```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 Foydalanish muddati tugagan batareyalarning holatini (SOH) tez va aniq baholash ulardan foydalanish va qayta ishlash uchun muhim dastlabki ishlov berishdir. Biroq, ma'lumotlarga asoslangan usullar tasodifiy SOH va zaryad holati (SOC) sharoitlarida keng qamrovli ma'lumotlarni tayyorlashni talab qiladi. Bu yerda biz ko'rsatamizki, generativ o'rganish yordamida SOHni baholash ma'lumotlar yetishmasligi va farqlar muammolarini bartaraf etishda istiqbolli ekanligini, bu 2700 ta foydalanish muddati tugagan litiy-ion batareya namunalari to'plami orqali tasdiqlangan bo'lib, 3 ta katod materiali turi, 3 ta jismoniy format, 4 ta sig'im dizaynlari va 10 ta SOC darajasida 4 ta tarixiy foydalanishni qamrab oladi. Generativ ma'lumotlardan foydalanib, regresor ko'rsatilmagan SOC sharoitida 6% dan past o'rtacha mutlaq foiz xatosi bilan aniq SOH baholarini ta'minlaydi. Bizning bashoratimiz shuni ko'rsatadiki, taklif etilgan texnikani bir me'yorda qo'llash, 2030-yil global batareya muddati tugashi stsenariyini hisobga olgan holda, ma'lumotlarni tayyorlash xarajatlarini kamaytirish orqali elektr energiyasi xarajatlarida 4,9 milliard AQSh dollari va CO2 emissiyalarida 35,8 milliard kgni tejab qoladi. Ushbu maqola ko'rsatilgan ma'lumotlardan foydalanib, ko'plab baholash va bashorat qilish vazifalari uchun ma'lumotlarni olish vaqtni, qimmat va iflos bo'lishi mumkin bo'lgan sharoitlarda, generativ usullar yordamida cheklangan ma'lumotlardan kengroq ma'lumotlar kosmosini o'rganishni ta'kidlaydi. Kirish Transportni elektrlashtirish, kam uglerodli energiya o'tishining muhim sektori  , qazilma yoqilg'iga asoslangan transport paradigmsini misli ko'rilmagan darajada o'zgartirdi. Litiy-ion batareyalari elektr transport vositalari (EV) uchun arzon, chidamli va xavfsiz energiya ta'minotini ta'minlab, bu o'tish uchun muhimdir  ,  . Foydalanishdagi va muddatini tugatgan EV batareyalarining umumiy quvvati 2050-yilga borib 32–62 terra-vatdan oshib ketadi, bu Xalqaro Energetika Agentligi va Storage Lab stsenariylaridagi baholashdan ancha yuqori  . Biroq, muddatini tugatgan EV batareyalari ularning baholangan quvvatining 80% dan ortig'iga teng bo'lgan katta qolgan qiymatga ega bo'lgan holda qattiq tartibga solinadi  ,  . Agar ular to'g'ri ishlatilmasa, bu ishlab chiqaruvchilar va foydalanuvchilar uchun iqtisodiy yuklar   hamda keyingi ekologik va ijtimoiy muammolarga  , jumladan, resurslarni isrof qilish, ta'minot zanjiri risklari va uglerod emissiyalariga  ,  ,   olib keladi. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Batareya muddatini tugatishning vaqtinchalik ortib borishi bilan bog'liq muammolarni hal qilishning istiqbolli strategiyalari ikkinchi hayotga qo'llash  ,  ,   va qayta ishlash   hisoblanadi. Ikkinchi hayotga qo'llashda, muddatini tugatgan batareyalarni tarmoqqa ulangan energiya saqlash tizimlari  , turar-joy quvvat manbalari   va past tezlikdagi transport vositalari kabi ilovalar uchun qayta ishlatiladi. Biroq, ikkinchi hayotga qo'llash dastlabki tayyorgarlikni talab qiladi, jumladan, moslikni skrining  , sig'imni saralash   va qayta guruhlash  ,   ilova talablariga javob berish uchun  . Sinov dasturlari ishga tushirilishiga qaramay  ,  ,  , foydalanish stsenariylari va muddatini tugatish yo'nalishlari uchun qat'iy standartlarning yo'qligi qoldiq quvvatni oqilona ishlatishga   to'sqinlik qiladi. Qayta ishlash o'rniga, moddiy qazib olish yoki strukturani ta'mirlash orqali muddatini tugatgan batareyalarning qoldiq qiymatlarini ishlatadi  ,  , buzilgan muddatini tugatgan batareyalar uchun