Pengesanan Larian Termal Dikuasakan AI: Satu Terobosan dalam Keselamatan Bateri EV

Sepasukan jurutera yang diketuai oleh pelajar kedoktoran Universiti Arizona telah memperkenalkan kaedah baru untuk menghalang bateri EV daripada terlalu panas. Kaedah ini menggunakan algoritma AI untuk meramalkan kawasan yang menjadi kebimbangan sebelum ia menjadi berbahaya. Ramai yang melihat kajian ini sebagai satu kejayaan dalam industri, terutamanya memandangkan permintaan yang semakin meningkat untuk EV. Berikut ialah semua yang anda perlu tahu tentang peranan masa depan AI dalam mencegah pelarian haba.

Sepasukan jurutera yang diketuai oleh seorang pelajar kedoktoran Universiti Arizona telah memperkenalkan kaedah baru untuk menghalang bateri kenderaan elektrik (EV) daripada terlalu panas, masalah yang boleh membawa kepada kegagalan besar.

Kaedah ini menggunakan algoritma kecerdasan buatan (AI) untuk meramalkan kawasan yang membimbangkan sebelum ia menjadi berbahaya, satu kemajuan yang boleh membuka laluan kepada EV yang lebih selamat dan cekap.

Berikut ialah semua yang anda perlu tahu tentang peranan masa depan AI dalam mencegah pelarian haba.

Bateri Litium-ion (LIB)

Untuk memahami kepentingan penyelidikan ini, adalah penting untuk mengetahui bahawa bateri litium-ion (LIB) ialah jenis bateri yang paling biasa digunakan dalam EV masa kini.

Bateri ini berfungsi dengan menggunakan ion litium yang dicas untuk memindahkan tenaga ke seluruh unit, menghasilkan arus untuk keperluan elektrik anda.

Apa yang menjadikan LIB begitu popular ialah ia boleh dicas dengan membalikkan polariti buat sementara waktu dan menghantar semula ion ke kutub negatif unit.

EV hari ini bergantung pada peranti ini atas pelbagai sebab, termasuk jangka hayatnya yang baik, ringan relatif berbanding dengan alternatif dan ketumpatan tenaga yang luar biasa.

Terutamanya, adalah perkara biasa bagi bateri ini menggunakan sel yang dikumpulkan untuk mencipta pek EV penuh, dan kebanyakan pek bateri EV mempunyai beribu-ribu sel.

Apakah Thermal Runaway?

Penstrukturan berbilang sel semasa LIB membantu bateri mengecas lebih cepat dan mencapai jangka hayat yang lebih lama. Walau bagaimanapun, ia boleh mencipta titik panas dalam pek bateri yang boleh mengakibatkan kegagalan besar.

Apabila satu sel mula tidak berfungsi, ia boleh menjadi panas dengan cepat, menyebabkan sel di sekeliling mengalami peningkatan suhu dan berpotensi membawa kepada lebih banyak kegagalan.

Kesan domino ini dipanggil thermal runaway, dan ia merupakan salah satu masalah utama yang dihadapi oleh EV hari ini.

Thermal Runaway (TR) boleh mengurangkan prestasi, menyebabkan penguraian bateri, dan juga letupan, menjadikannya kebimbangan sebenar bagi pemilik EV.

Beberapa faktor boleh menyebabkan Thermal Runaway, termasuk kegagalan bateri seperti pencairan pemisah, penguraian katod atau tindak balas Li-elektrolit yang buruk.

Litar pintas ini boleh berlaku dengan cepat dan mengakibatkan orang yang melihat berhampiran cedera akibat kebakaran dan letupan.

Terdapat banyak cerita tentang orang yang bangun untuk kebakaran rumah atau detik menakutkan lain akibat bateri EV mereka menyala, jadi menyelesaikan masalah ini telah menjadi kebimbangan utama para penyelidik di seluruh dunia.

Suhu Meningkat

Keperluan untuk mengurangkan TR telah menjadi lebih penting sejak beberapa tahun kebelakangan ini disebabkan oleh pelbagai faktor.

Peningkatan dalam penggunaan EV dan suhu global telah menjadikan senario berbahaya dengan lebih banyak nyawa terancam berbanding sebelum ini.

Faktor-faktor ini menjadikan memastikan bateri sejuk penting untuk mencapai masa depan yang lebih hijau.

Kajian Larian Termal AI

Satu kajian yang diterbitkan dalam Journal of Power Sources menunjukkan bagaimana algoritma AI lanjutan ditambah dengan penderia boleh menjadi kunci untuk menghapuskan pelarian haba sekali dan untuk semua.

Kajian yang diketuai oleh Basab Goswami, menggunakan simulasi data pemandu untuk meniru penggunaan bateri EV dalam keadaan pemanduan harian.

Model multifizik dan pembelajaran mesin yang memanfaatkan submodel haba, elektrokimia dan degradasi telah digunakan untuk menentukan detik penting apabila TR menjadi ketara.

Dari situ, sistem AI memperkukuh data, membolehkan mereka meramal dan mengenal pasti sel terlalu panas lebih cepat daripada sebarang penyelesaian optik.

Ujian Larian Termal AI

Para penyelidik berusaha untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang cara antara muka elektrolit pepejal merosot pada elektrod negatif dalam pelbagai keadaan.

Pasukan menggunakan data pemandu sebenar dan keadaan bateri seperti pengecasan/nyahcas berterusan dan kitaran pemanduan untuk menguji tandatangan haba bateri.

Untuk melaksanakan tugas ini, pasukan mencipta bateri yang mempunyai penderia haba khas yang melilitnya.

Penderia suhu menyediakan data suhu spatial dan temporal yang terperinci yang kemudiannya digabungkan dengan data sejarah dan disalurkan kepada algoritma AI.

Data ini termasuk situasi utama, persekitaran, aktiviti pemandu dan isu teknikal.

Algoritma Goswami

Algoritma Goswami adalah unik dalam pelbagai cara. Untuk satu, ia adalah model pembelajaran mesin AI pertama yang digunakan untuk meramalkan TR.

Model multifizik ini hanya diwujudkan berkat sistem AI baharu seperti pemodelan vektor.

Sistem canggih ini boleh menganalisis sejumlah besar data dan menunjukkan korelasi atau corak kompleks yang jauh melebihi kemampuan manusia.

Oleh itu, kaedah pemodelan membolehkan pasukan mencipta data realistik tentang tingkah laku pemanduan EV.

Keputusan Ujian Larian Termal AI

Hasil kajian sangat mengagumkan. Untuk satu, pasukan itu berjaya dalam matlamatnya untuk meramalkan TR dalam LIB dengan tepat dan tepat.

AI adalah sangat tepat dan bahkan boleh menentukan di mana larian haba bermula, memberi amaran tentang bahaya dan mencegah kerosakan selanjutnya.

Kini, pasukan itu berusaha untuk mengembangkan penyelidikannya, yang suatu hari nanti boleh membantu mencipta EV yang lebih selamat untuk semua.

Faedah AI Thermal Runaway

Terdapat banyak faedah yang dibawa oleh penyelidikan ini ke pasaran.

Untuk satu, algoritma AI jauh lebih murah daripada menggunakan kaedah lain untuk mencegah Thermal Runaway.

Pada masa lalu jurutera, termasuk yang dalam kajian ini, mempunyai

Atas ialah kandungan terperinci Pengesanan Larian Termal Dikuasakan AI: Satu Terobosan dalam Keselamatan Bateri EV. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!