研究人员利用阿尔滨电池测试设备开发出电池寿命的AI预测值

最近的一个[自然界] 斯坦福大学、麻省理工学院和丰田公司的研究人员的出版物描述了机器学习模型如何被用来预测先进的锂离子和任何未来的 "下一代 "电池化学的有用寿命。 [斯坦福大学的新闻文章] 研究小组在过去两年中使用阿尔滨电池测试设备进行持续的研究。 

关于电池研究项目

电池被测试到寿命终止,然后使用机器学习来分析Arbin数据,并开发算法来预测基于早期循环的电池寿命。 对于先进的化学电池来说,充电-放电循环到使用寿命结束可能需要几个月或几年的时间,包括成千上万次的循环。 这是电池研究和开发过程中一个缓慢而昂贵的阶段。 通过识别早期循环(<100)期间数据中的关键指标和指示器来加速这一过程,对于减少电池开发所需的时间至关重要。 除了材料开发和电池分级之外,这些评估测试技术还可以用来评估快速充电协议,这是研究项目的下一个阶段。

该联合小组公布的数据可以公开获得[https://data.matr.io/1/]. 
阿尔宾[LBT试验设备] 。 和[细胞支架] 细胞支架 与温度室一起使用。

要求报价 或联系我们以了解更多。 sales@arbin.com | +1 979 690 2751 | www.arbin.com 

循环寿命内的容量衰减

为什么阿尔滨最适合这种级别的电池研究?

以前的研究已经使用库仑效率作为预测电池寿命结束的主要指标[来源]. 阿尔宾参与了一项为期3年的[ARPA-E项目] 从2012年到2015年,与福特汽车公司和桑迪亚国家实验室一起开发了新一代的高精度电池测试系统,能够对大电流电池进行有意义的库仑效率计算。 这项技术已经在整个[阿尔宾的骑自行车的人]。 并供全世界的研究人员使用。

斯坦福大学、麻省理工学院和丰田公司团队的新发现是利用了Arbin的24位分辨率和卓越的测量精度的又一突破。 Arbin最近还开发了一个新的[细胞隔离热安全室】。]它通过隔离单个或小套的电池,允许更大的温度均匀性,可以减少误差计算并进一步改善机器学习算法,以评估电池寿命。 在以高C率测试电池时,它还提供了一个更安全的环境。 

Arbin致力于提供最好的测试设备作为研究人员的工具,因为我们了解储能在我们的日常生活和未来所发挥的重要作用。 电池测试设备可用于[材料研究应用]。,最高可达[在高c-rates下的商业细胞测试]。. [阿尔宾的细胞隔离热安全室] 。 还提供了比传统大室所能提供的更大的温度稳定性和均匀性。 

要求报价 或联系我们以了解更多。 sales@arbin.com | +1 979 690 2751 | www.arbin.com 

[了解如何评估电池测试设备] 。

Arbin 96通道电池测试仪
Arbin 96通道电池测试仪
发布在

阿尔滨团队

滚动到顶部