mos keladi. Pirometallurgiya va gidrometallurgiya  ,   bilan solishtirganda, to'g'ridan-to'g'ri qayta ishlash yuqori foydalilik, kamroq energiya iste'moli va kamroq uglerod emissiyalari bilan ajralib turadi  ,  ,  . Litiyni qayta tiklash va katod materiallarini keyingi ishlov berishdan foydalangan holda, to'g'ridan-to'g'ri qayta ishlash moddiy strukturani samarali tiklash va ishlashni tiklashga erishadi  . Biroq, sog'liq holati (SOH) to'g'ridan-to'g'ri qayta ishlash strategiyasini ishlab chiqishda zarur bo'lgan kimyoviy reagent va taxmin qilingan litiy qo'shimchalari dozalarini aniqlaydi  ,  ,  . Yetarli bo'lmagan doza to'liq tiklanmaslikka olib kelishi mumkin, haddan tashqari ko'p doza esa katod yuzasida qoldiq ishqor hosil bo'lishiga olib keladi, bu tiklash samaradorligini pasaytiradi  ,  . Afsuski, SOHni aniqlash uchun invaziv materiallarni tahlil qilish  ,   va uzoq davom etadigan sig'imni kalibrlash testlari talab qilinadi, shu bilan birga, invaziv bo'lmagan, tez va barqaror SOHni olish qolgan muammo bo'lib 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 ma'lumotlarini ta'minlash uchun, elektr transport vositalari batareyalari bulut platformalari   va batareya pasportlari   tomonidan kuzatiladi va operatsion ma'lumotlar yozib olinadi. Yevropa parlamenti 2023-yil 14-iyunda Batareyalar direktivasini qabul qildi, bu esa muddatini tugatgan batareyalarni xizmat muddati tugagandan keyin qayta ishlatish, ta'mirlash yoki qayta ishlash mumkinligini ta'minlaydi  . Biroq, talab qilinadigan monitoring va yozib olish tartibi faqat EV xizmat davrida mavjud, muddatini tugatgan batareyalari avtomobil ichidagi monitoring blokiga ulangan emas. Shuning uchun, dala ma'lumotlarini olish qiyin. Xizmat muddatining yaxlitligi asosiy muammo bo'lib qolmoqda, bu esa tarixiy ma'lumotlar yoki nazorat qilinadigan sharoitlardan farqli o'laroq, faqat dala ma'lumotlaridan foydalangan holda SOHni baholashni talab qiladi  ,  ,  . Bir yechim, muddatini tugatgan batareyalar to'plash joyida sig'imni kalibrlash testini o'tkazish, ya'ni Zaryad holati (SOC)ni sozlash, bu sodda, lekin u katta test vaqti va qo'shimcha elektr energiyasi xarajatlarini talab qiladi. Gibrid impuls quvvati xarakteristikasi testi dinamik impuls yuborish orqali SOHni baholash uchun alternativa hisoblanadi, lekin to'liq test ketma-ketligi 12 soatdan ortiq davom etadi. Tao va boshqalar. Muddatini tugatgan batareyalarning SOHni baholash uchun qisqa impulslardan foydalangan, bunda SOCni 5% gacha sozlash amalga oshiriladi deb taxmin qilingan, bu tasodifiy muddatni tugatish SOC sharoitlariga deyarli mos kelmaydi  . Sensorga asoslangan o'lchovlardagi so'nggi yutuqlar orasida rentgen tasvirlash  , elektrokimyoviy empedans  ,  , optik tolali sezgich  ,  , akustik sezgich  ,  , qisman zaryadlash  ,   va impuls yuborish  ,  . Sezgichga asoslangan usullar invazivligi tufayli laboratoriya bosqichida, shu bilan birga, impuls yuborish batareya degradatsiyasini jismoniy shikastlanmasdan ajratish xususiyatiga ega, shu bilan birga qisman zaryadlash va elektrokimyoviy empedansga asoslangan usullardan tezroq  ,  ,  ,  ,  ,  . Biroq, impuls yuborish ma'lumotga yo'naltirilgan usul bo'lib, u faqat jismoniy o'lchangan ma'lumotlar modelni qo'llash bosqichida muddatini tugatish sharoitlarini qamrab oladi degan ideal taxmin ostida amalga oshiriladi, bu mashhur o'rganish hamjamiyatida domen o'zgarishi deb nomlanadi. O'rganish va domenni moslashtirish usullaridagi ilg'or yutuqlarga qaramay  ,  ,  , muammolar davom etmoqda, chunki moslashtiriladigan maqsadli domen hali ham qo'llashda dastlabki ma'lumotlarni