跳到内容 跳到导航

Research & Ideas

站内搜索

可ai的用于预测电池的使用寿命?

一个更好的电池测试技术可以帮助更快地推出新的设计推向市场,使旧电池的更有效的回收。

batteries

测试新的电池设计的标准方法是费时和昂贵的。这种新方法旨在改变这种状况。 | istock /anilyanik

如果手机电池制造商可以知道哪些细胞将持续至少两年,那么他们可能只卖给手机制造商,其余发送到要求不高的设备制造商。

新的研究显示,制造商如何能做到这一点。该技术可不仅是用来制造单元排序的,而是帮助新的电池设计更迅速地进入市场。

结合综合实验数据和人工智能透露准确预测的锂离子电池的使用寿命之前他们的能力开始减弱的关键,手机赌博赌场的科学家,麻省理工学院和丰田研究所发现的。之后,研究人员训练的机器学习模型的电池充电和放电几百万个数据点,算法预测多少个循环,每个电池将持续的基础上,电压下降和早期循环中的一些其他因素。

网上做什么赚钱现在

公布3月25日 自然能源这款机器学习方法可以加快新的电池设计的研究和开发,并减少其他应用程序中的时间和生产成本。研究人员已经取得了 数据集  - 最大的同类 - 公开。

“测试新的电池设计的标准方式是收取和直到他们失败了放电单元。由于电池具有寿命长,这个过程可能需要数月甚至数年,说:”共同第一作者彼得·阿迪,在材料科学与工程手机赌博赌场博士候选人。 “这是在电池的研究昂贵的瓶颈。”

该工作是在中心的电池数据驱动的设计,研究机构和产业合作,整合理论,实验和数据科学进行。手机赌博赌场的研究人员为首 威廉觉在材料科学与工程助理教授,进行电池试验。麻省理工学院的研究小组,通过领导 理查德braatz,教授在化学工程,进行机器学习工作。克里斯汀Severson的研究的共同第一作者,完成了化学工程博士学位,麻省理工学院去年春天。

优化快速充电

项目中的一个重点是找到一个更好的办法在10分钟内为电池充电,该功能可以加速大规模普及电动汽车。生成训练数据集,球队充电和放电电池,直到每一个达到其使用寿命结束时,他们定义为20%的容量损失。途中优化快速充电,研究人员想弄清它是否有必要他们的电池运行到地面。可以回答一个问题电池从刚早期循环的信息来发现?

“在计算能力和数据生成的进步最近启用机器学习,以加速各种任务的进度。这些包括材料性质的预测,” braatz说。 “我们这里的结果表明我们如何能够预测复杂系统的行为遥远的未来。”

通常,锂离子电池的容量为同时稳定。然后它需要一个急转弯向下。使激光点差别很大,因为大多数21世纪的消费者知道。在这个项目中,电池从150至2,300个周期历时任何地方。该变化部分是测试快速充电由于制造中的电池可变性,而且不同方法的结果。

“对于所有这一切被在电池开发所花费的时间和金钱,进展仍处于几十年来衡量,说:”研究的共同作者帕特里克·鲱鱼,在丰田研究所的科学家。 “在这项工作中,我们正在减少的最耗时的步骤之一 - 电池测试 - 通过一个数量级。”

可能的用途

新的方法有很多潜在的应用,阿迪说。例如,它可以缩短用于验证新类型的电池,在给定的材料的迅速进步,这是特别重要的时间。与分选技术,确定为具有短的寿命电动车电池 - 过短的车 - 可以用来代替电力路灯或备份数据中心。回收可以找到二手电动车电池组细胞离开了第二次生命足够的容量。

另一种可能性是优化电池的制造。 “在制造电池的最后一步被称为‘形成,’这可能需要几天至几周,”阿迪说。 “使用我们的方法可以缩短这显著和降低生产成本。”

现在研究人员正在使用他们的模型,以优化充电只需10分钟的电池,他们认为这会比10倍更切过程的方式。