TU Darmstadt ve MIT, Makine Öğrenimi ile Lityum İyon Pil İzleme Yöntemleri Geliştiriyor.
Lityum iyon piller, özellikle elektrikli araçlar ve sabit enerji depolama sistemlerinde kullanımı nedeniyle büyük önem taşıyor. Bu pillerin güvenli kullanımı için durum izleme ve erken arıza tespiti hayati önem taşıyor. TU Darmstadt ve Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) araştırmacıları, fiziksel olarak kısıtlanmış makine öğrenimi yaklaşımlarını kullanarak pil analizi ve izleme sistemleri için yeni yöntemler geliştirdi.
TU Darmstadt’taki Otomasyon Teknolojisi ve Mekatronik Enstitüsü'nden Joachim Schaeffer, Eric Lenz ve Prof. Rolf Findeisen, MIT'deki Prof. Richard Braatz ve Prof. Martin Bazant liderliğindeki ekiplerle birlikte, fiziksel yöntemleri makine öğrenimi ile birleştirerek pil hücrelerindeki zamana bağlı ve operasyonel değişiklikleri tespit edebilen bir yöntem ortaya koydu. Özyinelemeli Gauss süreçleri kullanan bu yöntem, büyük miktardaki veriyi verimli bir şekilde işleyerek gerçek zamanlı izleme imkanı sunuyor ve pil sistemlerinin sürekli çevrimiçi olarak izlenmesini sağlıyor.
Bu araştırmada, araştırmacılar benzersiz bir veri setinden faydalandı: 28 pil sisteminden elde edilen ve toplamda 133 milyondan fazla veri satırı içeren anonim bir veri seti. Bu veri seti, pil hücrelerinin işleyişi hakkında derinlemesine bilgi sağlarken, elde edilen bulgular sayesinde pillerin yaşlanma süreçleri ve arıza durumları daha iyi anlaşılabilir hale geliyor. Bu bulgular ayrıca, pil sistemlerinin gelecekte sürekli izlenmesini mümkün kılarak güvenliği artırabilir.
Çalışma, sonuçlarıyla Cell Reports Physical Science dergisinde yayımlandı. Çalışma, tek bir hücredeki arızanın tüm sistemi nasıl etkileyebileceğini gösteriyor ve pillerin güvenli kullanımı için önemli bir referans oluşturuyor. Proje süresince oluşturulan açık erişimli veri seti, doktora öğrencisi Joachim Schaeffer'e MIT Açık Veri Ödülü kazandırdı. Schaeffer, bu ödüle 70’in üzerinde başvuru arasından seçilen on ödülden birini alarak layık görüldü.
Bu yöntemler, pil izleme ve güvenli kullanım konularında büyük bir adım olarak gelecekteki enerji depolama çözümlerinin güvenilirliğini artırmayı amaçlıyor.
Kaynak: https://www.chemeurope.com/en/news/1184813/early-detection-makes-batteries-safer.html
