```html
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Autori: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 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 para-trajtim thelbësor për ripërdorimin dhe riciklimin. Megjithatë, metodat e bazuara në të dhëna kërkojnë kurim të plotë të të dhënave në kushte rastësore të daljes nga përdorimi të SOH dhe gjendjes së ngarkesës (SOC). Këtu, ne tregojmë se vlerësimi i SOH i asistuar nga mësimi gjenerativ është premtues në lehtësimin e sfidave të mungesës dhe heterogjenitetit të të dhënave, i vërtetuar përmes një grup të dhënash injektimi pulsi të 2700 kampionëve të baterive me jon litiumi të dala nga përdorimi, që mbulon 3 lloje materiali katodi, 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% nën SOC të pashoqëruar. 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 global të daljes nga përdorimi i baterive për vitin 2030. Ky artikull thekson shfrytëzimin e të dhënave të kufizuara për eksplorimin e hapësirës së zgjeruar të të dhënave duke përdorur metoda gjenerative, duke pasur parasysh se të dhënat mund të jenë të ngadalta, të shtrenjta dhe ndotëse për t'u marrë për shumë detyra vlerësimi dhe parashikimi. Hyrje Elektrifikimi i transportit, një sektor kritik në një tranzicion energjetik me karbon të ulët , ka rikonfiguruar në mënyrë të paprecedentë paradigmat e transportit bazuar në lëndë djegëse fosile. Bateritë me jon litiumi 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 pritet të kalojë 32–62 teravat/orë deri në vitin 2050, dukshëm më i lartë se vlerësimi në skenarët e Agjencisë Ndërkombëtare të Energjisë së Ripërtrishme dhe Storage Lab . Megjithatë, bateritë EV të dala nga përdorimi janë rregulluar fort me një vlerë të mbetur të konsiderueshme të kapacitetit, e cila nën-shfrytëzohet, zakonisht mbi 80% të kapacitetit nominal , . Nëse nuk trajtohen siç duhet, kjo çon në probleme ekonomike  për prodhuesit dhe përdoruesit, si dhe çështje të mëvonshme mjedisore dhe shoqërore , duke përfshirë humbjen e burimeve, rreziqet në zinxhirin e furnizimit dhe emetimet e karbonit , , . 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Strategjitë premtuese për t'iu adresuar shqetësimeve rreth rritjes së ndërprerë të daljes nga përdorimi të baterive janë ripërdorimi , ,  dhe riciklimi . Në ripërdorim, bateritë e dala nga përdorimi ri-përdoren 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 para-trajtime paraprake, duke përfshirë ekranizimin e konsistencës , soritimin e kapacitetit , dhe ribashkimin ,  për të përmbushur kërkesat e aplikimit . Pavarësisht fillimit të 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 alternativisht përdor vlerat e mbetura të baterive të dala nga përdorimi duke nxjerrë materiale ose duke riparuar strukturën , , i përshtatshëm për bateritë e dëmtuara përgjithmonë të dala nga përdorimi. Krahasuar me pirometalurgjinë dhe hidrometalurgjinë , , riciklimi i drejtpërdrejtë dallohet për fitimprurje superiore, konsum më të ulët të energjisë dhe emetime të reduktuara karboni , , . Duke shfrytëzuar plotësimin e litiumit dhe pas-përpunimin e materialeve katodi, 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 paracaktuara 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 alkalinit të mbetur në sipërfaqen e katodit, duke përkeqësuar performancën e rivendosjes , . Fatkeqësisht, marrja e SOH kërkon karakterizim invaziv të materialit ,  dhe teste të gjata kalibrimi kapaciteti, 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 operacionale regjistrohen nga platformat cloud  dhe pasaportat e baterive . Parlamenti Evropian miratoi Direktivën e Baterive 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 qasur vetëm në fazën e shërbimit të EV, bateritë e dala nga përdorimi nuk janë më të lidhura me njësinë monitoruese të 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 në kushte të kontrollueshme , , . Një zgjidhje është të kryhet një test kalibrimi kapaciteti në terrenin e grumbullimit të baterive të dala nga përdorimi, pra kondicionimi SOC, i cili është i thjeshtë, megjithatë, kërkon kohë testimi të paarritshme dhe kosto shtesë elektrike. Testi i karakterizimit të fuqisë pulsi 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 shkurtër për vlerësimin e SOH të baterive të dala nga përdorimi, duke supozuar se kryhet një kondicionim SOC në 5% SOC, i cili ishte pak i pajtueshëm me kushtet rastësore të daljes nga përdorimi të SOC . Përparimet e fundit në matjet e bazuara në sensorë përfshijnë imazhet X-ray , impedancën elektrokimike , , sensorë me fibra optike , , sensorë akustikë , , karikim të pjesshëm , , dhe injektim pulsi , . Teknikat e bazuara në sensorë janë në fazën laboratorike për shkak të invazionit, ndërsa injektimi pulsi paraqet shpërthimin e degradimit të baterisë pa dëmtim fizik, njëkohësisht më shpejt se metodat e karikimit të pjesshëm dhe ato të bazuar në impedancë elektrokimike , , , , , . Megjithatë, injektimi pulsi është një metodë e përqendruar në të dhëna që është e realizueshme 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 të makinerive. Pavarësisht përparimeve në metodat e transferimit të mësimit dhe përshtatjes së domenit , , , sfidat mbeten pasi domeni i synuar për t'u harmonizuar ende kërkon informacion paraprak pas vendosjes, dhe metodat ekzistuese të mësimit vështirë se mund të përditësohen për kushtet rastësore të daljes nga përdorimi . Një alternativë është shtrirja e shkallës së testimit të të dhënave në kushte të papërpunuara të daljes nga përdorimi për të zbutur mungesën dhe heterogjenitetin e të dhënave, ndërsa kjo mund të çojë në kosto të shtuara. Wang et al. propozuan një metodë nxjerrjeje temperature 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 trajnimi në shkallë dhe kosto minimale eksperimentale termokimike si një shtesë të dhënash për trajnimin e modelit të mësimit të makinerive . Përveç kësaj, mësimi gjenerativ gjithashtu demonstron mundësitë e vlerësimit të SOH me të dhëna të shtuara nga profile të cikluara pjesërisht, duke kursyer të dhëna të 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 katodi, formateve fizike, dizajneve të kapacitetit dhe përdorimeve historike, duke kufizuar integrimin potencial të njohurive specifike të kushteve të degradimit në modelet e mësimit të makinerive. Kështu, është e arsyeshme të merret parasysh 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 përmirësuar 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 para-trajtimin e baterive të dala nga përdorimi, pra vlerësimin e SOH, duke përdorur të dhënat e përgjigjes së tensionit të pulsit të gjeneruara nga një auto-enkoder variacional me vëmendje në një kohë dhe kosto të kursyer matjeje fizike. Procesi i nivelit të lartë të hapave të përgjithshëm të para-trajtimit, trajnimi i modelit gjenerativ dhe hapat praktikë të vendosjes së modelit janë ilustruar në Fig. 1. 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 ndryshme të daljes nga përdorimi, pra shpërndarja SOC në fazën e grumbullimit të baterive të dala nga përdorimi. Vlerësimi i mëvonshëm i SOH kryhet pa të dhëna të matura fizikisht të përgjigjes së pulsit, duke kursyer kostot e energjisë elektrike të para-trajtimit dhe emetimet e karbonit që përndryshe do të kërkoheshin nga kondicionimi i SOC në nivelin e parashikuar. Krahasuar me metodën e integrimit amper-orë dhe injektimin pulsi me mësimin e makinerive, mësimi gjenerativ nënvizon një shpejtësi më të shpejtë gjenerimi dhe vlerësim të saktë. Me të dhënat e gjeneruara, një regressor i thjeshtë vlerëson me sukses SOH me gabim të ulët në kushte SOC të pashoqëruara ose të paarritshme 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 kampionëve të matur fizikisht, që mbulojnë 3 lloje materiali katodi, 3 formate fizike, 4 dizajne kapaciteti dhe 4 përdorime historike (1 plakje e përshpejtuar në laborator, 1 udhëtim pastër i EV, dhe 2 drejtime të EV hibride). Mësimi gjenerativ përshtatet për interpolim dhe ekstrapolim duke integruar njohuri 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 karbonit pasuese ndërsa nuk komprometon saktësinë e vlerësimit të SOH. Një studim global konservator i daljes nga përdorimi i baterive në vitin 2030 thekson rëndësinë e vlerësimit të shpejtë dhe të qëndrueshëm të SOH në rrethana të reciklimit pirometalurgjik, hidrometalurgjik dhe të drejtpërdrejtë. Nëpërmjet analizës tekniko-ekonomike, vlerësimi i SOH i asistuar nga mësimi gjenerativ mund të kursejë 4.9 miliardë dollarë kosto energjie elektrike dhe 35.8 miliardë kg emetime CO2 deri në vitin 2030 globalisht. Ne diskutojmë interpretueshmërinë e modelit, implikimet e para-trajtimit të riciklimit dhe aspektet më të gjera të drejtimeve të ardhshme të para-trajtimit të riciklimit inteligjent të integruar me mësimin e makinerive.    Hapat e para-trajtimit të baterive të dala nga përdorimi përfshijnë kondicionimin e SOC, matjet fizike, mësimin e makinerive për diagnozën e SOH dhe procesin e vendimmarrjes së dytë të jetës para ripërdorimit ose riciklimit. Kondicionimi SOC i referohet rregullimit të niveleve SOC të baterive të dala nga përdorimi në nivele të dëshiruara duke përdorur metodën tradicionale të rrymës konstante dhe tensionit konstant (CCCV).   Shematic of auto-enkoder variacional 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 kondicionim shtesë të SOC. Modeli i trajnuar i mësimit të makinerive 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 të dhënave 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 mbledhëm 2700 kampionë nga 270 bateri të dala fizikisht nga përdorimi në nivele të gjera SOC, pra nga 5% në 50% me një gradacion 5%. Në Fig. 2a, grupi i të dhënave mbulon 3 lloje materiali katodi të përhapura, duke përfshirë 119 NMC (oksid nikeli mangani kobalti) të mbledhura fizikisht, 56 LFP (fosfat hekuri litium), dhe 95 LMO (oksid mangani litium) bateri të dala nga përdorimi, që mbulojnë 3 formate fizike (cilindrike, qese, prizmatike) dhe 4 modele përdorimi historik (1 test i përshpejtuar në laborator, 3 përdorime EV, duke përfshirë 1 mënyrë me hekur-motor tërësisht elektrik dhe 2 mënyra me hekur-motor hibrid). Ne theksojmë se përfshirja e kampionëve testues shumë heterogjenë e bën grupin tonë të të dhënave grupin më të madh të të dhënave të bazuara në pulse të shpejtë për vlerësimin e SOH të baterive të dala nga përdorimi deri më sot, duke lehtësuar gjeneralizueshmërinë e modelit përtej grupeve të të dhënave të matura fizikis

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!

Inteligjenca Artificiale Gjeneruese Mundëson Ripërdorimin e Qëndrueshëm të Baterive të Litium-Jon 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