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回收锂离子电池的全球视角-IJRPR
日益增加的全球对锂离子电池的依赖 - 从手持设备到电动汽车的所有功能都促进了能源存储和机动性部门的转变。但是，这种快速增长在电池生命周期结束时提出了重大挑战。尤其是，锂离子电池的处理和回收已成为环境管理和资源保护中的关键问题。回收这些电池不仅对于减轻危险物质（例如重金属和有机电解质）的生态影响至关重要，而且对于恢复了锂，钴，镍和铜等有价值的材料[1]。随电池设计和应用而变化的锂离子电池化学的复杂性刺激了广泛的研究，以开发有效的回收方法。传统的高光脂化技术虽然已广泛实施，但受到其高能量消耗和潜在的环境危害的挑战。在响应中，利用水溶液来溶解电池组件的水透析过程已经获得了牵引力。直接回收的最新进步有望在减少回收操作的环境足迹的同时，更大的活性材料恢复了[2]。这些技术创新是从线性的“收割机 - 物种”模型过渡到更循环的经济中的核心，在这种经济中，将废物重新用于新产品。在全球范围内，政策框架开始赶上电池技术的快速发展。在欧洲，严格的法规和经济激励措施加速了建立复杂的回收设施，并促进了对绿色过程的研究[3]。同样，在北美和亚洲，政府倡议和私营部门投资正在推动可以作为其他地区模型的创新。，尽管取得了这些进步，但仍然存在许多挑战。这些包括电池设计的变化，拆卸困难以及与扩大回收过程相关的经济障碍，以匹配持续的电池量的增长[4]。此外，锂离子电池回收的全球维度要求国际协作和标准协调。监管政策，市场条件和技术准备就绪的差异可能会阻碍材料和扼杀创新的有效流动。将生命周期评估的整合到决策制定中，并制定标准化的回收协议可以显着提高恢复率并最大程度地减少环境影响。在这种情况下，本综述旨在通过检查当前的最新回收技术，其环境和经济影响以及不断发展的监管环境来提供有关回收锂离子电池的全面观点。通过利用案例研究和最新研究结果，本文强调了可以促进可持续电池回收生态系统的关键问题和潜在解决方案[5]。
锂离子的自我监督学习...
锂离子电池（LIB）的健康评估通常依赖于持续的充电/放电协议，通常会忽略涉及电动汽车中普遍存在的动态电流轮廓的情况。LIB的常规健康指标也取决于测量数据的均匀性，从而限制了它们对不均匀条件的适应性。在这项研究中，提出了一种基于自我监督学习范式估算LIB健康的新型培训策略。一种多解决分析技术，即经验小波变换，用于分解频域中的非平稳电压信号。这允许去除健康评估模型的无效组件。变压器神经网络用作模型主链，损失函数旨在描述容量降解行为，假设在大多数操作条件下LIBS中的降解是不可避免且不可逆转的。结果表明，该模型可以通过分析从同一LIB单元的各个时间间隔分析电压和电流曲线的序列来学习老化特征。所提出的方法成功地应用于斯坦福大学LIB老化数据集，该数据集源自电动汽车实际驾驶配置文件。值得注意的是，这种方法在评估的健康指数和实际容量降解之间达到了平均相关系数为0.9，这表明其在捕获LIB健康降解方面的功效。这项研究强调了使用未标记的LIB数据训练深神经网络的可行性，提供了具有成本效益的手段并释放了测量信息的潜力。
18通道锂离子电池电池控制器IC
BMA7318是专为汽车HVBM，工业ESS和48 V应用而设计的锂离子电池控制器IC。它最多可以监视18个电池电池和12个温度。BMA7318具有可配置的电池电压测量的可配置平均测量，通过数字滤波，高达300 mA的机上平衡以及集成电流测量值，该设备支持ISO 26262，高达ASIL C安全能力和高的完整性安全水平，直至工业SIL-2。
增强锂离子电池分子动力学模拟的REAXFF：一种交互式重新聚集协议
锂离子电池（LIB）已成为绿色经济过渡的重要技术，因为它们被广泛用于便携式电子，电动汽车和可再生能源系统中。固体电解质中相（SEI）是LIB的正确操作，性能和安全性的关键组成部分。SEI源于阳极 - 电解质界面的最初热量稳定性，所得的电解质还原产物通过形成电化学缓冲窗口稳定界面。本文旨在使第一个（但很重要）步骤，以增强广泛使用的反应力场（RAEXFF）的参数化，以确保对LIBS中SEI成分的精确分子动力学（MD）模拟。为此，我们专注于氟化锂（LIF），这是一种非常感兴趣的无机盐，这是由于其在钝化层中的有益特性。该协议在很大程度上依赖于各种python库，该库旨在与原子模拟一起使用，允许对所有重新聚体步骤进行强有力的自动化。所提出的配置集和所得数据集，允许新的Reaxff恢复无机盐的固体性质，并改善MD模拟中的质量传输属性预测。优化的REAXFF通过准确调节固体晶格中锂的扩散性，从而超过了先前可用的力场，从而在室温下预测的两阶提高了两阶数字。然而，我们对模拟的全面研究表明，Reaxff对训练集的敏感性很强，从而使其能够插入势能表面具有挑战性。因此，可以通过利用提出的互动重新聚体化协议来构建数据集，从而有效地利用RAEXFF的当前表述来建模特定且定义明确的现象。总体而言，这项工作代表了精确的反应性MD模拟迈克斯的重要第一步，阐明了Reaxff力场参数化的挑战和局限性。所证明的局限性强调了通过我们的交互式重新聚集协议开发更通用和先进的力场来提高仿真的潜力，从而实现了将来更准确，更全面的MD模拟。
