```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 Foydalanilgan batareyalarning holatini (SOH) tez va aniq baholash ulardan foydalanish va ularni qayta ishlash uchun muhim dastlabki ishlov berishdir. Biroq, ma'lumotlarga asoslangan usullar tasodifiy SOH va zaryad holati (SOC) bo'yicha foydalanilgan sharoitlarda ma'lumotlarni toʻliq tayyorlashni talab qiladi. Bu yerda biz generatorli oʻrganish yordamida SOH baholash maʼlumotlar yetishmasligi va gomogenlikning yoʻqligi muammolarini hal qilishda istiqbolli ekanligini koʻrsatamiz. Bu 2700 ta foydalanilgan 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 bilan tasdiqlangan. Generatsiya qilingan maʼlumotlardan foydalanib, regressor SOC holatidan qatʼiy nazar, aniq SOH baholashni amalga oshiradi, oʻrtacha mutlaq foiz xatosi 6% dan past boʻladi. Bizning bashoratimiz shuni koʻrsatadiki, taklif etilayotgan usulning bir xil joriy etilishi, maʼlumotlarni tayyorlash xarajatlarini kamaytirish orqali 2030-yilga kelib dunyo boʻylab batareyalar foydalanishdan chiqarilishi prognozini hisobga olgan holda, 4,9 milliard AQSh dollari miqdoridagi elektr energiyasi xarajatlarini va 35,8 milliard kg CO2 emissiyasini tejab beradi. Ushbu maqola koʻp baholash va bashorat qilish vazifalari uchun maʼlumotlarni olish vaqt talab qiluvchi, qimmat va ifloslantiruvchi boʻlishi mumkinligini hisobga olgan holda, generatorli usullar yordamida cheklangan maʼlumotlardan kengaytirilgan maʼlumotlar boʻshligʻini oʻrganish imkoniyatlarini koʻrsatadi. Kirish Transportni elektrlashtirish, kam uglerodli energiya oʻtish davrida muhim soha , qazilma yoqilgʻiga asoslangan transport paradigmasini misli koʻrilmagan darajada oʻzgartirdi. Litiy-ionli batareyalar elektrmobillar (EV) uchun arzon, chidamli va xavfsiz energiya taʼminotini taʼminlash orqali bu oʻtish davrida muhim ahamiyatga ega , . Foydalanilayotgan va xizmat muddatini tugatgan EV batareyalarining umumiy quvvati 2050-yilga kelib 32–62 terra-vattdan oshib ketadi, bu Xalqaro qayta tiklanadigan energiya agentligi va Storage Lab stsenariylaridagi baholashdan ancha yuqori . Biroq, foydalanilgan EV batareyalari ularning nominal quvvatining 80% dan ortigʻi boʻlgan katta qoldiq qiymatga ega boʻlib, qatʼiy tartibga solinadi , . Agar ular toʻgʻri ishlov berilmasa, bu ishlab chiqaruvchilar va foydalanuvchilar uchun iqtisodiy yuklarni , shuningdek, keyingi ekologik va ijtimoiy muammolarni , jumladan, resurslarning isrof qilinishi, taʼminot zanjiridagi xatarlar va uglerod chiqindilarini , ,  keltirib chiqaradi. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Batareyalarning cheklangan muddatdan keyin ortib borayotgan miqdori bilan bogʻliq muammolarni hal qilish uchun istiqbolli strategiyalar ulardan foydalanish , ,  va qayta ishlash  hisoblanadi. Ulardan foydalanishda foydalanilgan batareyalar elektr tarmogʻiga ulangan energiya saqlash tizimlari , turar-joy elektr taʼminoti  va past tezlikdagi transport vositalari kabi maqsadlarda qayta ishlanadi. Biroq, ulardan foydalanish qoʻshimcha moslashuvchanligi, sigʻimni saralash  va qayta guruhlash ,  kabi dastlabki ishlov berishlarni talab qiladi, ular dastur talablariga javob berishi kerak . Sinov dasturlari boshlanganiga qaramay , , , foydalanish stsenariylari va foydalanishdan chiqarish yoʻnalishlari uchun qatʼiy standartlarning yoʻqligi qoldiq quvvatdan oqilona foydalanishga xalaqit beradi . Qayta ishlash esa, aksincha, materiallarni ajratib olish yoki tuzilmaviy taʼmirlash orqali foydalanilgan batareyalarning qoldiq qiymatlaridan foydalanadi , , ayniqsa, qaytarilmas darajada yomonlashgan foydalanilgan batareyalar uchun mos keladi. Piro va gidrometallurgiya