美國開發新機器學習模型 可預測電動車電池過熱



美國開發新機器學習模型 可預測電動車電池過熱


2023年的全球電動車銷量比2022年要多出35%,但隨著需求增加,對鋰離子電池安全措施要求也提升。保持電池溫度涼爽是最關鍵問題之一,因為達到臨界點時可能會產生危險後果。


編譯/Elisa




2023年的全球電動車銷量比2022年要多出35%,但隨著需求增加,對鋰離子電池安全措施要求也提升。保持電池溫度涼爽是最關鍵問題之一,因為達到臨界點時可能會產生危險後果。美國亞利桑那州大學工程學院博士生哥斯瓦米(Basab Goswami)為此領導一項新研究,推出一項新的機器學習模型,可以預測和防止電動車鋰離子電池溫度過高。





美國開發新機器學習模型 可預測電動車電池過熱
科學家開發新機器學習模型來預測電動車電池過熱問題。(圖/123RF)



科學家使用機器學習模型預測電池溫度




哥斯瓦米與顧問、航太和機械工程教授Vitaliy Yurkiv開發出一個框架(framework),利用多物理場(multiphysics)和機器學習模型來偵測、預測與辨別鋰離子電池過熱,這種情形稱為「熱失控」(thermal runaway)。哥斯瓦米解釋,電動車電池組由約1000多個電池緊密連接,如果一個電池出現熱失控,也會導致附近電池升溫,產生骨牌效應,最後讓整個電池組爆炸。




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電動車電池安全問題影響綠能轉型




為了阻止這種情況發生,研究人員建議可以將熱感應器圍在電池周圍,將過往溫度資訊輸入機器學習演算法以預測未來溫度,甚至是熱失控可能開始的時間和位置,就能在溫度到達頂峰前停止電池運作。哥斯瓦米表示,電動車安全問題成為很多人猶豫交通轉型的癥結點,為了讓大眾對電動車接受度提升,尋找安全使用綠能的方式非常重要。




資料來源:Interesting Engineering




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