隧道识别锂离子传导通道中的聚合物复合固体电解质Zhu，Lei； Chen，Junchao；王，你韦； f
摘要：与单个有机或无机固体电解质相比，陶瓷中的聚合物复合固体电解质（PIC-CSE）具有重要的优势。在常规的PIC -CSE中，离子传导途径主要局限于陶瓷，而与陶瓷 - 聚合物界面相关的更快路线仍被阻塞。这一挑战与两个关键因素有关：（i）由于陶瓷聚集而建立广泛而不间断的陶瓷 - 聚合物接口的困难； （ii）陶瓷 - 聚合物界面由于其固有的不兼容而对导电没有反应。在这里，我们通过引入与聚合物兼容的离子液体（PCIL）提出策略，以在陶瓷和聚合物基质之间进行介导。这种介导涉及与陶瓷表面上与李 +离子相互作用的极地PCIL以及PCIL和聚合物链的极性成分之间的相互作用。该策略解决了陶瓷聚合问题，从而导致均匀的图片-CSE。同时，它通过建立互穿的通道来激活陶瓷 - 聚合物界面，从而促进Li +离子在整个陶瓷相，陶瓷 - 聚合物界面和中间途径的有效运输。因此，获得的PIC -CSE表现出高离子电导率，特殊的柔韧性和稳健的机械强度。其锂金属袋细胞的高能量密度为424.9 WH kg -1（不包括包装膜）和穿刺安全性。这项工作为使用商业生存能力设计PIC -CSE铺平了道路。■简介包括聚（乙烯基氟化物）（PVDF）和60 wt％Pcil涂层的Li 3 Zr 2 Si 2 PO 12（LZSP）填充剂的PIC - CSE，表现出0.83 ms cm-1的离子电导率，均为0.83 ms cm-cm的li +离子转移数量为0.81，并在0.81中产生了emper the em li + ion tragter n.81和extrential in e米〜300％c的〜300％c.包括聚（乙烯基氟化物）（PVDF）和60 wt％Pcil涂层的Li 3 Zr 2 Si 2 PO 12（LZSP）填充剂的PIC - CSE，表现出0.83 ms cm-1的离子电导率，均为0.83 ms cm-cm的li +离子转移数量为0.81，并在0.81中产生了emper the em li + ion tragter n.81和extrential in e米〜300％c的〜300％c.
锂离子电池充电柜，4kWh tecr，2个门，手动关闭，灰色-231703 PDF
Justrite电池柜是用坚固的18号钢（1毫米）钢制成的，可确保耐用性和安全性。其外部维度为24英寸H x 43英寸W x 18英寸D。设计包括双壁侧，顶部和底部，墙壁之间有1-1/2英寸（3.8厘米）的气隙。手动接口门具有带有独特的火焰rarter图案的令人困惑的通风孔，并由连续的钢琴铰链支撑。机柜还包括接地附件，平整的脚和三分不锈钢子弹闩锁系统，可确保安全可靠的门闭合，同时增强对热量和腐蚀的阻力。齐平安装的门把手带有一个钥匙锁，以增加安全性。
锂离子电池充电柜，4kWh tecr，2个门，手动关闭，灰色-231703 PDF
Justrite电池柜是用坚固的18号钢（1毫米）钢制成的，可确保耐用性和安全性。其外部维度为24英寸H x 43英寸W x 18英寸D。设计包括双壁侧，顶部和底部，墙壁之间有1-1/2英寸（3.8厘米）的气隙。手动接口门具有带有独特的火焰rarter图案的令人困惑的通风孔，并由连续的钢琴铰链支撑。机柜还包括接地附件，平整的脚和三分不锈钢子弹闩锁系统，可确保安全可靠的门闭合，同时增强对热量和腐蚀的阻力。齐平安装的门把手带有一个钥匙锁，以增加安全性。
比较在电荷方案和温度的几个参数下，快速充电对三个锂离子细胞周期寿命的影响
几次学习（FSL）的目的是学习如何从少数培训检查中认可图像类别。一个核心挑战是，可用的培训检查通常不足以确定哪些视觉效果是所考虑类别中最具特征的。为了应对这一挑战，我们将这些视觉特征组织成方面，从直观地将相同的特征分组（例如，与形状，颜色或纹理相关的功能）。这是从以下假设中的动机：（i）每个方面的重要性因类别而异，并且（ii）可以从类别名称的预训练的嵌入中预测Facet的重要性。尤其是我们提出了一种自适应的相似性度量，依靠对给定类别的预测的重要性权重。该措施可以与各种现有的基于度量的甲基甲化组合使用。在迷你胶原和CUB上进行的实验表明，我们的方法改善了基于公制的FSL的最新方法。