
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Mualliflar: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 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 Abstrakt Katod materiallari turlicha bo'lgan tartiblanmagan eskirgan batareyalar katodga xosligi sababli to'g'ridan-to'g'ri qayta ishlashni qabul qilishni qiyinlashtiradi. Eskirgan batareyalar ko'payishi samarali to'g'ridan-to'g'ri qayta ishlash uchun aniq saralashni taqozo etadi, ammo operatsiyalarning turli tarixiga, turli ishlab chiqaruvchilarga va qayta ishlovchilarning ma'lumotlar maxfiyligi (ma'lumot egalari) muammolariga duch keladi. Bu yerda biz 5 ta katod materiali va 7 ta ishlab chiqaruvchini qamrab olgan 130 ta litiy-ion batareyasidan iborat noyob ma'lumotlar to'plamidan foydalangan holda, federativ mashinani o'rganish usuli ma'lumotlar egalarining maxfiyligini himoya qilgan holda, o'tmishdagi operatsion ma'lumotlarga tayanmasdan bu eskirgan batareyalarni tasniflashini ko'rsatamiz. Eskirgan zaryad-zaryadsizlanish siklidan olingan xususiyatlardan foydalangan holda, bizning modelimiz bir xil va turli xil batareyalarni qayta ishlash sharoitlarida mos ravishda 1% va 3% katod saralash xatolarini ko'rsatadi, bu bizning innovatsion Wasserstein masofasi ovoz berish strategiyamiz bilan bog'liq. Iqtisodiy jihatdan, taklif qilingan usul to'g'ri batareyalarni saralashning qiymatini ta'kidlaydi. Bu tadqiqot turli manbalardan olingan maxfiylikka sezgir ma'lumotlardan foydalanishning yangi paradiqmasini ochib beradi, bu esa taqsimlangan tizimlar uchun hamkorlik va maxfiylikni hurmat qiluvchi qaror qabul qilishni osonlashtiradi. Kirish Litiy-ion batareyalari (LIBs) energiya saqlash qurilmalari sifatida sanoat ishlab chiqarishdan tortib kundalik hayotgacha turli sohalarda keng qo'llaniladi. Prognozlarga ko'ra, 2030-yilga kelib LIBs global ishlab chiqarish hajmi 1,3 TVt⋅soatdan oshadi , shu paytda batareyalarga bo'lgan talabning ortib borishi litiy va kobalt kabi muhim metall resurslarining mavjudligidan sezilarli darajada oshib ketadi , . Biroq, LIB mahsulotlarining joriy o'rtacha umri 5-8 yilni tashkil etadi, bu ko'plab mamlakatlarda eskirgan batareyalarning ko'payishiga olib keladi. Agar to'g'ri boshqarilmasa, eskirgan batareyalar barqaror bo'lmagan resurslarni isrof qilish va atrof-muhitga zarar etkazishga olib keladi. Shu sababli, LIBlar eskirib qolishining oldini olishda batareyalarni qayta ishlash texnologiyasini rivojlantirish muhim ahamiyatga ega . 1 2 3 4 Batareyalarni qayta ishlash bo'yicha so'nggi yutuqlar pirometallurgiya, gidrometallurgiya va to'g'ridan-to'g'ri qayta ishlash usullariga qaratilgan . Pirometallurgiya va gidrometallurgiya usullaridan farqli o'laroq, to'g'ridan-to'g'ri qayta ishlash o'ziga xos yondashuvdir. Bu jarayon materialning tuzilishiga ikkilamchi zarar etkazmaydi, bu esa yanada samarali tuzatish va ishlashni tiklash imkonini beradi. Bundan tashqari, to'g'ridan-to'g'ri qayta ishlash yuqori foydalilikka ega, chunki u kamroq energiya sarfini, kamroq issiqxona gazlari chiqindilarini va kamroq ekologik iz qoldiradi , . Biroq, haqiqiy ishlab chiqarishda batareyalarni qayta ishlovchilar ko'pincha noma'lum komponentlardan iborat LIBlar yoki turli katod material turlarining aralashmasidan iborat batareya modullariga duch kelishadi. To'g'ridan-to'g'ri qayta ishlash katodga qarab o'zgarishi mumkinligini hisobga olgan holda, bunday murakkablik eskirgan batareyalarning qiymatini konvertatsiya qilish uchun to'g'ridan-to'g'ri qayta ishlashni amalga oshirib bo'lmaydi . Agar turli katod material turlaridan muhim metallar an'anaviy qayta ishlash usullari yordamida olinishi mumkin bo'lsa ham, qayta ishlash jarayonida turli katod materiallari o'rtasidagi o'zaro ta'sir mahsulot sifatiga salbiy ta'sir ko'rsatishi mumkinligini ta'kidlash muhimdir . Shuning uchun, qayta ishlash tomonida katod material turi haqidagi ma'lumotni tushunish to'g'ridan-to'g'ri qayta ishlash yo'nalishini tanlashga sezilarli ta'sir qiladi va natijada mahsulot sifati, foydaliligi va barqarorligini oshiradi. 5 6 7 8 9 Inson yordamisiz to'g'ridan-to'g'ri qayta ishlash eskirgan batareyalarning katod material turi haqidagi ma'lumotni oldindan ishlov berish bosqichida aniqlash uchun taklif qilingan, ammo bu hali ham moliyaviy jihatdan foydali emas, chunki qayta ishlash sanoati kengaymoqda . Eskirgan batareyaning katod turi haqidagi ma'lumotni samarali olish uchun ilmiy va sanoat hamjamiyati yaqinda batareya umrini kuzatish tizimini va batareya pasporti va batareya ma'lumotlar genomi kabi yangi tushunchalarni boshladi. Ushbu tashabbuslardan oldin ko'plab batareyalar ishlatilgan bo'lsa-da, batareya haqidagi ma'lumotlar ikkilamchi foydalanish to'g'risida qaror qabul qilishni osonlashtirish uchun butun hayot davomida mavjud bo'lishi kerakligi haqida umumiy fikr mavjud . Bu, ayniqsa, batareyalarni qayta ishlash sektori uchun to'g'ri keladi, chunki batareyalarni qayta ishlash yo'nalishi katodga qarab o'zgarishi mumkin. Biroq, batareya umrini kuzatish tizimlari yoki batareya pasportlari shtrix-kodlar va yaqin maydon kommunikatsiyalari kabi elektron qurilmalar bilan ta'minlanadi, bu esa intensiv investitsiyalarni talab qilishi va turli batareya dizaynerlari bilan keng mos kelmasligi mumkin. Bundan tashqari, elektron qurilmalarni ularning butun umri davomida doimiy ravishda boshqarish qiyin, bu esa eskirgan qurilmalar va qayta ishlash bosqichida mavjud emasligiga olib keladi, chunki LIBlarning zamonaviy ishlab chiqarish jarayoni hali ham ishlab chiqarishdan qayta ishlashgacha integratsiyalashmagan . Shu sababli, faqat oson olinadigan dala ma'lumotlaridan foydalangan holda samarali batareya katod turi saralashga erishish uchun ko'proq yutuqlar zarur , , tarixiy ma'lumotlar yoki inson yordamisiz, qayta ishlangan mahsulotlarning sifatini va foydasini yaxshilash uchun to'g'ridan-to'g'ri qayta ishlashni qabul qilishni osonlashtiradi. 1 10 11 12 13 14 15 16 So'nggi bir necha yil ichida mashinani o'rganish barcha batareya sohalarida ochiq savollarni hal qilish uchun foydali vosita sifatida paydo bo'ldi. Boshqa batareya bilan bog'liq mavzularda, mashinani o'rganish yaqinda murakkab batareya mexanizmlarini avtomatik ravishda kashf qilish , , , qolgan foydali umrini bashorat qilish , , , , , sog'liq holatini baholash , , , tsikl profilini optimallashtirish , , nosozlik taqsimotini taxmin qilish , hatto batareya dizaynini yo'naltirishga , , va ishlab chiqarilgandan so'ng darhol umrbod ishlashni bashorat qilishga imkon berdi. Batareyalarni qayta ishlash holatida, faqatgina bir nechta ish katod materiallari bo'yicha mashinani o'rganishni tekshirgan , , bu batareya ma'lumotlarining kamligi, ayniqsa, umrini tugatish bosqichiga yetgan batareyalar uchun aybdor. Nashr etilgan tadqiqotlarning aksariyati juda cheklangan namunalar hajmini ko'rsatadi va batareya katodining xilma-xilligida yanada cheklangan . Kamchilik yuqori xarajatlar, uzoq sinov vaqti va eng muhimi, tijoriy yoki manfaatdorlik sabablarga ko'ra ma'lumotlarning maxfiyligi bilan bog'liq. Natijada, bu kamchilik ko'plab tomonlar, masalan, batareya ishlab chiqaruvchilari, amaliy dasturlar, akademik muassasalar va uchinchi tomon platformalaridan iborat bo'lgan mavjud batareya ma'lumotlari almashinish mumkin emasligini ko'rsatadi. Bunday muammo katod materialini saralashni hamkorlikda, lekin maxfiylikni saqlovchi tarzda optimallashtirishni o'rganishni taqozo etadi. 17 18 19 20 21 22 23 24 19 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 Federativ mashinani o'rganish, taqsimlangan va maxfiylikni saqlovchi paradigma sifatida, ko'p tomonlama hamkorlik (ekvivalent ravishda, batareya ma'lumotlari hajmi va xilma-xilligi) va hamkorlikdagi mashinani o'rganish orqali maxfiylik muammolarini ham hal qilish imkoniyatiga ega , , . Har bir o'quv iteratsiyasida, taqsimlangan ma'lumotlar egalari o'zlarining mahalliy hisoblash quvvatidan foydalangan holda mahalliy mashg'ulotlarni bajaradilar, o'qitilgan model parametrlarini/natijalarini shifrlaydilar va agregatsiya qilish uchun markaziy koordinatorda yuklaydilar. Xom ma'lumotlar to'plamlari hech qachon o'zlarining ma'lumot egalaridan chiqmasligi va ma'lumot maxfiyligini himoya qilish uchun uzatilgan parametrlar/natijalar to'g'ri shifrlanganligi haqidagi faktlar. Federativ mashinani o'rganish ko'plab qo'llaniladigan sohalarda, shu jumladan jamoat salomatligida , , klinik diagnostika , , , elektron tijorat , narsalar interneti , mobil kompyuterlar , va aqlli tarmoq , , tekshirilgan. Ushbu yondashuv keng energiya sektorlarida ma'lumotlarga asoslangan tadqiqotlar paradigmasini inqilob qila oladi, bu esa maxfiylikni saqlovchi hamkorlikni, ayniqsa, cheklangan ma'lumotlarga ega bo'lganlar uchun amalga oshiradi. Batareyalarni qayta ishlash sektori haqida gap ketganda, federativ mashinani o'rganish allaqachon mavjud bo'lgan, ammo maxfiylik sababli almashinish mumkin bo'lmagan ulkan batareya ma'lumotlaridan foydalanish uchun istiqbolli imkoniyatlarni taqdim etadi. Bunday hamkorlikdagi, ammo maxfiylikni saqlovchi paradigma bilan, eskirgan batareyalarni saralash yuqori aniqlik, samaradorlik, kenglanuvchanlik va umumlashtirish bilan amalga oshirilishi mumkin, bu esa qayta ishlangan mahsulotlarning sifatini va foydasini optimallashtiradi. Bizning bilimimizga ko'ra, batareyalarni qayta ishlashga qaratilgan federativ mashinani o'rganish tadqiqotlari hech qachon xabar qilinmagan. 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 Ushbu tadqiqotda biz batareya ishlab chiqaruvchilari, amaliy operatorlar, akademik tadqiqot muassasalari va uchinchi tomon platformalari kabi ko'plab hamkorlarning mavjud batareya ma'lumotlaridan hamkorlikdagi, lekin maxfiylikni saqlovchi mashinani o'rganish usuli sifatida foydalangan holda, eskirgan batareyalarni katod materiallari bo'yicha saralaymiz (1-rasm). Bizning federativ mashinani o'rganish modelimiz standart xususiyatlarni chiqarish jarayoni orqali faqat bitta dala sinov ma'lumotlari siklidan foydalangan holda o'qitildi, tarixiy operatsiya sharoitlari haqida oldindan hech qanday ma'lumotga ega bo'lmasdan. Biz federativ mashinani o'rganish modelimizning bashorat qilish quvvatini mahalliy ma'lumotlarga asoslangan mahalliy modellar bilan bir xil va turli xil batareyalarni qayta ishlash sharoitlarida taqqoslaymiz. Xetogenlik muammosi bizning taklif qilingan Wasserstein masofasi ovoz berish strategiyamiz bilan hal qilinadi. Eskirgan batareyalar va bizning taklif qilingan federativ mashinani o'rganish freymvorkimizdan foydalangan holda batareyalarni qayta ishlashning iqtisodiy bahosi amalga oshiriladi, bu esa eskirgan batareyalarni aniq saralashning dolzarbligi va zarurligini ta'kidlaydi. Biz modelning talqin qilinishini, batareyalarni qayta ishlashning ahamiyatini va kelajakdagi batareyalarni qayta ishlash amaliyotining kengroq istiqbollarini federativ mashinani o'rganish bilan birgalikda atroflicha muhokama qilamiz.    Ko'plab ma'lumot manbalari, masalan, batareya ishlab chiqaruvchilari (Rasm Addionics taqdim etgan), amaliy operatorlar (Tesla avtomobilining pol qismidagi batareya to'plami. Rasm Tesla taqdim etgan), akademik tadqiqot muassasalari va uchinchi tomon platformalari ma'lumot hissa qo'shuvchilari bo'lishi mumkin. Batareya ma'lumotlari hissa qo'shuvchilar o'rtasida ham, batareya qayta ishlovchisiga ham yuklanmaydi. Buning o'rniga, ma'lumot hissadorlari mahalliy modellarini o'rgatadilar va global modelni qurish uchun model parametrlarini batareya qayta ishlovchisi bilan bo'lishadilar. Taklif qilingan Wasserstein masofasi ovoz berish texnikasi mahalliy modellarni global modelga birlashtiradi, bu esa ma'lumotlar nomutanosibligi va shovqinga chidamli. Batareya qayta ishlovchilari batareyani saralash uchun birgalikda qurilgan modeldan, oson olinadigan dala sinov ma'lumotlari bilan birgalikda foydalanishlari mumkin.   Bizning federativ mashinani o'rganish freymvorkimiz an'anaviy ma'lumot orollarining ajratilishi paradigmasidan farqli o'laroq, ma'lumot maxfiyligini saqlagan holda hamkorlarni ma'lumot almashishga undaydi. a b Natijalar Ma'lumotlarni yig'ish va standartlashtirish Turli batareya turlaridagi noyob batareya kinetikasi, turli operatsiya holatlari, ishlab chiqarish o'zgaruvchanligi va tarixiy foydalanish tufayli yuqori o'lchovli va tasvirlash qiyin kechadi . Ushbu muammoni hal qilish uchun biz 7 ta ishlab chiqaruvchidan 5 ta katod material turiga ega 130 ta eskirgan batareyani yig'ib, standartlashtirdik va tashqi taqsimotli, ekvivalent xetogen to'plamni yaratdik. Turli tarixiy foydalanishlardan kelib chiqqan holda, to'plangan batareyalarning sig'imi nominal sig'imning 90% dan kam edi. Batareya katod materiallari litiy kobalt oksidi (LCO), nikel marganets kobalt (NMC), litiy temir fosfat (LFP), nikel-kobalt-alyuminiy oksidi (NCA) va NMC-LCO aralash turlari bo'lib, ular ishlab chiqaruvchilarga qarab 9 sinfga guruhlangan (Qo'shimcha jadval  ). Biz batareya qayta ishlovchisi uchun tarixiy foydalanish va batareya turlaridan qat'iy nazar umumlashtirilgan modelni o'qitish uchun laboratoriya sinovidan tortib elektr transport vositasining haydash profillarigacha bo'lgan turli tarixiy foydalanishlarni qasddan kiritdik. 52 1 Standartlashtirish uchun qayta ishlovchi talab qiladigan barcha ma'lumotlar joriy (dala sinovi) sikli bo'lib, u bir marta zaryadlash va zaryadsizlanish testi bilan amalga oshiriladi, bu amaliy holatlarda amalga oshirish oson. Sinovdan olingan ma'lumotlar birinchi navbatda etishmayotgan qiymatlarni to'ldirish, tashqi qiymatlarni almashtirish va median filtrlash orqali tozalanadi. Biroq, inson va katod xetogenligi tomonidan qo'zg'atilgan shovqinlar, modelni nomukammal kirishlarga chidamli qilish uchun qasddan saqlanib qoladi. Keyin ma'lumotlar egri chiziqni to'ldirish (Qo'shimcha rasm  ) va o'lchovni kamaytirish uchun xususiyatlarni muhandislik qilish uchun chiziqli interpolatsiya qilinadi, standartlashtirish parametrlarining umumiy to'plami bilan (Qo'shimcha eslatma  ). Standartlashtirish jarayonidan olingan xususiyatlar yaxshi talqin qilinadi, bu esa tijoriy manfaatdorlik uchun muhim masala. Bizning bilimimizga ko'ra, bu turli manbalardan va tarixiy foydalanishlardan olingan xetogen batareya ma'lumotlaridan batareyalarni qayta ishlash strategiyasini ishlab chiqishga yordam berish uchun birinchi marta ishlatilgan. 1 1 2-rasm, a, b, xususiyatlarni muhandislik qilish jarayonini ko'rsatadi. Biz oxirgi sikldagi, ya'ni bitta zaryadlash va bitta zaryadsizlanish siklidagi eskirgan batareyalarning zaryadlash va zaryadsizlanish egri chizig'iga e'tibor qaratamiz (Qo'shimcha rasmlar  – ). Zaryadlash siklida kuchlanish-sig'im va dQ/dV egri chiziqlaridan 15 ta xususiyat olinadi, bu yerda V va Q mos ravishda kuchlanish va sig'im qiymatlarini bildiradi. Zaryadsizlanish sikli uchun ham xuddi shu xususiyatlar olinadi. Natijada, jami 30 ta xususiyat olinadi, F1 dan F30 gacha ko'rsatilgan. Qo'shimcha stol   va Qo'shimcha eslatma   ga qarang. 2-rasm, c, har bir sinfdan tanlangan batareyalarning mutlaq va nisbiy xususiyat qiymatlarini ko'rsatadi. Ko'pgina nisbiy xususiyat qiymatlari −1 dan 0 gacha bo'lgan mintaqada (och yashil rang bilan) bir-biriga o'xshash va ajratib bo'lmaydi, bu esa bitta batareya sikli ma'lumotlaridan foydalangan holda batareya turini tasniflash qiyinligini ko'rsatadi. Bu qiyinchilik kutilgan, chunki turli tarixiy operatsiya sharoitlari batareyalarning zaryadlash-zaryadsizlanish kinetikasiga ta'sir qilishi mumkin, shuning uchun olingan xususiyatlar batareya turlaridan qat'iy nazar katta darajada bog'liq bo'lishi mumkin (Qo'shimcha rasm  ). Chiqarilgan xususiyatlarni mutaxassis bilimlari yordamida to'g'ridan-to'g'ri talqin qilish o'rniga, biz turli batareya turlari bo'ylab yashirin naqshlardan avtomatik ravishda foydalanadigan ma'lumotlarga asoslangan yondashuvni qo'llaymiz. 2 5 2 2 6  

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

Ushbu audio hikoyaning asl tilida yaratilgan!

Ushbu maxfiylikka doir xavfsiz sun'iy intellekt batareya chiqindilarini katta foydaga aylantirishi mumkin

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