talab qiladi va mavjud o'rganish usullarini tasodifiy muddatni tugatish sharoitlari uchun yangilash qiyin  . Alternativ - bu ma'lumotlar yetishmasligi va farqlar sonini kamaytirish uchun yangi muddatni tugatish sharoitlari ostida ma'lumotlar testini kengaytirish, lekin bu xarajatlarning oshishiga olib kelishi mumkin. Vang va boshqalar. Termokimyoviy jarayon davomida reaksiya kinetik afzalliklarini oraliq holatlarda interpolatsiya qilish uchun haroratni qazib olish usulini taklif qildi, bu esa minimal termokimyo eksperimental miqyosida va xarajatlarda keng o'quv bazalarini qurishga imkon beradi, bu mashina o'rganish modelini o'qitish uchun ma'lumotlarni ko'paytirish sifatida xizmat qiladi  . Bundan tashqari, generativ o'rganish qisman sikllangan profillardan olingan qo'shimcha ma'lumotlar bilan SOHni baholash imkoniyatlarini ko'rsatdi, bu jismoniy sinovdan o'tgan ma'lumotlar zaruriyatini kamaytiradi  ,  . Biroq, batareyalarni ikkinchi hayotga qo'llash va qayta ishlash kontekstida ma'lumotlar yetishmasligi va farqlanishi katod materiallari turlari, jismoniy formatlar, sig'im dizaynlari va tarixiy foydalanishning aralashmasi tufayli yanada murakkabroqdir, bu konditsiyaga bog'liq bilimlarni mashina o'rganish modellariga integratsiyalashish potensialini cheklaydi. Shu sababli, ma'lumotlarni yaratish uchun muddatini tugatish sharoitlari va impulsning kuchlanish javoblari orasidagi bog'liqlikni hisobga olish oqilona, bu esa bir vaqtning o'zida uzun vaqtli sig'imni kalibrlash va qo'shimcha jismoniy tajribalarni talab qilmaydi, shunda SOHni baholash samaradorligini oshirish mumkin. 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 muddatini tugatgan batareyalarni dastlabki ishlov berishni, ya'ni SOHni baholashni, vaqt va xarajatlarni tejash orqali qo'lga kiritilgan puls kuchlanish javobi ma'lumotlaridan foydalangan holda, diqqat-e'tiborni jalb qiluvchi variatsion avtoenkoder tomonidan yaratilgan ma'lumotlar yordamida amalga oshiramiz. Umumiy dastlabki ishlov berish bosqichlari, generativ modelni o'qitish va amaliy modelni qo'llash bosqichlarining yuqori darajadagi jarayoni 1-rasmda ko'rsatilgan  . Tadqiqot g'oyasi shundan iboratki, generativ o'rganishdan foydalanib, allaqachon o'lchangan ma'lumotlarni puls kuchlanish javoblarini doimiy muddatini tugatish sharoitlarida, ya'ni muddatini tugatgan batareya to'plash bosqichidagi SOC taqsimotini o'rganish uchun ishlatish. Keyingi SOH baholash jismoniy o'lchangan puls javob ma'lumotlarisiz amalga oshiriladi, bu dastlabki ishlov berish elektr energiyasi xarajatlarini va aks holda SOCni kutilgan darajaga sozlash uchun talab qilinadigan uglerod emissiyalarini tejaydi. Amper-saat integral usuli va mashina o'rganish puls yuborishi bilan solishtirganda, generativ o'rganish tezroq generatsiya tezligi va aniq baholashni ta'kidlaydi. Generativ ma'lumotlar yordamida oddiy regresor ma'lumotlar bazasida ko'rilmagan yoki mavjud bo'lmagan SOC muddatini tugatish sharoitlari ostida past xato bilan SOHni muvaffaqiyatli baholaydi, bu esa ko'rilmagan tarqatish (OOD) muammosidir. OOD muammosi, tez puls natijasida yuzaga kelgan SOC sharoiti va kuchlanish javobi o'rtasidagi ichki fizik modelni o'rganish orqali hal qilinadi. Biz usulimizning umumiy foydaliligini 3 ta katod materiali turi (NMC, LFP va LMO), 3 ta jismoniy format (silindrsimon, sumka va prizmatik), 4 ta sig'im dizayni va 4 ta tarixiy foydalanish (1 laboratoriya tezlashtirilgan qarish va 3 ta elektr transport vositalarining turli xil haydash)ni qamrab olgan 2700 ta jismoniy o'lchangan namuna orqali tekshirish orqali ko'rsatamiz. Generativ o'rganish interpolatsiya va ekstrapolyatsiyaga mos keladi, chunki u modellashtirish parametrlari uchun dastlabki muddatni tugatish sharoitlari to'g'risidagi bilimni integratsiyalash orqali ma'lumotlar kosmosini kengaytiradi, bu esa o'lchov vaqtini, elektr energiyasi xarajatlarini va natijada uglerod emissiyalarini tejaydi, shu bilan birga SOHni baholash aniqligini kamaytirmaydi. Batareyani qayta ishlash bo'yicha konservativ global bashorat 2030-yilga to'g'ri keladi, bu esa tez va barqaror SOHni baholashning ahamiyatini pirometallurgiya, gidrometallurgiya va to'g'ridan-to'g'ri qayta ishlash sharoitlarida ta'kidlaydi. Texnik-iqtisodiy tahlil orqali generativ o'rganish yordamida SOHni baholash 2030-yilga kelib global miqyosda 4,9 milliard AQSh dollari miqdoridagi elektr energiyasi xarajatlarini tejash va 35,8 milliard kg CO2 emissiyalarini kamaytirish imkonini beradi. Biz modelning talqin qilinishi, qayta ishlash dastlabki ishlov berishning ahamiyati va mashina o'rganish bilan integratsiyalashgan aqlli qayta ishlash dastlabki ishlov berishning keng jihatlarini muhokama qilamiz. 1    Foydalanish muddati tugagan batareyalarni dastlabki ishlov berish bosqichlari SOCni sozlash, jismoniy o'lchovlar, SOH diagnostikasi uchun mashina o'rganish va ikkinchi hayotga qo'llash yoki qayta ishlashdan oldin ikkinchi hayot qarorini qabul qilishni o'z ichiga oladi. SOCni sozlash - bu an'anaviy doimiy oqim doimiy kuchlanish (CCCV) usulidan foydalangan holda muddatini tugatgan batareyalarning SOC darajalarini kerakli darajaga sozlashni anglatadi.   Puls kuchlanish javobi ma'lumotlarini generatsiyalash uchun diqqat-e'tiborni jalb qiluvchi variatsion avtoenkoder sxemasi.   SOHni baholash uchun ma'lumotlar generatsiyasi modelini amaliy qo'llash qo'shimcha SOCni sozlashni talab qilmaydi. O'rgatilgan mashina o'rganish modeli generativ ma'lumotlar tomonidan nazorat qilinadi va qo'llash bosqichida darhol puls kuchlanish javoblarini qabul qiladi.   Bizning generativ o'rganish metodologiyamizning iqtisodiy va ekologik foydalari hamda tez generatsiya tezligi 2030-yil global batareya muddatini tugatish stsenariyida SOCni sozlash xarajatlarini tejash orqali.  a b c d Natijalar Ma'lumotlar to'plamini olish Ma'lumotlar yetishmasligi va farqlanishi ma'lumotga asoslangan batareya diagnostikasi va prognozlashda, ayniqsa muddatini tugatgan batareyalar uchun asosiy muammolardir. Biz keng SOC darajalarida, ya'ni 5% dan 50% gacha 5% bosqich bilan 270 ta jismoniy muddatini tugatgan batareyalardan 2700 ta namuna to'pladik. 2-rasmda  , ma'lumotlar to'plami 3 ta keng tarqalgan katod materiali turini o'z ichiga oladi, jumladan 119 ta jismoniy to'plangan NMC (nikel marganes kobalt oksidi), 56 ta LFP (litiy temir fosfat) va 95 ta LMO (litiy marganes oksidi) muddatini tugatgan batareyalari, 3 ta jismoniy formatni (silindrsimon, sumka, prizmatik) va 4 ta tarixiy foydalanish usullarini (1 laboratoriya tezlashtirilgan sinovi, 3 ta EV foydalanish, shu jumladan 1 ta faqat elektr transport vositasi rejimi va 2 ta gibrid transport vositasi rejimi) qamrab oladi. Biz ta'kidlaymizki, yuqori darajada farq qiluvchi sinov namunalarining k 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 ishlatilgan lityum-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 UzairaAdvisory, Winner of Startups of The Year 2024 in Business

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

Meet UzairaAdvisory, Startups of The Year 2024 Nominee

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

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

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps