Studiuesit tani janë në gjendje të parashikojnë jetëgjatësinë e baterisë me mësimin e makinerive

Studiuesit tani janë në gjendje të parashikojnë jetëgjatësinë e baterisë me mësimin e makinerive

Teknika mund të zvogëlojë kostot e zhvillimit të baterisë.

Imagjinoni një psikik që u thotë prindërve tuaj, në ditën që keni lindur, sa kohë do të jetonit.Një përvojë e ngjashme është e mundur për kimistët e baterive që përdorin modele të reja llogaritëse për të llogaritur jetëgjatësinë e baterisë bazuar në sa më pak të dhëna eksperimentale të një cikli të vetëm.

Në një studim të ri, studiuesit në Laboratorin Kombëtar Argonne të Departamentit të Energjisë të SHBA-së (DOE) i janë drejtuar fuqisë së mësimit të makinerive për të parashikuar jetëgjatësinë e një game të gjerë kimikatesh të ndryshme të baterive.Duke përdorur të dhënat eksperimentale të mbledhura në Argonne nga një grup prej 300 baterish që përfaqësojnë gjashtë kimi të ndryshme të baterive, shkencëtarët mund të përcaktojnë me saktësi se sa kohë do të vazhdojnë të qarkullojnë bateri të ndryshme.

16x9_jetëgjatë baterisë shutterstock

Studiuesit e Argonne kanë përdorur modele të mësimit të makinerive për të bërë parashikime të jetës së ciklit të baterisë për një gamë të gjerë kimikatesh të ndryshme.(Imazhi nga Shutterstock/Sealstep.)

Në një algoritëm të mësimit të makinerive, shkencëtarët trajnojnë një program kompjuterik për të nxjerrë konkluzione mbi një grup fillestar të dhënash dhe më pas marrin atë që ka mësuar nga ai trajnim për të marrë vendime për një grup tjetër të dhënash.

"Për çdo lloj aplikacioni të ndryshëm të baterisë, nga telefonat celularë te automjetet elektrike te ruajtja në rrjet, jetëgjatësia e baterisë është e një rëndësie thelbësore për çdo konsumator," tha shkencëtari kompjuterik i Argonne, Noah Paulson, një autor i studimit.​“Duhet të çiklosh një bateri mijëra herë derisa të dështojë, mund të duhen vite;metoda jonë krijon një lloj kuzhine testimi kompjuterik ku ne mund të përcaktojmë shpejt se si do të funksionojnë bateritë e ndryshme.”

"Tani për tani, mënyra e vetme për të vlerësuar se si zbehet kapaciteti në një bateri është të ciklosh baterinë," shtoi elektrokimisti Argonne Susan ​"Sue" Babinec, një autor tjetër i studimit.​"Është shumë e shtrenjtë dhe kërkon shumë kohë."

Sipas Paulson, procesi i vendosjes së jetëgjatësisë së baterisë mund të jetë i ndërlikuar.​"Realiteti është se bateritë nuk zgjasin përgjithmonë dhe sa kohë zgjasin varet nga mënyra se si ne i përdorim ato, si dhe nga dizajni dhe kimia e tyre," tha ai.​"Deri tani, nuk ka pasur një mënyrë të mirë për të ditur se sa do të zgjasë një bateri.Njerëzit do të duan të dinë se sa kohë kanë derisa të shpenzojnë para për një bateri të re.”

Një aspekt unik i studimit është se ai u mbështet në punën e gjerë eksperimentale të bërë në Argonne në një shumëllojshmëri materialesh katodë baterish, veçanërisht katodën e patentuar të Argonne-it me bazë nikel-mangan-kobalt (NMC).​"Ne kishim bateri që përfaqësonin kimi të ndryshme, që kanë mënyra të ndryshme se si ato do të degradoheshin dhe dështonin," tha Paulson.​"Vlera e këtij studimi është se ai na dha sinjale që janë karakteristike se si funksionojnë bateritë e ndryshme."

Studimi i mëtejshëm në këtë fushë ka potencialin për të udhëhequr të ardhmen e baterive litium-jon, tha Paulson.​"Një nga gjërat që ne jemi në gjendje të bëjmë është të trajnojmë algoritmin në një kimi të njohur dhe ta bëjmë atë të bëjë parashikime për një kimi të panjohur," tha ai.​"Në thelb, algoritmi mund të na ndihmojë të na tregojë në drejtimin e kimive të reja dhe të përmirësuara që ofrojnë jetë më të gjatë."

Në këtë mënyrë, Paulson beson se algoritmi i mësimit të makinerive mund të përshpejtojë zhvillimin dhe testimin e materialeve të baterive.​“Thuaj se keni një material të ri dhe e xhironi atë disa herë.Ju mund të përdorni algoritmin tonë për të parashikuar jetëgjatësinë e tij, dhe më pas të merrni vendime nëse dëshironi të vazhdoni ta cikroni atë eksperimentalisht apo jo.”

“Nëse je studiues në një laborator, mund të zbulosh dhe testosh shumë më tepër materiale në një kohë më të shkurtër, sepse ke një mënyrë më të shpejtë për t'i vlerësuar ato,” shtoi Babinec.

Një punim i bazuar në studim, ​"Inxhinieria e veçorive për mësimin e makinerive mundësoi parashikimin e hershëm të jetëgjatësisë së baterisë”, u shfaq në edicionin online të 25 shkurtit të Journal of Power Sources.

Përveç Paulson dhe Babinec, autorë të tjerë të punimit përfshijnë Joseph Kubal të Argonne, Logan Ward, Saurabh Saxena dhe Wenquan Lu.

Studimi u financua nga një grant i Kërkimit dhe Zhvillimit të Drejtuar nga Laboratori Argonne (LDRD).

 

 

 

 

 


Koha e postimit: Maj-06-2022