bilan solishtirganda , , toʻgʻridan-toʻgʻri qayta ishlash yuqori foyda, kam energiya sarfi va kam uglerod chiqindilari bilan ajralib turadi , , . Litiy qoʻshish va katod materiallarini keyingi ishlov berishdan foydalanish orqali toʻgʻridan-toʻgʻri qayta ishlash materiallarning tuzilmaviy tuzilishini samarali tiklash va ishlashni tiklashga imkon beradi . Biroq, SOH toʻgʻridan-toʻgʻri qayta ishlash strategiyalarini ishlab chiqishda talab qilinadigan kimyoviy reagentlar va kutilayotgan litiy qoʻshimchalari dozalarini aniqlaydi , , . Yetarli boʻlmagan doz qisman tiklanishga olib kelishi mumkin, ortiqcha doz esa katod yuzasida qoldiq ishqor hosil boʻlishiga olib keladi, tiklanish samaradorligini pasaytiradi , . Afsuski, SOHni tiklash materiallarning invaziv xarakteristikasini talab qiladi ,  va uzoq muddatli sigʻimni kalibrlash testlari, invaziv boʻlmagan, tez va barqaror SOHni olish hali ham dolzarb muammo boʻlib qolmoqda. 6 12 13 14 15 16 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 kuzatiladi va operatsion maʼlumotlar bulutli platformalar  va batareya pasportlari  tomonidan yozib olinadi. Yevropa parlamenti 2023-yil 14-iyunda Batareyalar direktivasini qabul qildi, bu esa foydalanilgan batareyalardan foydalanish muddati tugaganidan keyin ulardan foydalanish, taʼmirlash yoki qayta ishlash mumkinligini taʼminlaydi . Biroq, talab qilinadigan monitoring va yozuv tartib-qoidalari faqat EV xizmat koʻrsatish bosqichida mavjud, foydalanilgan batareyalar avtomobil ichidagi monitoring birligiga ulangan emas. Shu sababli, dala sharoitida mavjud boʻlgan SOH maʼlumotlarini olish qiyin. Hayot davomidagi maʼlumotlarning yaxlitligi asosiy muammo boʻlib qolmoqda, bu esa tarixiy maʼlumotlardan yoki nazorat qilinadigan sharoitlarda , ,  farqli oʻlaroq, faqat dala maʼlumotlaridan foydalangan holda SOHni baholashni talab qiladi. Bir yechim sifatida, foydalanilgan batareyalarni yigʻish maydonchasida sigʻimni kalibrlash testini oʻtkazish, yaʼni SOCni konditsionerlash, bu toʻgʻridan-toʻgʻri, ammo bu juda qimmat test vaqtini va qoʻshimcha elektr energiyasi xarajatlarini talab qiladi. Hibrid impulsli quvvatni xarakterlash testi dinamik impulsni kiritish orqali SOHni baholash uchun alternativ hisoblanadi, lekin toʻliq test ketma-ketligi 12 soatdan ortiq davom etadi. Tao va boshqalar foydalanilgan batareyalarni SOHni baholash uchun qisqa impulslardan foydalanganlar, bu SOCni 5% gacha konditsionerlash bajarilgan degan taxminga asoslangan, bu tasodifiy foydalanishdan chiqarish SOC sharoitlariga deyarli mos kelmagan . Sensorga asoslangan oʻlchovlardagi soʻnggi yutuqlar orasida rentgen tasvirlash , elektrokimyoviy empedans , , optik tolali zondlash , , akustik zondlash , , qisman zaryadlash ,  va impulsli inʼektsiya ,  mavjud. Invaziv boʻlganligi sababli, zondlashga asoslangan usullar laboratoriya bosqichida, impulsli inʼektsiya esa batareyaning degradatsiyasini jismoniy shikastlanishsiz tushunish imkoniyatini beradi, shu bilan birga qisman zaryadlash va elektrokimyoviy empedansga asoslangan usullardan tezroq , , , , , . Biroq, impulsli inʼektsiya maʼlumotga yoʻnaltirilgan usul boʻlib, u faqat jismoniy oʻlchangan maʼlumotlar modelni joriy etish bosqichidagi foydalanish sharoitlarini qamrab olganligi haqidagi ideal faraz ostida amalga oshadi, bu mashinani oʻrganish jamiyatida domenning siljishi deb nomlanuvchi umumiy muammodir. Transfer oʻrganish va domen moslashuvi usullaridagi yutuqlarga qaramay , , , muammolar davom etmoqda, chunki moslashtiriladigan maqsadli domen hali ham joriy etishdan oldin maʼlumotni talab qiladi va mavjud oʻrganish usullari tasodifiy foydalanish sharoitlari uchun yangilanishi qiyin . Bir yechim sifatida, maʼlumotlar yetishmasligini va gomogenlikning yoʻqligini kamaytirish uchun oʻrganilmagan foydalanish sharoitlarida maʼlumotlarni sinash shkalasini kengaytirish mumkin, ammo bu xarajatlarni oshirishi mumkin. Vang va boshqalar termokimyoviy jarayon davomida turli oraliq bosqichlardagi reaksiya kinetikasi afzalliklarini interpolatsiya qilish uchun haroratni oʻrganish usulini taklif qildilar, bu minimal termokimyoviy eksperimental miqyosda va mashinani oʻrganish modeli tayyorgarligi uchun maʼlumotlarni oshirish sifatida xarajatlarda keng qamrovli oʻquv maʼlumotnomalarini qurishga imkon beradi . Bundan tashqari, generatorli oʻrganish qisman sikllangan profillaridan olingan qoʻshimcha maʼlumotlar yordamida SOHni baholash imkoniyatlarini koʻrsatdi, bu jismoniy sinovdan oʻtgan maʼlumotlarni talab qilishni kamaytiradi , . Biroq, batareyani qayta ishlatish va qayta tiklash kontekstida maʼlumotlar yetishmasligi va gomogenlikning yoʻqligi katod materiallari turlari, jismoniy formatlar, sigʻim dizaynlari va tarixiy foydalanishlarning aralashmasi tufayli yanada murakkabdir, bu sharoitlarga xos degradatsiya bilimlarini mashina oʻrganish modellari bilan integratsiyalashish potentsialini cheklaydi. Shu sababli, foydalanilgan batareya yigʻish bosqichidagi SOC taqsimoti kabi generatorli oʻrganish orqali maʼlumotlarni yaratish uchun tugunli nafaqat uzun vaqtli sigʻimni kalibrlash va qoʻshimcha jismoniy tajribalarni talab qilmasdan, balki batareya degradatsiyasi va impulsli kuchlanish javoblar orasidagi bogʻliqlikni hisobga olish oqilona hisoblanadi, bu SOH baholash samaradorligini oshirishga yordam beradi. 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 generatorli oʻrganish orqali ishlab chiqilgan avto-enkoder yordamida yaratilgan impulsli kuchlanish javobi maʼlumotlaridan foydalanib, foydalanilgan batareyalarni oldindan ishlov berish, yaʼni SOHni baholashni amalga oshiramiz. Umumiy oldindan ishlov berish bosqichlari, generatorli modelni oʻqitish va amaliy modelni joriy etish bosqichlarining yuqori darajadagi jarayoni 1-rasmda koʻrsatilgan. Tadqiqot gʻoyasi generatorli oʻrganishdan foydalanib, allaqachon oʻlchangan maʼlumotlardan impulsli kuchlanish javoblarining uzluksiz foydalanish sharoitlarida, yaʼni foydalanilgan batareyalar yigʻish bosqichidagi SOC taqsimotida oʻrganishdir. Keyingi SOH baholash jismoniy oʻlchangan impuls javob maʼlumotlarisiz amalga oshiriladi, bu esa oldindan ishlov berish elektr energiyasi xarajatlari va uglerod chiqindilarini tejaydi, aks holda konditsionerlash SOCni kutilgan darajaga keltirish uchun talab qilinadi. Amper-soat integrali usuli va mashinani oʻrganish impulsli inʼektsiyasi bilan solishtirganda, generatorli oʻrganish tezroq generatsiya tezligi va aniq baholashni taʼkidlaydi. Generatsiya qilingan maʼlumotlar bilan, oddiy regressor maʼlumotlar bazasida koʻrilmagan yoki mavjud boʻlmagan SOC foydalanish sharoitlarida SOHni past xatolik bilan baholay oladi, bu tashqaridagi tarqatish (OOD) muammosidir. OOD muammosi SOC sharoiti va impuls bilan hosil boʻlgan kuchlanish javobi oʻrtasidagi ichki fizik naqshni oʻrganish orqali hal qilinadi. Bizning usulimizning umumlashtirilganligini 3 ta katod materiali turi, 3 ta jismoniy format, 4 ta sigʻim dizayni va 4 ta tarixiy foydalanish (1 laboratoriya tezlashtirilgan qarish, 3 ta EV foydalanish, shu jumladan 1 ta faqat elektr transport vositasi va 2 ta gibrid transport vositasi) boʻyicha 2700 ta jismoniy oʻlchangan namunalar orqali tekshirish orqali namoyish etamiz. Generatorli oʻrganish interpolatsiya va ekstrapolyatsiya qilish uchun mos keladi, chunki u oldindan olingan maʼlumotlarni oʻrganishga imkon beradi, bu esa oʻlchash vaqtini, elektr energiyasi xarajatlarini va natijada uglerod chiqindilarini kamaytiradi, shu bilan birga SOH baholash aniqligidan voz kechmaydi. Batareyalarni qayta ishlatish va qayta tiklashning global 2030-yilgi stsenariysi boʻyicha konservativ global keys-studisi tez va barqaror SOH baholashning pirometallurgiya, gidrometallurgiya va toʻgʻridan-toʻgʻri qayta ishlash sharoitlaridagi ahamiyatini taʼkidlaydi. Texnik-iqtisodiy tahlil orqali generatorli oʻrganish yordamida SOH baholash 2030-yilga kelib dunyo boʻylab elektr energiyasi xarajatlarida 4,9 milliard AQSh dollarini, CO2 emissiyasida esa 35,8 milliard kgni tejab berishi mumkin. Biz modelning tushunarliligini, qayta ishlash oldidan ishlov berishning ahamiyatini va kelajakdagi aqlli qayta ishlash oldidan ishlov berish yoʻnalishlarini mashina oʻrganish bilan integratsiyalashgan holda koʻrib chiqamiz.    Foydalanilgan batareyalarni oldindan ishlov berish bosqichlari SOCni konditsionerlash, jismoniy oʻlchashlar, SOH diagnostikasi uchun mashina oʻrganish va ulardan foydalanish yoki qayta ishlashdan oldin ikkinchi hayot qarorlarini qabul qilish jarayonini oʻz ichiga oladi. SOCni konditsionerlash – bu foydalanilgan batareyalarning SOC qiymatlarini anʼanaviy doimiy oqim doimiy kuchlanish (CCCV) usuli yordamida kerakli darajaga sozlashni anglatadi.   Impuls kuchlanishining javob maʼlumotlarini generatorli oʻrganish uchun avtomatlashtirilgan avto-enkoder sxemasi.   SOH baholash uchun maʼlumotlarni generatsiya qilish modelidan amaliy foydalanish qoʻshimcha SOC konditsionerlashni talab qilmaydi. Oʻqitilgan mashina oʻrganish modeli generatorli maʼlumotlar bilan ishlaydi va joriy etish bosqichida impuls kuchlanishining darhol javoblarini qabul qiladi.   Bizning generatorli oʻrganish metodologiyamizning iqtisodiy va ekologik foydalari hamda tez generatsiya tezligi, 2030-yilgi batareyalarning global foydalanishdan chiqarish stsenariysida SOCni konditsionerlash xarajatlarini tejash orqali.  a b c d Natijalar Maʼlumotlar toʻplamini olish Maʼlumotlarning yetishmasligi va gomogenlikning yoʻqligi maʼlumotlarga asoslangan batareya diagnostikasi va prognozlashda, ayniqsa foydalanilgan batareyalar uchun asosiy muammolardir. Biz 270 ta jismoniy foydalanilgan batareyalardan 2700 ta namuna toʻpladik, ular keng SOC diapazonida, yaʼni 5% dan 50% gacha 5% qadam bilan qamrab oladi. 2-rasmda  , maʼlumotlar toʻplami 3 ta keng tarqalgan katod materiali turlarini oʻz ichiga oladi, jumladan, 119 ta jismoniy olingan NMC (nikel marganets kobalt oksidi), 56 ta LFP (litiy temir fosfat) va 95 ta LMO (litiy marganets oksidi) foydalanilgan batareyalar, 3 ta jismoniy formatda (silindrsimon, sumkali, prizmatik) va 4 ta tarixiy foydalanish uslubida (1 ta laboratoriya tezlashtirilgan sinov, 3 ta EV foydalanish, shu jumladan 1 ta faqat elektr transport vositasi va 2 ta gibrid transport vositasi) qamrab oladi. Biz ushbu noyob sinov namunalari toʻplamining hozirgi kungacha foydalanilgan batareyalarning SOH baholash uchun eng katta tez impulsga asoslangan maʼlumotlar toʻplami ekanligini taʼkidlaymiz, bu esa modelning jismoniy oʻlchangan maʼlumotlar toʻplamlaridan tashqari umumlashtirilishiga yordam beradi. 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'f'oddan chiqqan litiy-ion batareyalaridan barqaror foydalanishni ta'minlaydi

About Author

IZOHLAR

TEGI QILISH

USHBU MAQOLA TAQDIM ETILGAN

Related Stories

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

Meet UzairaAdvisory, Startups of The Year 2024 Nominee

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps