```html
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Mualliflar: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 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 Ishdan chiqqan batareyalarning holatini (SOH) tez va aniq baholash ushbu batareyalarni qayta ishlatish va utilizatsiya qilish uchun muhim dastlabki ishlov berish hisoblanadi. Biroq, ma'lumotlarga asoslangan usullar tasodifiy SOH va zaryad holati (SOC) sharoitida keng qamrovli ma'lumotlarni kuratsiyalashni talab qiladi. Bu yerda biz ko'rsatmoqchimizki, generativ o'rganish yordamida SOHni baholash ma'lumotlar tanqisligi va heterojenlik muammolarini bartaraf etish uchun istiqbolli hisoblanadi, bu 2700 ta ishdan chiqqan lityum-ion batareya namunalari, 3 ta katod material turi, 3 ta fizik format, 4 ta sig'im dizayni va 10 ta SOC darajasidagi 4 ta tarixiy foydalanishni qamrab olgan impuls in'ektsiya ma'lumotlari orqali tasdiqlangan. Generativ ma'lumotlardan foydalanib, regresor aniq SOH baholashni amalga oshiradi, o'rtacha mutlaq foiz xatoliklari (MAPE) ko'rilmagan SOC ostida 6% dan past bo'ladi. Bizning bashoratimizga ko'ra, taklif etilayotgan usulni bir me'yorda qo'llash, 2030-yilga kelib dunyo miqyosidagi batareya utilizatsiyasi uchun ma'lumotlarni kuratsiyalash xarajatlarini kamaytirish orqali elektr energiyasi xarajatlarini 4,9 milliard dollarga tejash va 35,8 milliard kg CO2 emissiyasini kamaytirish imkonini beradi. Ushbu maqola ko'plab baholash va bashorat qilish vazifalari uchun ma'lumotlarni olish vaqt talab qiluvchi, qimmat va ifloslantiruvchi bo'lishi mumkinligini hisobga olgan holda, generativ usullar yordamida cheklangan ma'lumotlardan foydalanib, kengroq ma'lumotlar fazosini o'rganishga qaratilgan. Kirish Transportni elektrlashtirish, kam uglerodli energiya o'tishida muhim sektor , qazilma yoqilg'iga asoslangan transport paradigmasini misli ko'rilmagan darajada o'zgartirib yubordi. Lityum-ion batareyalari bu o'tishda elektrmobillarga (EV) arzon, bardoshli va xavfsiz energiya ta'minotini taqdim etish orqali muhim rol o'ynaydi , . 2050-yilga qadar ishlatilayotgan va xizmat muddatini tugatgan EV batareyalari umumiy quvvati 32–62 terra-vattdan oshishi kutilmoqda, bu Xalqaro Energiyani Tiklash Agentligi va Saqlash Lab stsenariylaridagi baholashdan sezilarli darajada yuqori . Biroq, ishdan chiqqan EV batareyalari katta qolgan quvvat qiymatiga ega bo'lib, odatda nominal quvvatining 80% dan ortig'i  , . Agar ular to'g'ri ishlov berilmasa, bu ishlab chiqaruvchilar va foydalanuvchilar uchun iqtisodiy yuklarni , shuningdek, keyingi ekologik va ijtimoiy muammolarni , jumladan, resurslarning isrofgarchiligi, ta'minot zanjiri risklari va uglerod emissiyalarini , ,  keltirib chiqaradi. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Batareyalarning ishdan chiqishining vaqtinchalik o'sishi bilan bog'liq muammolarni hal qilish uchun istiqbolli strategiyalar qayta ishlatish , ,  va utilizatsiya qilish  hisoblanadi. Qayta ishlatishda, ishdan chiqqan batareyalar tarmoqqa ulangan energiya saqlash tizimlari , turar-joy quvvat manbalari  va past tezlikdagi transport vositalari kabi dasturlar uchun qayta moslashtiriladi. Biroq, qayta ishlatish dastlabki ishlov berishni, jumladan, moslikni tekshirishni , sig'imni saralashni  va qayta guruhlashni ,  talab qiladi. Dastlabki dasturlarning boshlanishiga qaramay , , , foydalanish sharoitlari va ishdan chiqish yo'nalishlari uchun qat'iy standartlarning yo'qligi qoldiq quvvatdan ratsional foydalanishga   to'sqinlik qiladi. O'rniga, utilizatsiya qilish materiallarni qazib olish yoki tuzilmaviy ta'mirlash orqali ishdan chiqqan batareyalarning qoldiq qiymatlaridan foydalanadi , , qayta tiklanmaydigan darajada degradatsiyaga uchragan ishdan chiqqan batareyalar uchun mos keladi. Pirometallurgiya va gidrometallurgiya bilan solishtirganda , , to'g'ridan-to'g'ri utilizatsiya qilish yuqori foyda, kam energiya sarfi va kamroq uglerod emissiyalari bilan ajralib turadi , , . Lityumni to'ldirish va katod materiallarini qayta ishlashdan foydalanish orqali to'g'ridan-to'g'ri utilizatsiya qilish material tuzilmasini samarali ta'mirlash va unumdorlikni tiklashga erishadi . Biroq, SOH to'g'ridan-to'g'ri utilizatsiya qilish strategiyasini shakllantirishda talab qilinadigan kimyoviy reagent va kutilayotgan lityum qo'shimchalari dozalarini aniqlaydi , , . Dozaning etarli emasligi to'liq ta'mirlanmaslikka olib kelishi mumkin, ortiqcha doza esa katod yuzasida qoldiq ishqor hosil bo'lishiga olib kelishi mumkin, bu tiklash samaradorligini yomonlashtiradi , . Afsuski, SOH ni olish invaziv materiallarni xarakterlashni ,  va uzoq davom etadigan quvvatni kalibrlash testlarini talab qiladi, shu bilan birga, invaziv bo'lmagan, tez va barqaror SOHni olish ochiq muammo bo'lib qolmoqda. 6 12 13 14 15 16 17 18 19 20 22 23 24 25 26 27 28 29 26 27 30 31 32 33 34 27 35 36 37 Doimiy SOH ma'lumotlarini ta'minlash uchun EV batareyalari monitoring qilinadi va operatsion ma'lumotlar bulutli platformalar  va batareya pasportlari  tomonidan qayd etiladi. Yevropa parlamenti 2023-yil 14-iyunda Batareyalar Direktivasini qabul qildi, bu ishdan chiqqan batareyalarni xizmat muddati tugagandan so'ng qayta ishlatish, tiklash yoki utilizatsiya qilishni ta'minlash uchun mo'ljallangan . Biroq, talab qilinadigan monitoring va yozib olish tartibi faqat EV xizmat ko'rsatish bosqichida mavjud, ishdan chiqqan batareyalar avtomobil ichidagi monitoring qurilmasiga ulangan emas. Shu sababli, dala ma'lumotlaridan SOH ma'lumotlarini olish qiyin. Hayot davomidagi ma'lumotlarning yaxlitligi asosiy muammo bo'lib qolmoqda, bu esa dala ma'lumotlaridan foydalangan holda SOHni baholashni, tarixiy ma'lumotlar yoki nazorat ostidagi sharoitlarga zid ravishda  , ,  talab qiladi. Bir yechim - bu ishdan chiqqan batareya yig'ish maydonida sig'imni kalibrlash testini o'tkazish, ya'ni zaryad holati (SOC)ni sozlash, bu to'g'ridan-to'g'ri, biroq, nomaqbul test vaqtini va qo'shimcha elektr energiyasi xarajatlarini talab qiladi. Hibrid impuls quvvati xarakteristikasi testi dinamik impuls in'ektsiyasi orqali SOHni baholash uchun alternativdir, ammo to'liq test ketma-ketligi 12 soatdan ortiq davom etadi. Tao va boshqalar. Ishdan chiqqan batareyalarning SOHni baholash uchun qisqa impulslardan foydalanganlar, 5% SOC holatiga SOCni sozlash amalga oshirilgan degan taxmin bilan, bu tasodifiy ishdan chiqish SOC sharoitlariga deyarli mos kelmagan . Sensorga asoslangan o'lchovlardagi so'nggi yutuqlar qatoriga rentgen tasvirlash , elektrokimyoviy empedans , , optik tolali sezgich , , akustik sezgich , , qisman zaryadlash ,  va impuls in'ektsiyasi ,  kiradi. Sezgichga asoslangan usullar laboratoriya bosqichida invazivlik tufayli mavjud, shu bilan birga, impuls in'ektsiyasi batareyaning degradatsiyasini jismoniy shikastlanishsiz aniqlash xususiyatiga ega, shu bilan birga qisman zaryadlash va elektrokimyoviy empedansga asoslangan usullardan tezroq  , , , , , . Biroq, impuls in'ektsiyasi ma'lumotlarga yo'naltirilgan usul bo'lib, u faqat jismoniy o'lchangan ma'lumotlar modelni qo'llash bosqichining ishdan chiqish sharoitlarini qamrab oladi degan ideal taxmin ostida amalga oshiriladi, bu mashinasozlik hamjamiyatida domen siljishi deb nomlanuvchi umumiy muammo. Transfer o'rganish va domen moslashuv usullaridagi yutuqlarga qaramay , , , muammolar davom etmoqda, chunki moslashtirish uchun maqsadli domen hali ham qo'llash vaqtida oldingi ma'lumotlarni talab qiladi va mavjud o'rganish usullari tasodifiy ishdan chiqish sharoitlari uchun yangilanishi qiyin  . Alternativ usul - bu ma'lumotlar tanqisligi va heterojenlikni kamaytirish uchun kutilmagan ishdan chiqish sharoitlari ostidagi ma'lumotlarni sinovdan o'tkazish masalasini kengaytirish, ammo bu xarajatlarning oshishiga olib kelishi mumkin. Vang va boshqalar. Termokimyoviy jarayonda turli oraliq holatlaridagi reaksiya kinetik afzalliklarini interpolatsiya qilish uchun haroratni qazib olish usulini taklif qildilar, bu mashinasozlik modelini o'qitish uchun ma'lumotlarni kengaytirish sifatida minimal termokimyoviy eksperimental miqyosi va narxida keng o'quv bazalarini qurishga imkon beradi  . Bundan tashqari, generativ o'rganish ham qisman sikllangan profillardan kengaytirilgan ma'lumotlar bilan SOHni baholash imkoniyatlarini namoyish etadi, jismoniy jihatdan sinovdan o'tgan ma'lumotlarni tejaydi  , . Biroq, batareyalarni qayta ishlatish va utilizatsiya qilish kontekstidagi ma'lumotlar tanqisligi va heterojenligi katod material turlari, fizik formatlar, sig'im dizaynlari va tarixiy foydalanishlarning aralashuvi tufayli yanada murakkabroqdir, bu sharoitga xos degradatsiya bilimlarini mashinasozlik modellariga integratsiyalashish potentsialini cheklaydi. Shu sababli, ma'lumotlarni ishlab chiqarish uchun uzoq vaqtli sig'imni kalibrlash va qo'shimcha jismoniy eksperimentlarsiz, SOH baholash samaradorligini oshirish uchun ishdan chiqish sharoitlari va puls kuchlanishining javoblari o'rtasidagi bog'liqlikni hisobga olish oqilona. 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 Ushbu tadqiqotda biz ishdan chiqqan batareyalarni qayta ishlov berish, ya'ni SOHni baholashni, jismoniy o'lchov vaqtini va xarajatlarini tejash uchun attensiv variatsiyali avtoenkoder tomonidan ishlab chiqarilgan puls kuchlanishining javoblari ma'lumotlaridan foydalangan holda amalga oshiramiz. Umumiy dastlabki ishlov berish bosqichlari, generativ modelni o'qitish va amaliy modelni qo'llash bosqichlarining yuqori darajadagi jarayoni 1-rasmda   tasvirlangan. Tadqiqot g'oyasi shundan iboratki, generativ o'rganishdan foydalanib, puls kuchlanishining javoblari uchun mavjud ma'lumotlardan foydalanib, uzluksiz ishdan chiqish sharoitlari, ya'ni ishdan chiqqan batareya yig'ish bosqichidagi SOC taqsimoti bo'yicha ma'lumotlarni yaratish. Keyingi SOH baholash jismoniy o'lchangan puls javob ma'lumotlarisiz amalga oshiriladi, bu esa aks holda talab qilinadigan dastlabki ishlov berish elektr energiyasi xarajatlari va uglerod emissiyalarini tejaydi. Ampere-soat integratsiya usuli va mashinasozlikka asoslangan impuls in'ektsiyasi bilan solishtirganda, generativ o'rganish tezroq ishlab chiqarish tezligi va aniq baholashni ta'kidlaydi. Ishlab chiqarilgan ma'lumotlar yordamida oddiy regresor ko'rilmagan yoki mavjud bo'lmagan SOC ishdan chiqish sharoitlarida past xatolik bilan SOHni muvaffaqiyatli baholaydi, bu esa tarqatishdan tashqari muammo (OOD) hisoblanadi. OOD muammosi SOC sharoiti va tez puls natijasida yuzaga kelgan kuchlanish javobi o'rtasidagi vorislik qiluvchi fizik modelni o'rganish orqali hal qilinadi. Bizning usulimizning umumiy qo'llanilishini 3 ta katod material turi (NMC, LFP va LMO), 3 ta fizik format (silindrsimon, sumka va prizmatik), 4 ta sig'im dizayni va 4 ta tarixiy foydalanish (1 ta laboratoriya tezlashtirilgan qarish va 3 ta EV haydash) bo'yicha 2700 ta jismoniy o'lchangan namunalarni tekshirish orqali ko'rsatamiz. Generativ o'rganish interpolatsiya va ekstrapolyatsiya uchun mos keladi, chunki u o'quv vaqtini, elektr energiyasi xarajatlarini va natijaviy uglerod emissiyalarini tejash uchun model parametrlari latent fazasini kengaytirishda avvalgi bilimlarini integratsiyalashadi. Batareya ishidan chiqishining 2030-yilga mo'ljallangan konservativ global holat tadqiqoti tez va barqaror SOHni baholashning pirometallurgik, gidrometallurgik va to'g'ridan-to'g'ri utilizatsiya qilish sharoitlarida muhimligini ta'kidlaydi. Texnik-iqtisodiy tahlil orqali generativ o'rganish yordamida SOHni baholash 2030-yilga qadar dunyo miqyosida 4,9 milliard dollar elektr energiyasi xarajatlarini tejash va 35,8 milliard kg CO2 emissiyasini kamaytirish mumkin. Biz modelning talqin qilinishi, batareya utilizatsiyasini oldindan tayyorlashning ahamiyati va kelajakda mashinasozlik bilan integratsiyalashgan aqlli utilizatsiya oldindan tayyorlash yo'nalishlarining kengroq jihatlarini muhokama qilamiz. 1    Ishdan chiqqan batareyalarni qayta tayyorlash bosqichlari SOCni sozlash, jismoniy o'lchovlar, SOH diagnostikasi uchun mashinasozlik va qayta ishlatish yoki utilizatsiya qilishdan oldin ikkinchi hayot qarorini qabul qilish jarayonini o'z ichiga oladi. SOC sozlash - bu an'anaviy doimiy oqim doimiy kuchlanish (CCCV) usuli yordamida ishdan chiqqan batareyalarning SOC qiymatlarini kerakli darajaga sozlashni anglatadi.   Puls kuchlanishining javob ma'lumotlarini generativ qilish uchun attensiv variatsiyali avtoenkoder sxemasi.   SOH baholash uchun ma'lumot yaratish modelini amalda qo'llash qo'shimcha SOC sozlashni talab qilmaydi. O'qitilgan mashinasozlik modeli generativ ma'lumotlar tomonidan nazorat qilinadi va qo'llash bosqichida darhol puls kuchlanishining javoblarini qabul qiladi.   Bizning generativ o'rganish metodologiyamizning 2030-yilgi global batareya utilizatsiyasi stsenariyida SOCni sozlash xarajatlarini tejash orqali iqtisodiy va ekologik foydalari hamda tez generativ tezligi. a b c d Natijalar Ma'lumotlar to'plami Ma'lumotlar tanqisligi va heterojenligi ma'lumotlarga asoslangan batareya diagnostikasi va prognozlashda, ayniqsa ishdan chiqqan batareyalar uchun asosiy muammolardir. Biz 270 ta jismoniy ishdan chiqqan batareyadan 2700 ta namunani keng SOC darajalarida, ya'ni 5% dan 50% gacha 5% oralig'ida to'pladik. 2-rasmda  , ma'lumotlar 3 ta keng tarqalgan katod material turini, jumladan, 119 ta jismoniy to'plangan NMC (nikel marganets kobalt oksidi), 56 ta LFP (lityum temir fosfat) va 95 ta LMO (lityum marganets oksidi) ishdan chiqqan batareyalarni, 3 ta fizik formatni (silindrsimon, sumka, prizmatik) va 4 ta tarixiy foydalanish uslubini (1 ta laboratoriya tezlashtirilgan testi, 3 ta EV foydalanish, jumladan, 1 ta faqat elektr transport vositasi va 2 ta gibrid transport vositasi) qamrab oladi. Bizning ta'kidlashimizcha, yuqori darajada heterojen test namunalarini o'z ichiga olganligi ushbu ma'lumotlar to'plamini hozirgi vaqtda ishdan chiqqan batareyalarning SOHni baholash uchun eng katta tez pulsga asoslangan ma'lumotlar to'plamiga aylantiradi, bu modelning jismoniy o'lchangan ma'lumotlar to'plamlaridan tashqari umumiy qo'llanilishini osonlashtiradi. 2a    Katod material turlari, fizik formatlar, sig'im dizaynlari va tarix a

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

Ushbu audio hikoyaning asl tilida yaratilgan!

Generativ AI, iste'foga chiqarilgan litiy-ion batareyalarni barqaror qayta ishlatishni kuchaytiradi

About Author

IZOHLAR

TEGI QILISH

USHBU MAQOLA TAQDIM ETILGAN

Related Stories

Meet UzairaAdvisory, Startups of The Year 2024 Nominee

Meet Uzi World Digital, Winner of Startups of the year 2024 in Kolkata, West Bengal, India

Meet UzairaAdvisory, Winner of Startups of The Year 2024 in Business

Meet UzairaAdvisory, Startups of The Year 2024 Nominee

Meet Uzi World Digital, Winner of Startups of the year 2024 in Kolkata, West Bengal, India

Meet UzairaAdvisory, Winner of Startups of The Year 2024 in Business

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps