
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Waandishi: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Shengyu Tao Haizhou Liu Chongbo Sun Haocheng Ji Guanjun Ji Zhiyuan Han Runhua Gao Jun Ma Ruifei Ma Yuou Chen Shiyi Fu Yu Wang Yaojie Sun Yu Rong Xuan Zhang Guangmin Zhou Hongbin Sun Muhtasari Betri za retired zisizopangwa zenye vifaa mbalimbali vya cathode huzuia matumizi ya kuchakata moja kwa moja kutokana na hali yake maalum ya cathode. Kuongezeka kwa betri za retired kunahitaji kupanga kwa usahihi kwa ajili ya kuchakata moja kwa moja, lakini changamoto zinajitokeza kutoka kwa historia mbalimbali za uendeshaji, watengenezaji tofauti, na wasiwasi wa faragha ya data ya washirika wa kuchakata (wamiliki wa data). Hapa tunaonyesha, kutoka kwa seti ya kipekee ya data ya betri 130 za lithiamu-ioni zinazojumuisha vifaa 5 vya cathode na watengenezaji 7, kwamba mbinu ya kujifunza kwa mashine iliyojumuishwa inaweza kuainisha betri hizi za retired bila kutegemea data ya zamani ya uendeshaji, ikilinda faragha ya data ya washirika wa kuchakata. Kwa kutumia vipengele vilivyotolewa kutoka kwa mzunguko wa mwisho wa kuchaji na kutokwa, mfumo wetu unaonyesha makosa ya upigaji kura wa cathode ya 1% na 3% katika mipangilio ya kuchakata betri yenye usawa na isiyo na usawa mtiririko huo, ikihusishwa na mkakati wetu mpya wa upigaji kura wa umbali wa Wasserstein. Kiuchumi, njia iliyopendekezwa inasisitiza thamani ya upigaji kura sahihi wa betri kwa tasnia ya kuchakata yenye mafanikio na endelevu. Utafiti huu unatanguliza dhana mpya ya kutumia data nyeti ya faragha kutoka vyanzo mbalimbali, kuwezesha kufanya maamuzi kwa ushirikiano na kuheshimu faragha kwa mifumo iliyosambazwa. Utangulizi Betri za lithiamu-ioni (LIBs), zinazotumika kama vifaa vya kuhifadhi nishati, zimepata matumizi mengi katika nyanja mbalimbali, kutoka uzalishaji wa viwandani hadi maisha ya kila siku kama njia ya kiufundi iliyokubaliwa. Makadirio yanapendekeza kuwa kiwango cha uzalishaji wa kimataifa wa LIBs kitazidi 1.3 TWh ifikapo 2030  wakati mahitaji yanayoongezeka kwa betri yatapita sana upatikanaji wa rasilimali muhimu za madini kama vile lithiamu na cobalt , . Hata hivyo, maisha ya wastani ya sasa ya bidhaa za LIB ni miaka 5-8, na kusababisha kuongezeka kwa betri za retired katika nchi nyingi. Ikiwa hazitasimamiwa ipasavyo, betri za retired zitapelekea upotevu wa rasilimali usiokwisha na uharibifu wa mazingira. Kwa kuzingatia hali hizi, ukuzaji wa teknolojia ya kuchakata betri unachukua umuhimu mkubwa tunapokabiliwa na wimbi lijalo la kustaafu kwa LIBs . 1 2 3 4 Maendeleo ya hivi karibuni katika utafiti wa kuchakata betri yamejikita katika mbinu za pyrometallurgical, hydrometallurgical, na kuchakata moja kwa moja . Kinyume na mbinu za pyrometallurgical na hydrometallurgical, kuchakata moja kwa moja kunajitokeza kama mbinu tofauti. Mchakato huu hauleti uharibifu wa sekondari kwa muundo wa nyenzo, kuwezesha ukarabati bora wa miundo na urejeshaji wa utendaji. Zaidi ya hayo, kuchakata moja kwa moja huonyesha faida kubwa zaidi, kwani inahusisha matumizi ya chini ya nishati, kupungua kwa uzalishaji wa gesi chafuzi, na alama ndogo za mazingira , . Katika uzalishaji halisi, hata hivyo, wachakataji wa betri hukutana mara kwa mara na LIBs zinazojumuisha vipengele visivyojulikana au moduli za betri zinazojumuisha mchanganyiko wa aina mbalimbali za vifaa vya cathode. Kwa kuzingatia kuwa kuchakata moja kwa moja kunaweza kuwa maalum kwa cathode, ugumu kama huo hufanya matumizi ya kuchakata moja kwa moja kuwa haiwezekani kufikia ubadilishaji wa thamani wa betri za retired . Ni muhimu kusisitiza kwamba hata kama madini muhimu kutoka kwa aina mbalimbali za cathode yataondolewa kwa kutumia mikakati ya kawaida ya kuchakata, mwingiliano kati ya vifaa tofauti vya cathode wakati wa mchakato wa kuchakata unaweza kuathiri vibaya ubora wa bidhaa . Kwa hivyo, kuelewa habari ya aina ya nyenzo ya cathode upande wa kuchakata huathiri sana uchaguzi wa njia ya kuchakata moja kwa moja na hatimaye kuboresha ubora wa bidhaa, faida, na uendelevu. 5 6 7 8 9 Kuchakata moja kwa moja kwa msaada wa binadamu kume pendekezwa kutambua habari ya aina ya nyenzo ya cathode ya betri za retired katika kiungo cha matibabu awali, ambacho bado hakina faida kiuchumi wakati tasnia ya kuchakata inapoenea . Ili kupata habari ya aina ya cathode ya betri za retired, jamii ya kisayansi na ya viwandani imezindua hivi karibuni mfumo wa kufuatilia maisha ya betri  na dhana zinazoibuka kama hati ya betri  na genome ya data ya betri . Ingawa betri nyingi zimetumika kabla ya mipango hii, kuna makubaliano yanayokua kwamba habari ya betri inapaswa kupatikana katika mnyororo mzima wa maisha ili kuwezesha kufanya maamuzi ya maisha ya pili . Hii ni kweli hasa kwa sekta ya kuchakata betri, kituo cha mwisho cha maisha ya pili ya betri, kwani njia ya kuchakata inaweza kuwa maalum kwa cathode. Hata hivyo, mifumo ya kufuatilia maisha ya betri au hati za betri huwezeshwa na vifaa vya kielektroniki kama vile baa za msimbo na mawasiliano ya karibu sana, ambavyo vinaweza kusababisha uwekezaji mkubwa na vinaweza kutolingana na wabunifu tofauti wa betri. Zaidi ya hayo, vifaa vya kielektroniki vinabaki kuwa changamoto kusimamiwa mara kwa mara katika maisha yao yote, na kusababisha vifaa vilivyochakaa na kutopatikana wakati wa kuchakata kwa kuwa mchakato wa kisasa wa utengenezaji wa LIBs bado haujajumuishwa kutoka uzalishaji hadi kuchakata . Kwa hivyo, uvumbuzi zaidi unahitajika sana kufikia upangaji bora wa aina ya cathode ya betri kwa kutumia tu habari ya uwanja iliyopatikana kwa urahisi , , kinyume na data ya kihistoria iliyorekodiwa au kwa njia ya msaada wa binadamu, kuwezesha matumizi ya kuchakata moja kwa moja ili kuboresha ubora na faida ya bidhaa zilizorejeshwa. 1 10 11 12 13 14 15 16 Katika miaka michache iliyopita, kujifunza kwa mashine kumeibuka kama zana yenye uwezekano wa kushughulikia maswala wazi katika nyanja zote za betri. Katika mada zingine zinazohusiana na betri, kujifunza kwa mashine hivi karibuni kumetuwezesha kugundua kiotomatiki michakato tata ya betri , , , kutabiri maisha yanayobaki ya matumizi , , , , , kutathmini hali ya afya , , , kuongeza wasifu wa mizunguko , , kukisia usambazaji wa kutofaulu , hata kuongoza muundo wa betri , , na kutabiri utendaji wa maisha yote mara baada ya utengenezaji . Kwa upande wa kuchakata betri, kazi chache zimechunguza kujifunza kwa mashine kuhusu vifaa vya cathode , , ambayo inalaumu ukosefu wa data ya betri, hasa kwa wale waliofanya kazi hadi hatua ya mwisho. Idadi kubwa ya masomo yaliyochapishwa yanaonyesha ukubwa mdogo wa sampuli  na hata ni mdogo zaidi katika utofauti wa cathode wa betri . Uhaba huu unahusishwa na gharama kubwa, muda mrefu wa upimaji , na, muhimu zaidi, faragha ya data kutokana na wasiwasi wa kibiashara au maslahi. Kwa hiyo, suala la faragha linathibitisha hali ngumu ambapo data zilizopo za betri, ingawa ni kubwa kwa kiasi na utofauti kutoka kwa pande mbalimbali kama vile watengenezaji wa betri, programu za vitendo, taasisi za kitaaluma, na majukwaa ya wahusika wengine, haziwezi kushirikiwa. Hali hii inaitaji utafiti wa upangaji wa nyenzo ya cathode ili kuongeza uchaguzi wa njia ya kuchakata betri kwa njia ya ushirikiano huku ikiheshimu faragha. 17 18 19 20 21 22 23 24 19 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 Kujifunza kwa mashine kwa njia iliyojumuishwa, kama dhana iliyosambazwa na inayolinda faragha, ina uwezo wa kutatua ushirikiano wa pande nyingi (sawa, kiasi cha data ya betri na utofauti) na maswala ya faragha kupitia kujifunza kwa mashine kwa ushirikiano , , . Katika kila mzunguko wa mafunzo, wamiliki wa data waliosambazwa hufanya mafunzo ya ndani kwa nguvu zao za kompyuta za ndani, hufifiza vigezo/matokeo ya mfumo yaliyofunzwa, na kuvipeleka kwa mratibu mkuu kwa ajili ya kuunganisha. Ukweli kwamba seti za data ghafi hazitoki kwa wamiliki wao wa data na kwamba vigezo/matokeo yaliyohamishwa yamefifizwa ipasavyo ili kulinda faragha ya data. Kujifunza kwa mashine kwa njia iliyojumuishwa kumechunguza sana katika nyanja nyingi za matumizi, ikiwa ni pamoja na afya ya umma , , utambuzi wa kliniki , , , biashara ya mtandaoni , mtandao wa mambo (Internet of Things) , kompyuta za simu , na gridi ya akili , , . Njia hii inaweza kubadilisha dhana ya utafiti unaoendeshwa na data katika sekta pana za nishati kwa kuwezesha ushirikiano unaolinda faragha, hasa kwa wale wenye upatikanaji mdogo wa data. Kuhusu sekta ya kuchakata betri, kujifunza kwa mashine kwa njia iliyojumuishwa kunatoa uwezekano wa kuahidi wa kutumia kiasi kikubwa cha data ya betri ambayo tayari ipo lakini haiwezi kushirikiwa kutokana na wasiwasi wa faragha. Kwa dhana kama hiyo ya ushirikiano huku ikiheshimu faragha, upangaji wa betri za retired unaweza kutekelezwa kwa usahihi wa juu, ufanisi, uwezo wa kuongezeka, na ujumla, kuongeza ubora na faida ya bidhaa zilizorejeshwa. Kwa tunavyojua, masomo ya kujifunza kwa mashine kwa njia iliyojumuishwa yanayolenga kuchakata betri hayajaripotiwa kamwe. 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 Katika utafiti huu, tunafanya upangaji wa nyenzo za cathode za betri za retired, tukitumia data zilizopo za betri kutoka kwa washirika mbalimbali, kama vile watengenezaji wa betri, waendeshaji wa programu za vitendo, taasisi za utafiti wa kitaaluma, na majukwaa ya wahusika wengine, kwa mtindo wa kujifunza kwa mashine kwa ushirikiano huku ikiheshimu faragha kama inavyoonyeshwa kwenye Mchoro 1. . Mfumo wetu wa kujifunza kwa mashine kwa njia iliyojumuishwa ulifunzwa kwa kutumia tu mzunguko mmoja wa data ya upimaji wa uwanjani kupitia mchakato wa kawaida wa uhandisi wa vipengele, bila maarifa yoyote ya awali ya hali za zamani za uendeshaji. Tunalinganisha nguvu ya utabiri ya mfumo wetu wa kujifunza kwa mashine kwa njia iliyojumuishwa na ile ya mifumo ya ndani iliyofunzwa kwa kujitegemea kulingana na data ya ndani chini ya mazingira ya kuchakata betri yenye usawa na yasiyo na usawa. Tatizo la kutokuwa na usawa linatatuliwa na mkakati wetu uliopendekezwa wa upigaji kura wa umbali wa Wasserstein. Tathmini ya kiuchumi ya kuchakata betri za retired kwa kutumia mfumo wetu uliopendekezwa wa kujifunza kwa mashine kwa njia iliyojumuishwa unafanywa, ukisisitiza umuhimu na umuhimu wa kupanga kwa usahihi betri za retired. Tunajadili kwa kina uwezo wa kutafsiri wa mfumo, athari za kuchakata betri, na matarajio mapana ya mazoezi ya baadaye ya kuchakata betri yaliyojumuishwa na kujifunza kwa mashine kwa njia iliyojumuishwa. 1    Vyanzo mbalimbali vya data, kama vile watengenezaji wa betri (Picha kwa hisani ya Addionics), waendeshaji wa programu za vitendo (pakiti ya betri kwenye sehemu ya chini ya gari la Tesla. Picha kwa hisani ya Tesla), taasisi za utafiti wa kitaaluma, na majukwaa ya wahusika wengine, vinaweza kuwa wachangiaji wa data. Data za betri hazibadilishani kati ya wachangiaji wala hazipelekwi kwa mchakataji betri. Badala yake, wachangiaji wa data hufunza mifumo ya ndani na kushiriki vigezo vya mfumo na mchakataji betri ili kujenga mfumo wa kimataifa. Mbinu iliyopendekezwa ya upigaji kura wa umbali wa Wasserstein huunganisha mifumo ya ndani kuwa mfumo wa kimataifa, ambao ni imara kwa usawa wa data na kelele. Wachakataji wa betri wanaweza kutumia mfumo uliojengwa pamoja kwa ajili ya kupanga betri, pamoja na data ya upimaji wa uwanja iliyopatikana kwa urahisi.   Mfumo wetu wa kujifunza kwa mashine kwa njia iliyojumuishwa unahimiza washirika kushiriki data huku ukilinda faragha ya data tofauti na mfumo wa jadi wa kisiwa cha data. a b Matokeo Ukusanyaji na Usawazishaji wa Data Michakato ya kipekee ya betri katika aina tofauti za betri mara nyingi huwa na vipimo vingi na ni ngumu kuielezea kutokana na visa tofauti vya uendeshaji, utofauti wa utengenezaji, na matumizi ya kihistoria . Ili kupata suluhisho kwa hali hii, tulikusanya na kusawazisha betri 130 za retired zenye aina 5 za vifaa vya cathode kutoka kwa watengenezaji 7 ili kuunda seti ya data ya nje ya usambazaji, sawa na isiyo na usawa. Kwa kuzingatia matumizi tofauti ya kihistoria, uwezo wa betri zilizokusanywa uko chini ya 90% ya uwezo uliotajwa. Vifaa vya cathode vya betri ni oksidi ya lithiamu cobalt (LCO), nickel manganese cobalt (NMC), lithiamu ferrophosphate (LFP), oksidi ya nickel-cobalt-aluminiamu (NCA), na aina zilizochanganywa za NMC-LCO, ambazo huainishwa zaidi katika madaraja 9 kulingana na watengenezaji (Jedwali la Nyongeza  ). Tunajumuisha kwa makusudi betri zenye matumizi tofauti ya kihistoria, kutoka kwa majaribio ya maabara hadi wasifu wa kuendesha gari la gari la umeme, ili kufunza mfumo wa jumla kwa mchakataji betri bila kujali matumizi ya kihistoria na aina za betri. 52 1 Kwa usawazishaji, data zote zinazohitajika kutoka kwa mchakataji ni mzunguko wa sasa unaochunguzwa (upimaji wa uwanja) na majaribio moja ya kuchaji na kutokwa, ambayo ni rahisi kutekeleza katika visa vya vitendo. Data zilizochunguzwa hapo awali hupunguza kelele kwa kujaza maadili yaliyokosekana, kubadilisha maadili ya nje, na kufanya vichungi vya wastani. Kichechelezo cha binadamu na kelele zinazosababishwa na kutokuwa na usawa wa cathode zinahifadhiwa kwa makusudi, hata hivyo, ili kufanya mfumo kuwa na nguvu dhidi ya pembejeo zisizo kamili. Kisha data hupigwa kwa mstari kwa ajili ya kujaza curve (Mchoro wa Nyongeza  ) na uhandisi wa vipengele kwa kupunguza vipimo, na seti sawa ya vigezo vya usawazishaji (Dhana ya Nyongeza  ). Vipengele vilivyotolewa kutoka kwa bomba la usawazishaji vinaeleweka vizuri, wasiwasi wa maslahi makubwa ya kibiashara. Kwa tunavyojua, ni mara ya kwanza ambapo data za betri tofauti kutoka kwa vyanzo vingi na matumizi ya kihistoria zinatumiwa kusaidia katika muundo wa mkakati wa kuchakata betri. 1 1 Mchoro 2a, 2b unaonyesha mchakato wa uhandisi wa vipengele. Tunazingatia curve ya kuchaji na kutokwa kwa betri za retired katika mzunguko wa mwisho, yaani, mzunguko mmoja wa kuchaji na mmoja wa kutokwa (Mifumo ya Nyongeza 2-5). Katika mzunguko wa kuchaji, vipengele 15 vinatolewa kutoka kwa curve za voltage-uwezo na dQ/dV, ambapo V na Q hurejelea maadili ya voltage na uwezo, mtiririko huo. Seti sawa ya vipengele hutolewa kwa mzunguko wa kutokwa. Kama matokeo, vipengele 30 vinatolewa kwa jumla, kama inavyoonyeshwa kutoka F1 hadi F30. Rejea Jedwali la Nyongeza 2 na Dhana ya Nyongeza 2 kwa maelezo ya kina ya vipengele. Mchoro 2c unaonyesha maadili kamili na ya jamaa ya vipengele vya betri zilizochaguliwa kutoka kila daraja. Maadili mengi ya jamaa ya vipengele katika madaraja tofauti yanaingiliana katika eneo la -1 hadi 0 (na rangi ya kijani kibichi) na hayawezi kutofautishwa, ikionyesha ugumu katika kuainisha aina ya betri kwa kutumia mzunguko mmoja wa data ya betri. Ugumu unatarajiwa kwa sababu hali tofauti za zamani za uendeshaji zinaweza kuathiri michakato ya kuchaji-kutokwa kwa betri ili vipengele vilivyotolewa vinaweza kuhusishwa sana licha ya aina tofauti za betri (Mchoro wa Nyongeza 6). Badala ya kutafsiri moja kwa moja vipengele vilivyotolewa kwa kutumia maarifa ya kitaalam, tunatumia mbinu mbadala ya kuendeshwa na data ambayo inatumia kiotomatiki mifumo iliyofichwa katika aina mbalimbali za betri.    Kwa mchakato wa kuchaji, vipengele 15 vinatolewa kutoka kwa voltage-uwezo (kushoto) na curve ya dQ/dV (kulia).   Seti sawa ya vipengele ni kwa ajili ya mchakato wa kutokwa kama F16 hadi F30.   Vipengele vinaonyeshwa kwa madaraja, vikifuata muundo CxBn, ikionyesha betri ya n kutoka daraja x. Ukubwa wa duara huonyesha thamani kamili ya kipengele. Data chanzo hutolewa kama faili ya Data Chanzo. a b c Upangaji wa Betri za Retired na Upatikanaji wa Data Sana Kwanza tunazingatia mpangilio ambapo data za betri zinasambazwa kwa usawa kati ya washirika (yaani, wateja). Usawa unamaanisha kuwa kila mteja anatoa data za betri kwa madaraja yote 9, ingawa idadi maalum ya betri haikuzuiliwi (Jedwali la Nyongeza 3). Tunafunza mfumo wetu wa kujifunza kwa mashine kwa njia iliyojumuishwa bila kuhitaji habari juu ya matumizi ya zamani ya betri za retired. Katika kazi yetu, mchakataji na wateja wanahitaji tu kupima betri za retired katika mzunguko wa sasa (wa kupima uwanja), haswa, na mzunguko kamili wa kuchaji-kutokwa kwa mchakato wa kawaida wa uhandisi wa vipengele ulioanzishwa na mchakataji. Mifumo ya ndani hufunzwa kulingana na vipengele vilivyotolewa kutoka kwa data zao za faragha za betri. Mfumo wa kujifunza kwa mashine kwa njia iliyojumuishwa huunganisha vigezo vya mfumo wa ndani, badala ya data za faragha za betri, kwa mchakataji kuainisha betri za retired. Mchoro 3 unaonyesha matokeo ya upangaji wakati wateja wanachangia data za betri zenye usawa. Mchoro 3a unalinganisha mbinu mbili za kujifunza kwa mashine kwa njia iliyojumuishwa, yaani, upigaji kura wa wengi (MV) na upigaji kura wetu uliopendekezwa wa umbali wa Wasserstein (WDV), na dhana ya kujifunza hur

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

Sauti hii imetolewa katika lugha asilia ya hadithi!

AI Hiiyo Salama na Faragha Hii Inaweza Kubadilisha Taka za Betri Menaksh Ziada

About Author

MAONI

HANG TAGS

MAKALA HII ILIWASILISHWA NDANI

Related Stories

Speed up Swift compile time

A PENDENT WORLD

Master Crypto Security: Your Complete Guide to Safe Wallet Management

Details of the Aerial Voyage.—Kennedy silenced

Speed up Swift compile time

A PENDENT WORLD

Master Crypto Security: Your Complete Guide to Safe Wallet Management

Details of the Aerial Voyage.—Kennedy silenced

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps