
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 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 batareykalarning sogʻligʻi holatini (SOH) tez va aniq baholash ulardan qayta foydalanish va ularni qayta ishlash uchun muhim dastlabki ishlov berishdir. Biroq, maʼlumotlarga asoslangan usullar tasodifiy SOH va zaryad holati (SOC) boʻyicha ishdan chiqqan sharoitlarda maʼlumotlarni puxta kuratsiya qilishni talab qiladi. Bu yerda biz koʻrsatamizki, generativ oʻrganishga asoslangan SOH baholash maʼlumotlar tanqisligi va heterojenlik muammolarini bartaraf etishda istiqbolli ekanligini, 2700 ta ishdan chiqqan litiy-ionli batareya namunalari, 3 ta katod materiali turi, 3 ta jismoniy format, 4 ta sigʻim dizayni va 10 ta SOC darajasidagi 4 ta tarixiy foydalanishni oʻz ichiga olgan impulsli inʼektsiya maʼlumotlar toʻplami orqali tasdiqlangan. Generativ maʼlumotlardan foydalanib, regressor SOC holatida aniq SOH baholashni amalga oshiradi, oʻrtacha mutlaq foiz xatoliklari 6% dan past boʻladi. Biz taklif etilgan texnikani bir meʼyorda qoʻllashni hisobga olsak, bu 2030-yilgi dunyo boʻyicha batareyalarni ishdan chiqarish stsenariyida maʼlumotlarni kuratsiya qilish xarajatlarini kamaytirish orqali elektr energiyasi xarajatlarida 4,9 milliard dollarni va CO2 emissiyalarida 35,8 milliard kg ni tejashini bashorat qilamiz. Ushbu maqola koʻp vaqt talab qiladigan, qimmat va ifloslanishga olib keladigan koʻplab baholash va bashoratli vazifalar uchun generativ usullar yordamida cheklangan maʼlumotlardan kengaytirilgan maʼlumotlar kosmosini oʻrganishni taʼkidlaydi. Kirish Transportni elektrlashtirish, uglerodsiz energiyaga oʻtishning muhim sohasi , qazilma yoqilgʻiga asoslangan transport paradigmasini misli koʻrilmagan darajada oʻzgartirib yubordi. Litiy-ionli batareyalar elektr transport vositalari (EV) uchun arzon, bardoshli va xavfsiz energiya taʼminotini taʼminlab, bu oʻtishda muhim ahamiyatga ega , . 2050-yilga qadar ishlatilayotgan va xizmat muddatini tugatgan EV batareyalarining umumiy quvvati 32–62 terra-vatdan oshadi, bu Xalqaro Atom Energiyasi Agentligi va Energiya laboratoriyasi stsenariylaridagi baholashdan ancha yuqori . Biroq, ishdan chiqqan EV batareyalari ularning qiymatining ulkan qolgan qismi kam baholangan holda qatʼiy tartibga solinadi, odatda nominal quvvatning 80% dan ortiq , . Agar ularga toʻgʻri munosabatda boʻlinmasa, bu ishlab chiqaruvchilar va foydalanuvchilar uchun iqtisodiy yuklarni , shuningdek, keyingi ekologik va ijtimoiy muammolarni , jumladan, resurslarning isrof qilinishi, taʼminot zanjiri xavflari va uglerod emissiyalariga olib keladi , , . 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Batareya isteʼmolining vaqtinchalik koʻpayishi bilan bogʻliq muammolarni hal qilish uchun istiqbolli strategiyalar — bu qayta foydalanish , , va qayta ishlashdir . Qayta foydalanishda, ishdan chiqqan batareyalar tarmoqqa ulangan energiya saqlash tizimlari , turar-joy elektr taʼminoti tizimlari va sekin harakatlanuvchi transport vositalari kabi ilovalar uchun qayta ishlanadi. Biroq, qayta foydalanish uchun dastlabki ishlov berish, jumladan, konsistentlikni tekshirish , quvvatni saralash va qayta guruhlash , ilovalar talablariga javob berish uchun talab qilinadi . Sinov dasturlarining boshlanishiga qaramay , , , foydalanish stsenariylari va ishdan chiqish yoʻnalishlari uchun qatʼiy standartlarning mavjud emasligi qoldiq quvvatdan oqilona foydalanishni qiyinlashtiradi . Qayta ishlash oʻrniga, materiallarni qazib olish yoki tuzilmaviy taʼmirlash orqali ishdan chiqqan batareyalarning qoldiq qiymatlaridan foydalanadi , , tuzatib boʻlmaydigan darajada yomonlashgan ishdan chiqqan batareyalar uchun mos keladi. Pirometallurgiya va gidrometallurgiya bilan solishtirganda , , toʻgʻridan-toʻgʻri qayta ishlash yuqori foyda, kam energiya sarfi va kamroq uglerod emissiyalari bilan ajralib turadi , , . Litiy qoʻshimchasini va katod materiallarini qayta ishlashdan keyingi ishlov berishdan foydalanish, toʻgʻridan-toʻgʻri qayta ishlash material tuzilmasini samarali tiklash va ishlashni tiklashga erishadi . Biroq, sogʻliq holati (SOH) toʻgʻridan-toʻgʻri qayta ishlash strategiyasini ishlab chiqishda zarur boʻlgan kimyoviy reagentni va kutilayotgan litiy qoʻshimchalar miqdorini belgilaydi , , . Yetarli boʻlmagan miqdor toʻliq tiklanmaslikka olib kelishi mumkin, haddan tashqari koʻp qoʻshish esa katod yuzasida qoldiq ishqor hosil boʻlishiga olib kelishi mumkin, bu esa tiklash ishini yomonlashtiradi , . Afsuski, SOHni olish invaziv materiallarni tavsiflashni talab qiladi , va uzoq quvvatni kalibrlash sinovlari, invaziv boʻlmagan, tez va barqaror SOH olish hali ham dolzarb muammo boʻlib qolmoqda. 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 Doimiy SOH maʼlumotlarini taʼminlash uchun EV batareyalari monitoring qilinadi va operativ maʼlumotlar bulutli platformalar va batareya pasportlari tomonidan yozib olinadi. Yevropa parlamenti 2023-yil 14-iyunda Batareyalar direktivasini qabul qildi, bu esa ishdan chiqqan batareyalardan xizmat muddatining oxirida qayta ishlatish, taʼmirlash yoki qayta ishlash mumkinligini taʼminlaydi . Biroq, talab qilinadigan monitoring va yozib olish jarayoni faqat EV xizmat koʻrsatish bosqichida mavjud, ishdan chiqqan batareyalar avtomobil ichidagi monitoring moslamasiga ulanmagan. Shunday qilib, dalada mavjud boʻlgan SOH maʼlumotlarini olish qiyin. Umr boʻyi maʼlumotlarning yaxlitligi asosiy muammo boʻlib qolmoqda, bu esa tarixiy maʼlumotlardan yoki nazorat qilinadigan sharoitlarda , , aks boʻlmagan holda, faqat dala maʼlumotlaridan foydalangan holda SOH baholashni talab qiladi. Bir yechim, ishdan chiqqan batareya qabul qilish maydonchasida quvvatni kalibrlash sinovini oʻtkazish, yaʼni zaryad holati (SOC)ni sozlash, bu toʻgʻridan-toʻgʻri, ammo, bu nomaqbul sinov vaqtini va qoʻshimcha elektr xarajatlarini talab qiladi. Hibrid impulsli quvvat xarakteristikasi testi dinamik impulsli inʼektsiya orqali SOH baholash uchun alternativa hisoblanadi, ammo toʻliq sinov ketma-ketligi 12 soatdan ortiq davom etadi. Tao va boshqalar. Ishdan chiqqan batareyalar uchun SOH baholashda qisqa impulsni ishlatganlar, bu SOC holatini 5% ga sozlash amalga oshirilgan degan taxminga asoslangan, bu esa modelni qoʻllashning tasodifiy SOC sharoitlari bilan deyarli mos kelmasligi edi . Sensorga asoslangan oʻlchovlardagi soʻnggi yutuqlar orasida rentgen tasvirlash , elektrokimyoviy empedans , , optik tolali sezish , , akustik sezish , , qisman zaryadlash , va impuls inʼektsiyasi , bor. Laboratoriya bosqichidagi invaziv usullar tufayli laboratoriya bosqichida, impulsli inʼektsiya esa jismoniy zararsiz batareya degradatsiyasini tushuntirish xususiyatiga ega, shu bilan birga qisman zaryadlash va elektrokimyoviy empedansga asoslangan usullardan tezroq , , , , , . Biroq, impulsli inʼektsiya maʼlumotga yoʻnaltirilgan usul boʻlib, u faqat ishdan chiqqan batareya qabul qilish sharoitlarini modelni qoʻllash bosqichida qamrab oladigan ideal taxminga asoslangan holda amalga oshiriladi, bu esa mashinasozlik jamiyatida domen siljishi bilan bogʻliq keng tarqalgan muammo sifatida tanilgan. Transfer oʻrganish va domen moslashuv usullaridagi yutuqlarga qaramay , , , muammolar davom etmoqda, chunki moslashtirish uchun maqsadli domen hali ham qoʻllash paytida oldingi maʼlumotlarni talab qiladi va mavjud oʻrganish usullarini tasodifiy ishdan chiqish sharoitlari uchun yangilash qiyin . Alternativ yechim, maʼlumotlar tanqisligini va heterojenligini kamaytirish uchun kutilmagan ishdan chiqish sharoitlari ostida maʼlumotlarni sinovdan oʻtkazish koʻlamini kengaytirishdir, ammo bu xarajatlarni oshirishi mumkin. Vang va boshqalar. Termokimyoviy jarayon davomida turli oraliq holatlarda reaktsiya kinetik afzalliklarini interpolatsiya qilish uchun haroratni qazib olish usulini taklif qildi, bu esa mashinasozlik modelini oʻqitish uchun maʼlumotlarni kengaytirish sifatida minimal termokimyoviy eksperimental miqyosda va xarajatlarda keng oʻquv maʼlumotnomalarini qurishga imkon beradi . Bundan tashqari, generativ oʻrganish ham qisman sikllangan profillardan olingan kengaytirilgan maʼlumotlar bilan SOHni baholash imkoniyatlarini koʻrsatdi, bu esa jismoniy sinovdan oʻtgan maʼlumotlarni tejaydi , . Biroq, batareyalardan qayta foydalanish va qayta ishlash kontekstida maʼlumotlar tanqisligi va heterojenlik katod materiali turlarining, jismoniy formatlarning, sigʻim dizaynlarining va tarixiy foydalanishning aralashmasi tufayli yanada murakkabroqdir, bu esa sharoitlarga xos boʻlgan degradatsiya bilimlarini mashinasozlik modellari bilan integratsiyalashishini cheklaydi. Shu sababli, uzoq vaqtni talab qiluvchi quvvatni kalibrlash va qoʻshimcha jismoniy eksperimentlarsiz, SOH baholash ishini yaxshilash uchun maʼlumotlarni generatsiya qilish uchun ishdan chiqqan batareyalar va impulsning kuchlanish javoblar orasidagi bogʻliqlikni hisobga olish oqilona hisoblanadi. 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 batareya uchun dastlabki ishlov berish, yaʼni SOH baholashni, jismoniy oʻlchash vaqtini va xarajatlarini tejab, qiziqishli variatsion avtoenkoder tomonidan generatsiya qilingan impuls kuchlanishining javob maʼlumotlaridan foydalangan holda amalga oshiramiz. Umumiy dastlabki ishlov berish bosqichlari, generativ modelni oʻqitish va amaliy modelni qoʻllash bosqichlarining yuqori darajadagi jarayoni 1-rasmda koʻrsatilgan . Tadqiqot gʻoyasi — generativ oʻrganishdan foydalanib, allaqachon oʻlchangan maʼlumotlardan impuls kuchlanishining javoblarini uzluksiz ishdan chiqish sharoitlarida, yaʼni ishdan chiqqan batareya qabul qilish bosqichida SOC taqsimoti boʻyicha oʻrganishdir. Keyingi SOH baholash jismoniy oʻlchangan impuls javobi maʼlumotlari boʻlmagan holda amalga oshiriladi, bu esa SOCni kutilayotgan darajaga sozlash uchun zarur boʻlgan dastlabki ishlov berish elektr xarajatlari va uglerod emissiyalarini tejaydi. Amper-soat integral usuli va mashinasozlik impulsli inʼektsiyasi bilan solishtirganda, generativ oʻrganish tezroq generatsiya tezligi va aniq baholashni taʼkidlaydi. Generativ maʼlumotlar bilan oddiy regressor ishdan chiqish SOC sharoitlarida yoki maʼlumotlar bazasida mavjud boʻlmagan hollarda SOHni past xatolik bilan muvaffaqiyatli baholaydi, bu esa tashqi tarqatish (OOD) muammosi hisoblanadi. OOD muammosi SOC holati va tez impulsdan kelib chiqqan kuchlanish javobi oʻrtasidagi ichki jismoniy naqshni oʻrganish orqali hal qilinadi. Bizning usulimizning umumiy tushunilarliligini 3 ta katod materiali turi, 3 ta jismoniy format, 4 ta sigʻim dizayni va 4 ta tarixiy foydalanish (1 laboratoriya tezlashtirilgan qarish, 1 toza elektr transport vositasini haydash va 2 ta gibrid transport vositasini haydash)ni qamrab olgan 2700 ta jismoniy oʻlchangan namuna orqali tekshirish orqali namoyish qilamiz. Generativ oʻrganish oldingi bilimni ishdan chiqish sharoitlariga kiritish orqali oʻlchash vaqtini, elektr xarajatlarini va natijada uglerod emissiyalarini tejab, SOH baholash aniqligiga putur etkazmasdan, interpolatsiya va ekstrapolyatsiya uchun mos keladi. Batareyalarni ishdan chiqarishning global tadqiqotlari boʻyicha konservativ baholash 2030-yilgi batareya isteʼmol qilish stsenariysi tez va barqaror SOH baholashning ahamiyatini pirometallurgiya, gidrometallurgiya va toʻgʻridan-toʻgʻri qayta ishlash holatlarida taʼkidlaydi. Texnik-iqtisodiy tahlil orqali, generativ oʻrganishga asoslangan SOH baholash 2030-yilga qadar dunyo miqyosida elektr xarajatlarida 4,9 milliard dollarni tejashi va 35,8 milliard kg CO2 emissiyalarini kamaytirishi mumkin. Biz modelning tushunilarliligi, qayta ishlash oldidan ishlov berishning ahamiyati va mashinasozlik oʻrganish integratsiyalashgan aqlli qayta ishlash oldidan ishlov berishning kelajakdagi yoʻnalishlari haqida muhokama qilamiz. 1    Ishdan chiqqan batareyalar uchun dastlabki ishlov berish bosqichlari SOCni sozlash, jismoniy oʻlchash, SOH diagnostikasi uchun mashinasozlik oʻrganish va qayta ishlatish yoki qayta ishlashdan oldingi ikkinchi hayot qarorini qabul qilishni oʻz ichiga oladi. SOCni sozlash anʼanaviy doimiy oqim doimiy kuchlanish (CCCV) usulidan foydalangan holda ishdan chiqqan batareyalar SOC qiymatlarini belgilangan darajalarga sozlashni anglatadi.   Impuls kuchlanishining javob maʼlumotlarini generatsiya qilish uchun qiziqishli variatsion avtoenkoder sxemasi.   SOH baholash uchun maʼlumot generatsiyasi modelini amaliy qoʻllash qoʻshimcha SOCni sozlashni talab qilmaydi. Oʻqitilgan mashinasozlik modeli generativ maʼlumotlar bilan nazorat qilinadi va qoʻllash bosqichida darhol impuls kuchlanishining javoblarini qabul qiladi.   Ishdan chiqqan batareyalarning 2030-yilgi global stsenariysida generativ oʻrganish metodologiyamizning iqtisodiy va ekologik foydalari hamda tez generatsiya tezligi SOCni sozlash xarajatlarini tejash orqali.  a b c d Natijalar Maʼlumotlar toʻplamini olish Maʼlumotlar tanqisligi va heterojenligi — maʼlumotlarga asoslangan batareya diagnostikasi va prognozlashda, ayniqsa ishdan chiqqan batareyalar uchun asosiy muammolardir. Biz 270 ta jismoniy ishdan chiqqan batareyalardan 2700 ta namunani keng SOC darajalarida, yaʼni 5% dan 50% gacha 5% gacha boʻlgan interval bilan toʻpladik. 2-rasmda , maʼlumotlar toʻplami 3 ta keng tarqalgan katod materiali turini, jumladan, 119 ta jismoniy olingan NMC (nikel marganets kobalt oksidi), 56 ta LFP (litiy temir fosfat) va 95 ta LMO (litiy marganets oksidi) ishdan chiqqan batareyalarni, 3 ta jismoniy formatni (silindrsimon, sumka, prizmatik) va 4 ta tarixiy foydalanish naqshlarini (1 laboratoriya tezlashtirilgan sinovi, 3 ta EV foydalanish, shu jumladan 1 ta faqat elektr uzatish rejimi va 2 ta gibrid uzatish rejimi) qamrab oladi. Biz taʼkidlaymizki, yuqori darajada heterojen boʻlgan sinov namunalari kiritilishi bizning maʼlumotlarimizni hozirgi kungacha boʻlgan ishdan chiqqan batareyalar uchun SOH baholashda eng katta tez impulsga asoslangan maʼlumotlar toʻplamiga aylantiradi, bu esa modelning jismoniy olingan maʼlumotlar toʻplamlaridan tashqaridagi umumiy tushunilarliligini oshiradi. 2a

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 foydalanilgan holda ishdan chiqqan Litiy-ion batareyalarining barqaror qayta ishlanishi

About Author

IZOHLAR

TEGI QILISH

USHBU MAQOLA TAQDIM ETILGAN

Related Stories

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

Meet UzairaAdvisory, Startups of The Year 2024 Nominee

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps