډیزاینونه، او 4 تاریخي کارونې د 10 SOC کچو سره پوښي. د تولید شوي ډیټا په کارولو سره، یو ریګریسر د لیدل شوي SOC لاندې د 6٪ څخه ښکته اوسط مطلق فیصدي غلطیو سره د دقیق SOH تخمینونه ترلاسه کوي. موږ اټکل کوو چې د وړاندیز شوي تخنیک د یونیفورم پراختیا په فرض کولو سره، دا به د 2030 نړیوال بیټری بیا کارونې سناریو لپاره د 4.9 ملیارد ډالرو بریښنا لګښتونه او 35.8 ملیارد کیلوګرامه CO2 اخراج خوندي کړي. دا مقاله د محدودو معلوماتو څخه د تولیدي میتودونو په کارولو سره د پراخ شوي ډیټا ځای سپړلو په اهمیت باندې روښانه کوي ، په پام کې نیولو سره چې ډیټا وخت نیونکی ، ګران او د ډیری تخمین او وړاندوینې اهدافو لپاره د ترلاسه کولو لپاره پولیوټایټ کیدی شي. پېژندنه د ټرانسپورټ بریښنایی کول ، د ټیټ کاربن انرژي لیږد کې یو مهم سکتور ، د فوسیل سونل پر بنسټ د ټرانسپورټ پاراډایم بې ساري ډول بدل کړی دی. لیتیم-آیون بیټرۍ د بریښنایی موټرو (EVs) ته د ارزانه، دوامدار او خوندي انرژي رسولو له لارې پدې لیږد کې مهمې دي , . د 2050 تر 2050 پورې د ان-یوز او پای-له-ژوند څخه د EV بیټریو ټول ظرفیت به له 32 څخه تر 62 تیرا واټونو څخه زیات شي ، د نړیوالې نوې کیدونکې انرژي ادارې او سټوریج لابراتوار سناریوګانو په پرتله په پام وړ لوړ دي . په هرصورت ، وتلي EV بیټرۍ د پام وړ پاتې ظرفیت له امله په پراخه کچه تنظیم شوي دي چې لږ تر لږه کارول کیږي ، معمولا د 80٪ څخه ډیر د درجه شوي ظرفیت , . که چیرې په سمه توګه ونه ساتل شي، دا د تولید کونکو او کاروونکو لپاره اقتصادي بوجۍ رامینځته کوي  ، او همدارنګه وروسته چاپیریالي او ټولنیزې ستونزې ، پشمول د سرچینو ضایع کول، د رسولو د وسلو خطرونه، او د کاربن اخراج , , . 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 د بیټرۍ د وتلو دوامداره زیاتیدو اندیښنو ته د رسیدو لپاره په زړه پورې ستراتیژیو بیا کارول , ,  او بیا کارول . په بیا کارونې کې، وتلي بیټرۍ داسې غوښتنلیکونو ته بیا کارول کیږي لکه د گرډ سره نښلول شوي د انرژي ذخیره سیسټمونه ، د استوګنې بریښنا رسولو ، او ټیټ سرعت موټرې. په هرصورت، بیا کارونې دمخه مخکینیو مخکینیو چلندونو ته اړتیا لري، پشمول د مطابقت سکرینینګ ، د ظرفیت ترتیب ، او بیا تنظیم کول ,  د غوښتنلیک اړتیاوې پوره کولو لپاره . که څه هم د ازمایښتي پروګرامونو پیل , , ، د کارونې سناریوګانو او تقاعد لارو لپاره د سختو معیارونو نشتوالی د پاتې ظرفیت منطقي کارونې ته خنډ رامینځته کوي . د بیا کارونې په پرتله د موادو استخراج یا جوړښتي ترمیم له لارې د وتلو بیټریو پاتې ارزښتونه کاروي , ، د نه بدلیدونکي ډول خراب شوي وتلو بیټریو لپاره مناسب دی. د پيرو میټالورژي او هایډرو میټالورژي په پرتله , ، مستقیم ریسایکل کول د غوره ګټې، ټیټ انرژي مصرف، او کم کاربن اخراج له امله پاتې کیږي , , . د لیتیم بیا ډکولو او د کیتود موادو وروسته پروسس کولو څخه په ګټې اخیستنې سره، مستقیم ریسایکل کول د موادو جوړښت ترمیم، او فعالیت بیا رغونه ترلاسه کوي . په هرصورت، د روغتیا حالت (SOH) په مستقیم ریسایکل کولو ستراتیژۍ په جوړولو کې د اړین کیمیاوي ریګینټ او تمه شوي لیتیم ضمیمې دوزونه ټاکي , , . ناکافي دوز د نامکمل ترمیم پایله کیدی شي ، پداسې حال کې چې ډیر دوز د کیتود سطحې باندې د پاتې الکلي تولید لامل کیدی شي ، د بیا رغونې فعالیت خرابوي , . له بده مرغه، د SOH ترلاسه کول د تیریدونکي موادو مشخصاتو ته اړتیا لري ,  او اوږد ظرفیت تقویم ازموینې ، د SOH ترلاسه کول چې نه تیریدونکي ، ګړندي او پایښت لرونکي دي لاهم یوه خورا 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 SOH معلوماتو د تضمین لپاره ، د EV بیټرۍ څارل کیږي ، او عملیاتي ډاټا د کلاوډ پلیټ فارمونو لخوا ثبت کیږي  او بیټرۍ پاسپورټونه . د اروپا پارلمان د 2023 په جون 14 د بیټرۍ لارښود تصویب کړ ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې وتلي بیټرۍ د خدمت له پای څخه بیا کارول کیدی شي ، بیا جوړه شي ، یا ریسایکل کیدی شي . په هرصورت ، د څارنې او ثبتولو پروسه یوازې د EV خدمت پړاو کې شتون لري ، وتلي بیټرۍ نور د موټر دننه نظارت واحد سره نه دي تړلي. له همدې امله ، د ساحې څخه د SOH ډیټا ترلاسه کول ننګونې دي. د عمر ډیټا بشپړتیا یوه مهمه ننګونه پاتې ده ، د SOH تخمین یوازې د ساحې ډیټا په کارولو سره غوښتنه کیږي ، برعکس د تاریخي ډیټا یا د کنټرول وړ شرایطو لاندې , , . یوه حل دا دی چې د وتلو بیټرۍ راټولولو ساحه کې د ظرفیت تقویم ازموینه ترسره کړئ ، د مثال په توګه ، د چارج حالت (SOC) شرایط ، دا مستقیم دی ، مګر دا د نه منلو وړ ازموینې وخت او اضافي بریښنا لګښتونو ته اړتیا لري. د هایبرډ نبض بریښنا مشخصاتو ازموینه د متحرک نبض انجیکشن لخوا د SOH تخمین لپاره بدیل دی ، مګر بشپړ ازموینه له 12 ساعتونو څخه ډیر وخت نیسي. تاو او نورو د وتلو بیټریو لپاره د SOH تخمین لپاره لنډ نبضونه کارولي ، پدې فرض سره چې د 5٪ SOC ته د SOC شرایط ترسره شوي ، کوم چې د متقابلو تقاعد SOC شرایطو سره په ندرت سره مطابقت لري . وروستي پرمختګونه په حسي - پر بنسټ اندازه کولو کې د X-ray عکس العمل ، بریښنایی کیمیاوي امپیډنس , ، آپټیکل فایبر سینسنګ , ، اکوسټیک سینسنګ , ، جزوی چارج کول , ، او نبض انجیکشن , . د حسی - پر بنسټ تخنیکونه د تیریدونکي کیدو له امله په لابراتوار مرحله کې دي ، پداسې حال کې چې نبض انجیکشن د بیټرۍ تخریب د فزیکي زیان پرته د پیچلي کولو ځانګړتیا لري ، په ورته وخت کې د جزوي چارج کولو او بریښنا کیمیاوي امپیډنس - پر بنسټ میتودونو په پرتله ګړندی دی , , , , , . په هرصورت ، نبض انجیکشن یوه ډیټا - متمرکزه طریقه ده چې یوازې په مثالي فرض سره د تطبیق وړ ده چې فزیکي اندازه شوي ډاټا د ماډل پراختیا پړاو کې د تقاعد شرایط پوښي ، د ماشین زده کړې ټولنې کې د ډومین بدلون عام ننګونې په نوم پیژندل کیږي. د انتقالي زده کړې او د ډومین تطابق میتودونو کې د پرمختګونو سره سره , , ، ننګونې پاتې دي ځکه چې د تطابق هدف ساحې ته د پراختیا په وخت کې دمخه معلوماتو ته اړتیا لري ، او د زده کړې موجود میتودونه په ندرت سره د متقابلو تقاعد شرایطو لپاره تازه کیدی شي . یو بدیل د ډیټا لږوالي او متفاوتۍ کمولو لپاره د نه لیدلي تقاعد شرایطو لاندې د ډیټا ازموینې پیمانه پراخول دي پداسې حال کې چې دا د زیاتو لګښتونو لامل کیدی شي. وانګ او نورو د تودوخې پروسې په جریان کې د مختلفو متوسطو حالتونو کې د عکس العمل کیمیاوي ترجیحاتو استخراج لپاره د تودوخې کنوانسیون میتود وړاندیز کړی ، د لږترلږه ترمو کیمیاوي تجربې پیمانه او لګښت کې د پراخه روزنې ډیټابیسونو جوړولو ته اجازه ورکوي د ماشین زده کړې ماډل روزنې لپاره د ډیټا ودې په توګه . برسېره پردې، د تولیدي زده کړې هم د جزوی چکر شوي پروفایلونو څخه د ډیټا وده کولو سره د SOH تخمین امکانات ښیې ، د فزیکي معاینه شوي ډیټا اړتیا خوندي کوي , . په هرصورت ، د بیټرۍ بیا کارونې او ریسایکل کولو په شرایطو کې د ډیټا لږوالي او متفاوتۍ د کیتود موادو ډولونو ، فزیکي بڼو ، ظرفیت ډیزاینونو ، او تاریخي کارونو له امله حتی پیچلي دي ، کوم چې د حالت - ځانګړي تخریب پوهه د ماشین زده کړې ماډلونو کې د ادغام احتمال محدودوي. له همدې امله ، دا منطقي ده چې د تقاعد شرایطو او نبض ولټاژي ځوابونو ترمینځ د ډیټا تولید لپاره د انحصاري اړیکو په پام کې نیولو سره ، هیڅ اوږد وخت لړۍ ظرفیت تقویم او اضافي فزیکي تجربې په ورته وخت کې نه وي ، ترڅو د SOH تخمین 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 مخکینی چلند ، د مثال په توګه ، د SOH تخمین ، د نبض ولټاژي ځواب ډیټا په کارولو سره ترسره کوو چې د خوندي شوي فزیکي اندازه کولو وخت او لګښت کې د اتینشنل تغیراتو آټو انکوډر لخوا رامینځته شوی. د عمومي مخکینیو چلند ګامونو ، د تولیدي ماډل روزنې ، او عملي ماډل پراختیا ګامونو لوړ - کچې پروسه په شکل 1 کې ښودل شوې. . د تحقیق نظر دا دی چې د نبض ولټاژي ځوابونو د پراخیدو لپاره د موجودو اندازه شوي ډیټا څخه ګټه پورته کولو لپاره د تولیدي زده کړې کارول په دوامداره تقاعد شرایطو کې ، د مثال په توګه ، د SOC توزیع په وتلو بیټرۍ راټولولو مرحله کې. ښکته SOH تخمین د فزیکي اندازه شوي نبض ولتاژي ځواب ډیټا پرته ترسره کیږي ، د مخکیني چلند بریښنا لګښتونه او د کاربن اخراج خوندي کوي چې د SOC مطلوب کچې ته د شرایطو څخه راځي. د امپیری-ساعت انټیګرل میتود او د ماشین - زده کړې نبض انجیکشن سره په پرتله ، د تولیدي زده کړې ګړندی تولید سرعت او دقیق تخمین باندې ټینګار کوي. د تولید شوي ډیټا سره ، یو ساده ریګریسر د لیدل شوي یا نه لاسرسي SOC تقاعد شرایطو لاندې د ټیټ غلطۍ سره SOH په بریالیتوب سره تخمین کوي ​​، یو ننګونې بهر - له - توزیع (OOD) مسله. د OOD مسله د SOC حالت او د چټک نبض لخوا رامینځته شوي ولټاژي ځواب ترمینځ د میراث فزیکي نمونې په زده کولو سره حل کیږي. موږ د 2700 فزیکي اندازه شوي نمونې له لارې د تصدیق له لارې زموږ د میتود عمومي تطابق ښیې ، 3 کیتود مواد ډولونه ، 3 فزیکي بڼې ، 4 ظرفیت ډیزاینونه ، او 4 تاریخي کارونې (1 لابراتوار چټک شوی عمر ، 1 خالص بیټرۍ EV چلوونکی ، او 2 هایبرډ EV چلوونکی) لري. د تولیدي زده کړې د استخراج او وړاندوینې لپاره مناسب دی د ماډل پیرامیټونو د مخکینیو پوهې د تقاعد شرایطو په پټ ځای کې شاملولو سره ، د اندازه کولو وخت ، د بریښنا لګښتونه ، او پایله لرونکي د کاربن اخراج خوندي کوي پداسې حال کې چې د SOH تخمین دقت سره موافقت نه کوي. د بیټرۍ تقاعد په 2030 کې د نړیوالې قضیې مطالعه د پیرو میټالورجیکل ، هایډرو میټالورجیکل ، او مستقیم ریسایکل کولو شرایطو کې د ګړندي او پایښت لرونکي SOH تخمین اهمیت روښانه کوي. د تخنیکي - اقتصادي تحلیل له لارې ، د تولیدي زده کړې په مرسته د SOH تخمین کولی شي تر 2030 پورې په نړۍ کې 4.9 ملیارد ډالر د بریښنا لګښتونه خوندي کړي او 35.8 ملیارد کیلوګرامه CO2 اخراج کم کړي. موږ د ماډل تفسیر ، د ریسایکل کولو مخکینیو ننګونو ، او د راتلونکي سمارټ ریسایکل کولو مخکینیو راتلونکي لورو پراخه اړخونه بحث کوو چې د ماشین زده کړې سره یوځای شوي. 1    د وتلو بیټرۍ مخکینیو چلند ګامونو کې د SOC شرایط ، فزیکي اندازه کول ، د SOH تشخیص لپاره د ماشین زده کړې ، او د بیا کارونې یا ریسایکل کولو دمخه د دوهم ژوند پریکړه کولو پروسه شامله ده. د SOC شرایطو ته د دودیز ثابت جریان ثابت ولټاژ (CCCV) میتود په کارولو سره د وتلو بیټریو SOC ارزښتونو تنظیم کولو ته اشاره کوي.   د نبض ولټاژي ډیټا تولید لپاره د اتینشنل تغیراتي آټو انکوډر سکیماتیک.   د SOH تخمین لپاره د ډیټا تولید ماډل عملي کارول د اضافي SOC شرایطو ته اړتیا نلري. روزل شوي ماشین زده کړې ماډل د تولید شوي ډیټا لخوا نظارت کیږي او د پراختیا په پړاو کې سمدستي نبض ولټاژي ځوابونه ترلاسه کوي.   زموږ د تولیدي زده کړې میتودولوژي اقتصادي او چاپیریالي ګټې او ګړندي تولید سرعت د 2030 بیټرۍ تقاعد سناریو کې په نړیواله کچه د SOC شرایطو لګښتونو په خوندي کولو سره. a b c d پایلې د ډیټا ترلاسه کول د ډیټا لږوالی او متفاوتۍ د ډیټا - ډرایو بیټرۍ تشخیص او وړاندوینې کې لوی ننګونې دي ، په ځانګړي توګه د وتلو بیټریو لپاره. موږ د 2700 نمونې د 270 فزیکي وتلو بیټریو څخه د پراخه SOC کچو له لارې ، له 5٪ څخه تر 50٪ پورې د 5٪ دانې سره راټول کړل. په شکل 2a کې ، ډیټا سیټ 3 عام کیتود مواد ډولونه پوښي ، پشمول 119 فزیکي راټول شوي NMC (نکل منګنیز کوبالټ آکسایډ) ، 56 LFP (لیتیم اوسپنه فاسفیټ) ، او 95 LMO (لیتیم منګنیز اکسایډ) وتلي بیټرۍ ، 3 فزیکي بڼې (سلنډر ، پوچ ، پرزمیټیک) او 4 تاریخي عمر نمونې (1 لابراتوار چټک شوی ازموینه ، 3 EV کارونې ، پشمول 1 په خالص ډول بریښنایی بریښنایی موډ او 2 هایبرډ بریښنایی موډونه). موږ ټینګار کوو چې خورا متفاوت ازموینې نمونې شاملول زموږ د ډیټا سیټ ترټولو لوی ګړندی نبض - پر بنسټ ډیټا سیټ د وتلو بیټریو د SOH تخمین لپاره تر نن نیټې پورې رامینځته کوي ، پدې توګه د فزیکي اندازه شوي ډیټا سیټونو څخه هاخوا د ماډل عمومي تطابق اسانوي.    د وتلو بیټریو ویش لپاره د سنکي پلاټ ، د کیتود موادو ډولونه ، فزیکي بڼې ، د ظرفیت ډیزاینونه ، او تاریخي کارونې لري.   د نبض جریان او وروسته د وتلو بیټریو ولټاژي ځواب ، چیرې چې ځانګړتیاوې له بدلیدونکو ټکو څخه استخراج کیږي ، د مثال په توګه ، د ولټاژي ځواب منحني دوهم ترتیب مشتق صفر لري. 21 ځانګړتیا نقطې ، له U1 څخه تر U21 پورې ، استخراج شوي دي. د خامو معلوماتو د راپورته کولو فریکونسۍ 100Hz ده. C-rate کې د هر نبض ترمنځ پاتې وخت 25 ثانیې دی. یادونه وکړئ چې C-rate د چارج (ډیسچارج) نرخ ته اشاره کوي کله چې 1 ساعته چارج (ډ 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 উৎপাদনের پرلپس د لیتیم-آیون بیټرۍ د بیا کارولو لپاره ځواکمنوي

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

Teylor has Been Named Startup of the Year 2021 in Zürich

Psychology of the Unconscious by C. G. Jung - Table of Links

د اونۍ د HackerNoon پروژې: InfoFusion هابونه، Firefox مدیریت سیشن کنټرولر، NoteOCR

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

Teylor has Been Named Startup of the Year 2021 in Zürich

Psychology of the Unconscious by C. G. Jung - Table of Links

د اونۍ د HackerNoon پروژې: InfoFusion هابونه، Firefox مدیریت سیشن کنټرولر، NoteOCR

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps