
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Autorët: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 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 Vlerësimi i shpejtë dhe i saktë i gjendjes shëndetësore (SOH) të baterive të dala nga përdorimi është një trajtim paraprak krucial për ripërdorim dhe riciklim. Megjithatë, metodat e bazuara në të dhëna kërkojnë kurim të plotë të të dhënave në kushte të rastësishme të daljes nga përdorimi sipas SOH dhe gjendjes së ngarkesës (SOC). Këtu, ne tregojmë se vlerësimi i SOH i ndihmuar nga mësimi gjenerativ është premtues në lehtësimin e sfidave të mungesës së të dhënave dhe heterogjenitetit, i vërtetuar përmes një dataset impuls-injektues prej 2700 kampionesh baterish litium-jon të dala nga përdorimi, duke mbuluar 3 lloje materiale katodike, 3 formate fizike, 4 dizajne kapaciteti dhe 4 përdorime historike me 10 nivele SOC. Duke përdorur të dhëna të gjeneruara, një regressor realizon vlerësime të sakta të SOH, me gabime mesatare absolute përqindore nën 6% në SOC të pashohur. Ne parashikojmë se duke supozuar vendosjen uniforme të teknikës së propozuar, kjo do të kursente 4.9 miliardë USD në kostot e energjisë elektrike dhe 35.8 miliardë kg emetime CO2 duke zbutur kostot e kurimit të të dhënave për një skenar të daljes nga përdorimi i baterive në mbarë botën për vitin 2030. Ky artikull thekson shfrytëzimin e të dhënave të kufizuara për eksplorimin e hapësirës së zgjeruar të të dhënave duke përdorur metoda gjeneruese, duke pasur parasysh se të dhënat mund të jenë të kohëshkurtra, të shtrenjta dhe ndotëse për të marrë për shumë detyra vlerësimi dhe parashikimi. Hyrje Elektrizimi i transportit, një sektor kritik në tranzicionin energjetik me karbon të ulët , ka ripërcaktuar në mënyrë të paprecedentë paradigmën e transportit të bazuar në karburante fosile. Bateritë e litium-jonit janë jetike për këtë tranzicion duke ofruar furnizime energjie të përballueshme, të qëndrueshme dhe të sigurta për automjetet elektrike (EV) , . Kapaciteti total i baterive EV në përdorim dhe në fund të jetës do të kalojë 32–62 teravatë deri në vitin 2050, dukshëm më i lartë se vlerësimi në skenarët e Agjencisë Ndërkombëtare të Energjisë së Ripërtëritshme dhe Storage Lab . Megjithatë, bateritë EV të dala nga përdorimi janë rregulluar fuqimisht me një vlerë të madhe të mbetur të kapacitetit të shfrytëzuar nën standard, zakonisht mbi 80% të kapacitetit të vlerësuar , . Nëse nuk trajtohen siç duhet, kjo çon në barrë ekonomike  për prodhuesit dhe përdoruesit, si dhe çështje të mëvonshme mjedisore dhe shoqërore , duke përfshirë humbjen e burimeve, rreziqet e zinxhirit të furnizimit dhe emetimet e karbonit , , . 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Strategjitë premtuese për adresimin e shqetësimeve rreth fluksit ndërprerës të daljes së baterive nga përdorimi janë ripërdorimi , ,  dhe riciklimi . Në ripërdorim, bateritë e dala nga përdorimi ripërdoren për aplikime të tilla si sistemet e ruajtjes së energjisë të lidhura me rrjetin , furnizimet me energji banesore , dhe automjetet me shpejtësi të ulët. Megjithatë, ripërdorimi kërkon trajtime paraprake, duke përfshirë skriningun e konsistencës , renditjen sipas kapacitetit , dhe ribashkimin ,  për të përmbushur kërkesat e aplikimit . Megjithë fillimin e programeve pilot , , , mungesa e standardeve të rrepta për skenarët e përdorimit dhe shtigjet e daljes nga përdorimi pengon përdorimin racional të kapacitetit të mbetur . Riciklimi përdor alternativisht vlerat e mbetura të baterive të dala nga përdorimi përmes nxjerrjes së materialeve ose riparimit struktural , , i përshtatshëm për bateritë e dëmtuara në mënyrë të pakthyeshme. Krahasuar me pirometalurgjinë dhe hidrometalurgjinë , , riciklimi i drejtpërdrejtë dallohet për fitimprurje më të lartë, konsum më të ulët të energjisë dhe emetime të reduktuara të karbonit , , . Duke shfrytëzuar plotësimin e litiumit dhe pas-përpunimin e materialeve katodike, riciklimi i drejtpërdrejtë arrin riparimin efikas të strukturës së materialit dhe rivendosjen e performancës . Megjithatë, gjendja shëndetësore (SOH) përcakton reagentin kimik të nevojshëm dhe doza të pritshme të plotësimit të litiumit në formulimet e strategjisë së riciklimit të drejtpërdrejtë , , . Doza e pamjaftueshme mund të rezultojë në riparim të paplotë, ndërsa doza e tepërt mund të çojë në gjenerimin e alkalit të mbetur në sipërfaqen katodike, duke përkeqësuar performancën e rivendosjes , . Fatkeqësisht, rikuperimi i SOH kërkon karakterizim material invaziv ,  dhe teste të gjata të kalibrimit të kapacitetit, marrja e SOH jo-invazive, e shpejtë dhe e qëndrueshme mbetet një sfidë e jashtëzakonshme. 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 Për të siguruar informacion të qëndrueshëm të SOH, bateritë EV monitorohen dhe të dhënat operative regjistrohen nga platformat cloud  dhe pasaportat e baterive . Parlamenti Evropian miratoi Direktivën për Bateritë më 14 qershor 2023, për të siguruar që bateritë e dala nga përdorimi të mund të ripërdoren, rikondicionohen ose riciklohen në fund të jetës së shërbimit . Megjithatë, procedura e kërkuar e monitorimit dhe regjistrimit është e aksesueshme vetëm në fazën e shërbimit të EV, bateritë e dala nga përdorimi nuk janë më të lidhura me njësinë monitoruese brenda automjetit. Kështu, është sfiduese të merren të dhëna SOH të disponueshme në terren. Integriteti i të dhënave të jetës mbetet një sfidë kryesore, duke kërkuar vlerësimin e SOH duke përdorur vetëm të dhëna në terren, në kundërshtim me të dhënat historike ose nën kushte të kontrollueshme , , . Një zgjidhje është të kryhet një test kalibrimi kapaciteti në fushën e mbledhjes së baterive të dala nga përdorimi, dmth., kondicionimi i gjendjes së ngarkesës (SOC), i cili është i thjeshtë, megjithatë, kërkon kohë testimi të papërballueshme dhe kosto shtesë energjie elektrike. Testi i karakterizimit të fuqisë së pulsit hibrid është një alternativë për vlerësimin e SOH përmes injektimit dinamik të pulsit, por sekuenca e plotë e testit zgjat mbi 12 orë. Tao et al. përdorën pulse të shkurtra për vlerësimin e SOH të baterive të dala nga përdorimi, duke supozuar se u krye një kondicionim SOC në 5% SOC, gjë që ishte vështirë e përputhshme me kushtet e rastësishme të SOC të daljes nga përdorimi . Përparimet e fundit në matjet e bazuara në shqisa përfshijnë imazhet me rreze X , impedancën elektrokimike , , sensore me fibër optike , , sensore akustike , , karikim të pjesshëm , , dhe injektim pulsi , . Teknikat e bazuara në sensorë janë në fazën laboratorike për shkak të invazionit, ndërsa injektimi i pulsit përmban shpërthimin e degradimit të baterisë pa dëmtime fizike, njëkohësisht më të shpejtë se metodat e bazuar në karikim të pjesshëm dhe impedancë elektrokimike , , , , , . Megjithatë, injektimi i pulsit është një metodë e përqendruar te të dhënat që është e mundur vetëm nën supozimin ideal se të dhënat e matura fizikisht përfshijnë kushtet e daljes nga përdorimi të fazës së vendosjes së modelit, e njohur si sfida e zakonshme e zhvendosjes së domenit në komunitetin e mësimit makinerik. Megjithë përparimet në metodat e transferimit të të mësuarit dhe përshtatjes së domenit , , , sfidat vazhdojnë pasi domeni target për t'u harmonizuar ende kërkon informacion paraprak pas vendosjes, dhe metodat ekzistuese të të mësuarit vështirë se mund të përditësohen për kushtet e rastësishme të daljes nga përdorimi . Një alternativë është shtrirja e shkallës së testimit të të dhënave nën kushte të pashkëqyrta të daljes nga përdorimi për të zbutur mungesën e të dhënave dhe heterogjenitetin, ndërsa mund të çojë në kosto të rritura. Wang et al. propozoi një metodë të nxjerrjes së temperaturës për të interpoluar preferencat e kinetikës së reagimit në shtete të ndërmjetme të ndryshme gjatë një procesi termokimik, duke lejuar ndërtimin e bazave të të dhënave të gjera stërvitore në shkallë dhe kosto minimale eksperimentale termokimike si një shtojcë të dhënash për stërvitjen e modelit të mësimit makinerik . Për më tepër, mësimi gjenerativ gjithashtu demonstron mundësitë e vlerësimit të SOH me të dhëna të zgjeruara nga profile të cikluara pjesërisht, duke kursyer të dhënat e nevojshme të testuara fizikisht , . Megjithatë, mungesa dhe heterogjeniteti i të dhënave në kontekstin e ripërdorimit dhe riciklimit të baterive janë edhe më komplekse për shkak të një përzierjeje të llojeve të materialeve katodike, formateve fizike, dizajneve të kapacitetit dhe përdorimeve historike, duke kufizuar integrimin e mundshëm të njohurive specifike të kushteve të degradimit në modelet e mësimit makinerik. Kështu, është e arsyeshme të konsiderohet varësia midis kushteve të daljes nga përdorimi dhe përgjigjeve të tensionit të pulsit për gjenerimin e të dhënave, duke mos shkaktuar kalibrim të gjatë të kapacitetit të serisë kohore dhe eksperimente fizike shtesë njëkohësisht, për të rritur performancën e vlerësimit të SOH. 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 Në këtë studim, ne kryejmë trajtim paraprak të baterive të dala nga përdorimi, dmth., vlerësimin e SOH, duke përdorur të dhënat e përgjigjes së tensionit të pulsit të gjeneruara nga një autoencoder variacionale me vëmendje në një kohë dhe kosto të ruajtur të matjes fizike. Procesi i nivelit të lartë i hapave të përgjithshëm të trajtimit paraprak, stërvitja e modelit gjenerues dhe hapat praktikë të vendosjes së modelit janë ilustruar në Fig.  . Ideja e kërkimit është të përdoret mësimi gjenerativ për të shfrytëzuar të dhënat e matura tashmë për eksplorimin e përgjigjeve të tensionit të pulsit në kushte të vazhdueshme të daljes nga përdorimi, dmth., shpërndarja SOC në fazën e mbledhjes së baterive të dala nga përdorimi. Vlerësimi i SOH në rrjedhë zbatohet pa të dhëna fizikisht të matura të përgjigjes së pulsit, duke kursyer kostot e energjisë elektrike të trajtimit paraprak dhe emetimet e karbonit që përndryshe do të kërkoheshin nga kondicionimi i SOC në nivelin e pritur. Krahasuar me metodën e integrimit amper-orë dhe injektimin e pulsit me mësim makinerik, mësimi gjenerativ nënvizon një shpejtësi më të madhe gjenerimi dhe vlerësim të saktë. Me të dhëna të gjeneruara, një regressor i thjeshtë arrin të vlerësojë SOH me gabim të ulët nën kushte të papashikuara ose të pakapshme të daljes nga përdorimi SOC në bazën e të dhënave, një çështje sfiduese jashtë shpërndarjes (OOD). Çështja OOD zgjidhet duke mësuar modelin fizik të trashëguar midis kushtit SOC dhe përgjigjes së tensionit të shkaktuar nga pulsi i shpejtë. Ne demonstrojmë gjeneralizueshmërinë e metodës sonë duke verifikuar përmes 2700 kampionesh të matura fizikisht, duke përfshirë 3 lloje materiale katodike, 3 formate fizike, 4 dizajne kapaciteti dhe 4 përdorime historike (1 plakje e përshpejtuar laboratorike, 1 vozitje pure EV, dhe 2 vozitje hibride EV). Mësimi gjenerativ përshtatet interpolimit dhe ekstrapolimit duke integruar njohuritë paraprake të kushteve të daljes nga përdorimi në shkallëzimin e hapësirës latente të parametrave të modelit, duke kursyer kohën e matjes, kostot e energjisë elektrike dhe emetimet e pasojës të karbonit, pa komprometuar saktësinë e vlerësimit të SOH. Një studim global konservativ i rastit të daljes nga përdorimi i baterive në vitin 2030 thekson rëndësinë e vlerësimit të shpejtë dhe të qëndrueshëm të SOH në rrethana pirometalurgjike, hidrometalurgjike dhe të riciklimit të drejtpërdrejtë. Përmes analizës teknike-ekonomike, vlerësimi i SOH i ndihmuar nga mësimi gjenerativ mund të kursejë 4.9 miliardë dollarë kosto energjie elektrike dhe 35.8 miliardë kg emetime CO2 deri në vitin 2030 në mbarë botën. Ne diskutojmë interpretabilitetin e modelit, implikimet e trajtimit paraprak të riciklimit dhe aspektet më të gjera të drejtimeve të ardhshme të trajtimit paraprak të riciklimit inteligjent të integruar me mësimin makinerik. 1    Hapat e trajtimit paraprak të baterive të dala nga përdorimi përfshijnë kondicionimin e SOC, matjet fizike, mësimin makinerik për diagnozën e SOH dhe procesin e vendimmarrjes së dytë të jetës para ripërdorimit ose riciklimit. Kondicionimi i SOC i referohet rregullimit të niveleve të SOC të baterive të dala nga përdorimi në nivele të dëshiruara duke përdorur metodën tradicionale të rrymës konstante të tensionit konstant (CCCV).   Skena e autoencoder variacionale me vëmendje për gjenerimin e të dhënave të përgjigjes së tensionit të pulsit.   Përdorimi praktik i modelit të gjenerimit të të dhënave për vlerësimin e SOH nuk kërkon SOC shtesë kondicionimi. Modeli i trajtuar i mësimit makinerik mbikëqyret nga të dhënat e gjeneruara dhe merr përgjigje të menjëhershme të tensionit të pulsit kur është në fazën e vendosjes.   Përfitimet ekonomike dhe mjedisore dhe shpejtësia e shpejtë e gjenerimit të metodologjisë sonë të mësimit gjenerativ duke kursyer kostot e kondicionimit të SOC në skenarin global të daljes nga përdorimi i baterive për vitin 2030. a b c d Rezultatet Marrja e datasetit Mungesa dhe heterogjeniteti i të dhënave janë sfida kryesore në diagnozën dhe prognozën e baterive të drejtuara nga të dhënat, veçanërisht për bateritë e dala nga përdorimi. Ne mblodhëm 2700 mostra nga 270 bateri të dala nga përdorimi fizikisht në nivele të gjera SOC, dmth., nga 5% në 50% me një grithje prej 5%. Në Fig.  , dataseti përfshin 3 lloje të materialeve katodike popullore, duke përfshirë 119 bateri të dala nga përdorimi NMC (oksid nikeli mangani kobalti) të mbledhura fizikisht, 56 LFP (fosfat hekuri litium), dhe 95 LMO (oksid litiumi mangani), duke përfshirë 3 formate fizike (cilindrike, qese, prizmatike) dhe 4 modele përdorimi historik (1 test i përshpejtuar laboratorik, 3 përdorime EV, duke përfshirë 1 modalitet vozitjeje plotësisht të elektrifikuar dhe 2 modalit 2a

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

Kjo audio është prodhuar në gjuhën origjinale të tregimit!

AI gjeneruese mundëson ripërdorimin e qëndrueshëm të baterive të litium-jonit të dalë nga përdorimi

About Author

KOMENTE

VARUR TAGS

KY ARTIKU U PARAQIT NË

Related Stories

Rrjeti SQD sapo vrau emetimet e tokenëve.Ja çfarë paguan 16 miliardë dollarë në DeFi TVL

Rrjeti SQD sapo vrau emetimet e tokenëve.Ja çfarë paguan 16 miliardë dollarë në DeFi TVL

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps