使用贝叶斯方法对电池退化进行基于物理的反向建模
Micha C J Philipp1,2, Yannick Kuhn1,2, Arnulf Latz1,2,3
1Institute for Engineering Thermodynamics, German Aerospace Center (DLR), Wilhelm-Runge-Straße 10, 89081, Ulm, Germany.
像EP-BOLFI这样的贝叶斯方法通过量化不确定性并使固体电解质间相 (SEI) 增长的准确参数化来改善离子电池模型. 这种方法提高了使用实验数据进行电池寿命预测和模型验证.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 电化学 电化学 电化学
- 计算科学 计算科学
背景情况:
- 提高离子电池性能需要深入了解复杂的内部流程.
- 物理模型对于洞察力至关重要,但在验证和参数化方面面临挑战.
- 降解机制,如固体电解质间相 (SEI) 增长,限制电池寿命.
研究的目的:
- 应用先进的贝叶斯机器学习方法来准确参数化电池降解模型.
- 调查预期传播+贝叶斯对无概率推理的优化 (EP-BOLFI) 的有效性,用于模拟SEI增长.
- 通过贝叶斯交替子样本方程 (BASQ) 确认电池存储期间SEI增长的最佳理论模型.
主要方法:
- 利用预期传播 + 贝叶斯对无概率推理的优化 (EP-BOLFI) 来参数化SEI增长模型.
- 通过特征选择将人类专业知识纳入,以增强模型参数化.
- 采用贝叶斯交替亚样本方程 (BASQ) 来计算模型概率和比较理论模型.
主要成果:
- EP-BOLFI成功地使用合成和真实电池降解数据对SEI增长模型进行了参数化.
- 即使在具有挑战性的条件下,也实现了精确的参数化和不确定性量化,超过了标准的马尔科夫链蒙特卡洛方法.
- 确定了电子扩散作为描述电池存储期间SEI增长的最合适模型,由BASQ验证.
结论:
- 贝叶斯推理方法为验证和参数化复杂的电池模型提供了强大的框架.
- EP-BOLFI提供了一种高效和有效的方法来了解电池退化和改善寿命预测.
- 该研究证实电子扩散是SEI增长的领先模式,推动了电池存储科学.
更多相关视频
10:36Author Spotlight: Optimization of Airflow Velocities in Battery Cooling Systems for Enhanced Thermal Performance and Reduced Energy Consumption
Published on: November 3, 2023
11:25Identification and Quantification of Decomposition Mechanisms in Lithium-Ion Batteries; Input to Heat Flow Simulation for Modeling Thermal Runaway
Published on: March 7, 2022
相关概念视频
Modeling of Diode Reverse Characteristics
When a reverse voltage applied to a Zener diode exceeds its breakdown voltage, the diode enters the breakdown region. At this point, the...
Parametric Survival Analysis: Weibull and Exponential Methods
Weibull Distribution
The Weibull distribution is a flexible model used in parametric survival analysis. It can handle both increasing and decreasing hazard rates, depending on its shape parameter...
Resting Potential Decay
At rest, the K+ is the main ion that moves across the membrane...
Batteries and Fuel Cells
Modeling of Diode Forward Characteristics
Model Approaches for Pharmacokinetic Data: Distributed Parameter Models
The distributed parameter models are specifically designed to account for variations and differences in some drug classes. This model is particularly useful for assessing regional concentrations of anticancer or...
