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使用型号的锂离子电池快速充电策略
Figure 1-1 Evolution of electromobility [1] .................................................................................... 3 Figure 1-2 Schematic diagram of a Li-ion battery and main reactions [2] .................................... 4 Figure 1-3 Schematic diagram of a PHEV pack manusfactured by A123 Sysems .......................... 6 Figure 2-1 Single particle model (on the right) based on沿X轴完全电化学模型的空间离散化（左侧）。每个电极只有一个粒子，我们可以将每个节点的值视为电极上的平均数量[22]。............ 13 Figure 2-2 Different types of battery models used in battery management systems (Single particle and Pseudo-two dimensional models from [24]) ........................................................................... 15 Figure 2-3 Concentration gradient through the sphere, representing the single particle model .16图2-4 G（S）及其近似H（S）的比较。........................................................ 16 Figure 2-5 Comparison of fractional transfer function and its approximation in a frequency domain limited to the range including the BMS sampling frequency (approx.70 rad.s -1）。........... 18 Figure 2-6 Block diagram implementation of the electrical fractional model .............................. 18 Figure 2-7 OCP curves of Anode (left) and Cathode (right) against the respective lithiation degree ............................................................................................................................................. 21 Figure 2-8 Validation results of applying extended Artemis drive cycle to the fractional 模型 。23图2-9电压模型和分数电池模型的绝对估计误差和订单7 ECM的各自的绝对估计误差。................................................................................................................................................ 48 Figure 4-6 SDI 28 Ah cell opening at BOL ................................................................................... 52 Figure 4-7 SDI 28 Ah cell opening at EOL ................................................................................... 52
桥接纳米和微观X射线断层扫描，用于利用人工智能
1纳米工程系，加利福尼亚州圣地亚哥分校，加利福尼亚州拉霍亚，美国92093，美国2劳动力DeRéactivitéet Chimie et Chimie des Solyes（LRCS） Electrochimique de l'Energie（RS2E），CNRS 3459，Hub de l'Energie，80039，法国Amiens，Amiens，4个国家可再生能源实验室，15013年，丹佛West Parkway，Golden，Golden，Golden，Golden，Golden，Colorado 80401，美国，美国，美国50401年，美国50401年，美国综合大学。和工程，加利福尼亚大学圣地亚哥分校，加利福尼亚州，美国92093，美国7 Alistore-Eri欧洲研究所，CNRS FR 3104，Hub de l'Energie，80039法国阿米恩斯，法国80039，法国80039 Institut Institut Universiatut de France de France de France de France de France，75005 Paris，France 9 Heptrance 9 Hypero Scientipic scientipic sciential 5 pariuts Scientipic nestripicigantificientiphipic fishericigicatific 5美国加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学92093，美国加利福尼亚大学可持续电力与能源中心（SPEC） *相应的作者：jdoux@eng.ucsd.edu），shmeng@ucsd.edu（Y。S. M.）关键字：特征，断层扫描，建模，机器学习，人工智能，内部内实验，相关显微镜
电容趋势概念以及有监督的机器学习，以分类电池和伪电容器材料的电化学行为
近几十年来，已有100,000多种科学文章专门用于开发超级电容器和电池的电极材料。但是，关于确定法拉达反应所涉及的电化学行为的标准，仍然存在激烈的争论，因为各种电子材料及其不同物理化学特性产生的电解学信号通常使问题复杂化。困难在于无法确定这些材料属于哪种电极类型（电池与伪库）。为了过分困难，我们将监督的机器学习应用于电化学形状分析（超过5500个环状电压曲线和2900个镀锌电荷电荷 - 充电 - 充电曲线），并以预测的限制百分比反映了趋势的趋势，从而将其变形为趋势，并定义为制造商。称为“电容趋势”。该预测因子不仅超越了基于人类的分类的局限性，而且还提供了有关电化学行为的统计趋势。对电化学储能社区的重要性以及每周发表一百多篇文章的部分重要性，我们创建了一个在线工具，可以轻松地对其数据进行分类。
现场可编程门阵列实现基于卡尔曼过滤器的锂离子电池组的电荷观察者的状态
本文介绍了一项有关锂离子电池的电荷观察状态，用于嵌入式应用中的能量管理。对收费状态的了解对于这些电池的安全性和最佳用途至关重要。该研究的重点是在Spartan 6 FPGA上基于Kalman滤波器的观察者算法的开发和实施，即使可以从其实际状态开始初始化电池的电池，该算法可以准确估算电池的充电状态。在本文中，我们专注于FPGA进行快速计算的机会，该计算可以将FPGA用作BMS中的从属组件，并允许以低成本观察SOC大量的单元。在低成本FPGA上实施该观察者可能会导致各种应用中的电池管理系统（例如电动汽车和任何其他需要观察电池组充电状态）的电池管理系统的成本。通过模拟和实时测试验证了观察者模型。本研究提出了一种有希望的方法，可以准确估计锂离子电池的电荷状态，以用于各种应用中的E FFI能源管理。
仅根据车辆操作数据估算电池SOH指示器的方法
电池是多物理系统，在实际操作条件下，它们被提交到可变的环境工作条件下，可以影响动态行为和降解。因此，对实际操作条件下的动态行为和退化定律的良好理解是改善耐用性和发展更好能源管理策略的关键。拟议研究的目的是使用从三年监视十个邮政车辆频率的实验数据库，以相对于操作条件对电池进行建模。基于电路模型，优化算法和卡尔曼过滤器，科学的贡献是提出一种仅使用车辆操作数据的简单但有效的方法，以估算与内部电阻和可用容量相关的卫生指标的载体状态和状态。提出的模型提出了非常良好的准确性和健康指标的状态估计，显示出令人鼓舞的结果。将来，可以在板上应用提出的方法来估算和分析整个电池寿命期间的健康状况，以提供准确的收费估计状态，并有助于更好地了解退化定律。
锂离子电池回收报告
对可持续能源解决方案的需求不断增长，将锂电池回收行业定位在全球创新和经济转型的最前沿。随着电动汽车，可再生能源存储和消费电子产品的增加，回收锂离子电池已成为解决资源稀缺和环境挑战的关键解决方案。认识到需要对这个迅速发展的行业进行全面分析，CAS和Deloitte共同努力开发了这份涵盖市场和科学观点的深入报告。作为美国化学学会的一个部门，专门从事科学知识管理，CAS提供了无与伦比的科学和技术专业知识，不断构建尖端信息解决方案和CAS Content Collection™，涵盖了超过150年的发现。Deloitte以其市场和业务分析而闻名，对行业动态和竞争力提供了深刻的了解。一起，我们的科学深度和业务敏锐度使我们能够对锂离子电池回收行业进行整体探索。本报告展示了这种独特的合作使理解和洞察力的深度和质量。通过利用CAS和Deloitte的综合优势，我们旨在提供可行的见解和解决方案，以应对当今的紧迫挑战并塑造明天的创新。对诸如药物开发，新材料，绿色能源或可持续性等关键领域的全面分析感兴趣？与我们联系。
具有类液体动力学的超离子化合物有望成为固态电池电解质
Li₆PS₅Cl 作为固态电解质。未来，它可以为新型固态电池的设计提供信息，为超离子材料的优化开辟新途径，从而有助于提高固态电池的能量存储和功率转换效率。具有超离子扩散率的材料的设计还可以为固态电池以外的其他设备的开发提供信息，包括燃料电池和神经形态计算硬件。
根据停电持续时间的概率确定大学建筑的燃料电池-电池备用系统的规模
氢是一种光明的能源载体，对于脱碳和应对气候变化至关重要。这种能源发展涉及多个领域，包括电力备用系统，以便在停电期间为优先设施负载供电。由于建筑物现在集成了复杂的自动化、家庭自动化和安全系统，能源备用系统引起了人们的兴趣。基于氢的备用系统可以在多日停电的情况下供电；但是，备用系统的大小应适当，以确保基本负载的生存和低成本。从这个意义上讲，这项工作提出了一种使用停电历史的低压 (LV) 建筑燃料电池 (FC) 备用系统的尺寸。历史数据允许拟合概率函数以确定负载的适当生存。建议的尺寸应用于带有光伏发电系统的大学建筑作为案例研究。结果表明，在通常的 330 分钟停电情况下，安装的 FC 电池备用系统的尺寸比仅使用电池的系统便宜 7.6%。如果发生异常的 48 小时停电情况，则可节省 59.3%。它确保在停电期间有 99% 的概率供应基本负载。它证明了 FC 备用系统在应对长时间停电和集成电池以支持突然的负载变化方面的相关性。这项研究的重点是使用实际停电的历史数据来定义具有总服务概率的基本负载的生存。它还可以确定非优先负载的充分生存。所提出的尺寸适用于其他建筑物，并可以量化备用系统的可靠性，以增强电气系统的弹性。
在早期发作痴呆症中获得了前药物的开放式新途径
在锂离子微生物中，三维Si纳米阳极的应用引起了人们对实现高容量和集成的储能设备的极大兴趣。将SI纳米线与碳结合起来可以通过帮助其在循环过程中的机械稳定性来改善阳极性能。在这里，我们将光刻，低温干蚀刻和热蒸发作为半导体技术中常用的方法，用于制造碳涂层的Si Nanowire阳极。将无定形碳添加到Si纳米线阳极对增加初始面积的容量有影响。但是，可以观察到第100个周期的逐渐减小到0.3 mAh cm -2。验尸后分析揭示了循环后Si纳米线阳极的不同形态。表明碳涂料可以帮助Si纳米线抑制其体积的膨胀，并减少原始Si Nanowire阳极中发现的过量产生的无定形Si颗粒。