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Pybamm电池建模会议
会议：降解II 13:00 - 13:15 Robert Timms博士，与锂离子电池快速充电的电化学和热建模，具有同时和反电流的TAB连接以及li平板评估的评估，以及对13:15 - 13:30 Thomas Holland，Imperial Benchmarking degradation degradation degrad nightightight of Playbe 13:45 Micha Philipp，德国航空航天中心
PyBaMM 电池建模会议
PyBaMM 辅助锂离子电池储层分析：电池设计策略和循环协议 13:30-13:45 Robert Timms 博士，Ionworks 锂离子电池快速充电的电化学和热建模，采用顺流和逆流极耳连接以及锂电镀的评估 13:45-14:00 Thomas Holland，Imperial 使用基于物理的 PyBaMM 退化模型对退化模式分析方法进行基准测试 14:00-14:15 Micha Philipp，德国航空航天中心
Pybamm电池建模会议
jamie.michael.foster@gmail.com许多现代，商业上相关的锂离子电池使用插入材料，显示出刻板诱导的相变（例如磷酸锂）。但是，基于标准物理学的模型 - 纽曼模型 - 对粒子静态（基于扩散）的微观描述，无法描述相变行为和这种相变电极所表现出的电压磁滞的物理起源。，我们将使用基于Gibbs Energy最小化的方法来介绍一种简单而理性的滞后模型（在由相变纳米颗粒组成的电极中）。电压滞后自然出现是模型的预测。最初，考虑了对活性材料单个粒子中的相变动力学进行建模的方程式。这些被推广到一个模型，称为复合相变模型，该模型是薄电极中粒子耦合集合的。然后将复合相变模型纳入经典纽曼模型的框架中，从而允许将传输效应纳入电解质和电极电导率。所得修改后的纽曼模型用于预测石墨/LFP单元格中的电压磁滞[1]。
PyProBE：用于电池实验的 Python 处理
PyBaMM 包含一个可互换模型库，允许用户测试不同的方法。没有用于交换电池数据处理方法的等效方法，导致研究人员的工作重复。因此，需要一个开源数据处理包，研究人员可以在一个框架内开发新的分析工具。PyProBE 的分析模块编写为模块化和直观的，具有一致的数据结构和内置的 Pydantic 数据验证（Colvin 等人，2024 年）。随着新方法的开发，可以添加它们并立即与现有方法进行比较。
PyBOP：用于电池模型优化和参数化的 Python 包
Python 电池优化和参数化 (PyBOP) 包提供了估算和优化电池模型参数的方法，提供确定性和随机性方法以及示例工作流程来帮助用户。PyBOP 支持从各种电池模型的数据中识别参数，包括流行的开源 PyBaMM 包 (Sulzer et al., 2021) 提供的电化学和等效电路模型。使用相同的方法，PyBOP 还可用于在用户定义的操作条件下针对各种模型结构和设计目标进行设计优化。PyBOP 通过多种方法促进优化，并通过诊断来检查优化器的性能以及成本和相应参数的收敛。识别出的参数可用于预测、在线估计和控制以及设计优化，从而加速电池的研究和开发。
对基于物理的电池模型的全面综述，并比较各种化学的不同物理模型
从消费电子到电动汽车，电池在各个领域的重要性越来越重要，强调了精确电池模型的关键必要性。本评论描述了电池模型的四个主要类别：经验，等效电路，数据驱动和基于物理的模型。像Nernst和Shepherd模型这样的经验模型提供了简单性，但缺乏精确度。等效电路模型在简单性和准确性之间取得了平衡，尽管有验证约束。数据驱动的方法利用机器学习来准确预测电池性能，但需要高质量的数据集。基于物理学的模型集成了基本的电化学过程，以详细理解，尽管计算复杂性增强。比较分析以锂离子电池为重点，揭示了计算效率和准确性之间的权衡。具有电解质动力学的单个粒子模型及其扩展单粒子模型作为有效的选项出现，带有电解质动力学的单个粒子模型显示出有希望的精度，类似于单个粒子模型。此外，在不同的电池化学分子上进行比较，公布了不同水平的建模精度。本文比较了跨化学的不同电化学建模技术和辨别最佳方法。是电池建模技术之一的电化学模型，已在本研究中进行了详细研究和研究，并为文献提供了有关化学模型如何与哪种电化学模型一起使用的文献。此外，这项研究在Pybamm中使用优化技术有助于现有的铁磷酸锂化学建模。综合提供了对各种建模方法的见解及其对电池研究和开发的影响，从而指导未来的调查，以针对特定应用的更量身定制的建模策略。