Batarya Tasarımını Hata Ayıklama Yöntemleri

 (github.com/ionworks)
1 puan yazan GN⁺ 2024-07-29 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Batarya tasarımı; menzil, güç, güvenlik, ömür, ağırlık ve maliyetin birbiriyle çatıştığı bir “and” problemidir; yüksek enerji ile yüksek gücü aynı anda sağlamak zor olduğundan, tasarım uzayını simülasyonla keşfetmek gerekir
  • Hücre tasarımında anot, katot, elektrolit, separatör, kalınlık, gözeneklilik, parçacık boyutu ve form faktörü gibi çok sayıda değişken vardır; 20 değişkenin her biri için 3 değer koyarsanız 3.486.784.401 kombinasyon ortaya çıkar
  • Laboratuvarda tek bir hücre tasarımını oluşturup karakterize etmek en az 1 gün, hızlandırılmış yaşlanma testi ise 1 aya kadar sürebilir; yeni bir tasarım için tek bir veri noktasını oluşturma ve test etme maliyeti yaklaşık $1000 kabul edilir
  • Grafit-silikon karışımlı anotlar enerji yoğunluğunu ve gücü birlikte iyileştirme potansiyeline sahip olsa da, silikonda gerilim histerezisi ve lityumlanma sırasında yaklaşık %80 genleşmeden kaynaklanan çatlama ve yaşlanma sorunları vardır
  • PyBaMM, batarya matematiksel modellemesini Python ile çalıştırarak gerilim bileşenlerini, konsantrasyon dağılımlarını ve parçacık boyutu etkilerini analiz eder; 6500 veri noktasını tek çekirdekte 2 saatten kısa sürede, paralel hesaplamada ise 1 dakikadan kısa sürede tamamlayabilir

Batarya tasarımının “and” problemi

  • Elektrikli araç bataryaları yüksek enerji veya yüksek güç taraflarından birine kaymaya eğilimlidir; iki özelliği aynı anda sağlamak zordur
  • Çok sayıda yüksek enerjili batarya koymak menzili artırabilir, ancak hızlanma sırasında nominal güç düşük kalır ve sistem kayıpları büyüyerek aşırı ısınmaya yol açabilir
  • Aşırı ısınmaya karşı önlem almak, soğutma sisteminin gereğinden büyük tasarlanmasına neden olur; bu da ağırlığı ve maliyeti artırır
  • Yüksek sıcaklıkta çalışan bataryalar kapasitelerini daha hızlı kaybedebilir
  • Batarya tasarımında enerji ve gücün yanı sıra güvenlik, ömür, ağırlık ve maliyet gibi kısıtlar da birlikte devreye girer
  • Elektrikli uçaklarda bu sorun daha da büyür
    • Kalkış ve iniş için gereken tepe güç, seyir için gereken güçten 10 kat yüksektir
    • Güç öncelikli tasarım gerektiğinden menzil veya havada kalış mesafesinden ödün verilir

Deney tasarımının neden hızla patladığı

  • Batarya tedarikçileri farklı kullanım alanlarına göre çeşitli tasarımları test eder, ancak tek bir tasarımı oluşturup tamamen karakterize etmek en az 1 gün sürer
  • Hızlandırılmış yaşlanma testine giren hücreler için bu süre 1 aya kadar çıkabilir
    • Hücreler yoğun şekilde tekrar tekrar şarj/deşarj edilir ve veriler gerçek sürüş senaryolarına ekstrapole edilir
    • Yaşlanma etkileri doğrusal olmadığı için bir senaryodan diğerine taşımak basit değildir
  • Yeni bir batarya tasarımını tek hücre bazında oluşturup test etmenin maliyeti yaklaşık $1000’dır
  • Tasarım değişkenleri birçok katman halinde birikir
    • Malzemeler: anot, katot, elektrolit, separatör
    • Katı malzeme ayarları: kalınlık, gözeneklilik, parçacık boyutu, karışık malzemelerin bileşimi
    • Geometrik unsurlar: silindirik, prizmatik ve pouch form faktörleri; 18650 gibi boyutlar; tab sayısı; akım toplayıcı kalınlığı
    • Güvenlik unsurları: havalandırma kapağı, merkezi mandrel
    • Elektrolit bileşimi de değişebilir ve önemli farklılaştırma noktaları buradan çıkabilir
  • Muhafazakâr şekilde 20 kalemi değiştirip her kalem için yalnızca orijinal değer, yüksek değer ve düşük değer olmak üzere 3 seçenek koysanız bile 3^20 = 3.486.784.401 kombinasyon ortaya çıkar
  • 1000 kanalda paralelleştirseniz bile her kanalın 1 milyondan fazla deney yapması gerekir; en az 1 milyon gün sürer ve maliyet $1B’nin üzerine çıkar
  • Bu kombinasyon patlaması boyutluluk lanetidir ve batarya geliştirmede özellikle şiddetli görülür

Silikon anotların potansiyeli ve sorunları

  • Grafit ile silikonu karıştıran anotlar, yüksek güç korunumu ile enerji yoğunluğu artışını birlikte hedefleyebilecek adaylardır
  • Silikon, birim hacim başına lityum barındırabilecek daha fazla yere sahip olduğundan hücre kapasitesini artırabilir
  • Anot, hücrenin negatif elektrodudur; lityum iyonları aktif malzemenin kristal kafesinin içine yerleşir
    • Lityum iyonu konsantrasyonu değiştikçe lityumlanma ilerler
    • Bu süreç elektron transferi gerektiren elektrokimyasal bir süreçtir ve hücreden akım verildiğinde veya çekildiğinde gerçekleşir

  • Gerilim histerezisi

    • Şarj ve deşarj sırasında iyonlar konak malzemenin içine ve dışına hareket ederken gerilim değişir
    • Kristal yapının kararlı bir faza geçtiği aralıklarda gerilim değişimi yavaşlar
    • Açık devre potansiyeli ile lityumlanma veya kapasiteye göre türevi olan dVdQ analiz edilirse içerideki malzeme tahmin edilebilir
    • Malzeme biliniyorsa gerilimden şarj durumu olan SoC tahmin edilebilir
    • Silikonda gerilim histerezisi vardır; bu nedenle günde 1 döngü gibi çok yavaş çevrimlerde bile şarj ve deşarj gerilim yolları farklılaşır
    • Akımı sürekli entegre eden coulomb counting yöntemi; sensör arızası, düşük doğruluk veya sistematik hata varsa zaman içinde tahminde drift yaşar
    • Gerilim, batarya durumunun anlık bir görüntüsü olarak kullanılabilir; ancak dengeden ne kadar uzakta olduğundan, sıcaklıktan, yaşlanmadan ve şarj/deşarj yönünden etkilenir

  • Genleşme ve çatlama

    • Silikon parçacıkları lityumlandığında lityumsuzlaşmış duruma göre yaklaşık %80 büyür
    • Genleşme parçacığın kendi içinde gerilim oluşturur; parçacık kırılırsa artık aktif malzeme olarak işlev göremeyebilir
    • Çevredeki konak malzemeyi de kırabilir veya bağlantıları koparabilir; bu da aktif malzeme envanterinin daha hızlı azalmasına ve hücre kapasitesinin düşmesine yol açar
    • Parçacıkları daha küçük yapmak, gerilim histerezisini ve genleşme etkilerini azaltmaya yardımcı olur
    • Küçük parçacıklar, silikonun birim kütle başına aktif yüzey alanını da artırarak batarya reaksiyonlarıyla ilgili kayıpları düşürmeye yardımcı olur

PyBaMM ile gerilimi ve iç durumu analiz etmek

  • PyBaMM, Python ile yazılmış açık kaynaklı bir Battery Mathematical Modelling aracıdır
  • Örnekte pybamm.lithium_ion.DFN() modeli ve Chen2020 parametreleri kullanılır
  • Deney koşulları 2C ile 20 dakika deşarj edildikten sonra 10 dakika dinlenme şeklindedir
  • Deşarj durup dinlenmeye geçildiğinde gerilimin belirgin şekilde değiştiği simülasyonda görülebilir

  • Gerilim bileşenlerine ayırma

    • PyBaMM gerilimi çeşitli aşırı gerilim bileşenlerine ayırarak incelemeyi sağlar
    • Dengede belirli bir şarj durumundaki ideal potansiyel, açık devre potansiyeli olan OCP’dir
    • Denge dışı süreçlerde oluşan gerilim kayıpları da birlikte ayrıştırılır
    • Simülasyonda görülenler şunlardır
    • Hücre gerilimi değişiminin büyük kısmı lityumlanma veya SoC’ye bağlı açık devre gerilimi değişimidir
    • Akımın durduğu anda reaksiyon aşırı gerilimi, elektrolit ohmik potansiyeli ve elektrot ohmik aşırı potansiyeli neredeyse kaybolur
    • Konsantrasyon aşırı gerilimi daha yavaş kaybolur; reaksiyon yokken bile sistem içinde iyon hareketinin sürdüğünü gösterir
    • Deşarj sırasında elektrolit konsantrasyonu kaybı yaklaşık 100 mV ile kayda değerdir; ancak aktif malzeme içindekinden çok daha hızlı kaybolur, bu da elektrolitte difüzyonun daha kolay olduğunu gösterir

Parçacık boyutunu değiştirerek görülen model kullanımı

  • Konsantrasyon profillerine bakıldığında katot parçacıkları içindeki konsantrasyonun yarıçap yönünde henüz eşit olmadığı görülür
  • Bu sonuç, katot parçacığı özelliklerinin hücrenin dinlenme sırasındaki gerilim gevşeme davranışını etkileyebileceğini gösterir
  • Örnekteki mevcut katot parçacığı yarıçapı 5.22e-06 m’dir
  • Katot parçacığı yarıçapı 3.0e-6 m olarak değiştirildiğinde dinlenme durumunda gerilim daha hızlı düzleşir
  • Daha küçük parçacık boyutu, lityum iyonlarının parçacığın içine ve dışına daha hızlı difüze olmasını sağlar; böylece katot katı parçacıklarının dinlenme sırasındaki gerilime katkısı daha hızlı çözülür
  • Bu örnek, modelin batarya performansı üzerinde çeşitli parametrelerin etkisini incelemek için kullanılabileceğini gösterir

Deney uzayını daraltmada hesaplamalı modellerin rolü

  • PyBaMM’de silikon anotların histerezis modellemesi için bir örnek de vardır
  • Simülasyondaki tek bir deney birkaç saniye içinde çalışabilir; daha basit modeller ms düzeyinde çalışabilir
  • Örnekteki Ragone plot, sık değiştirilen parametreleri tarayarak 6500 veri noktası içerir
  • Her çalıştırma 1 saniyeden kısa sürerse, tek çekirdekte sıralı çalıştırıldığında bile 2 saatten az zaman alır
  • Paralel hesaplama kullanıldığında aynı hesaplama 1 dakikadan kısa süreye indirilebilir
  • Çalıştırılabilir kod how-to-debug-your-battery.ipynb dosyasındadır

İlgili okumalar

1 yorum

 
GN⁺ 2024-07-29
Hacker News görüşleri

  • Her seferinde yalnızca bir unsuru değiştirip üç nokta alma yaklaşımı, deney tasarımında ilk gün öğretilen tipik verimsiz yöntemlerden biridir.
    Genelde daha iyi bir yöntem bilmeyen, resmi istatistik eğitimi çok az olan kişilerin kullandığı bir yaklaşıma daha yakındır.
    Modern deney tasarımını bilen biri yapsaydı optimizasyon için milyarlarca çalıştırma gerekmezdi. Önce önemli etkenleri elemek için sıralı tasarım, yani temel Pareto ilkesi uygulanır; ardından yanıt yüzeyi tasarımı ya da Gauss süreci vekil modeliyle optimize edilirse çoğu durumda yüzlerce, en fazla da binlerce deneme yeterli olurdu. Douglas C. Montgomery’nin “Design and Analysis of Experiments” kitabı iyi bir başlangıç kaynağıdır.

    • Tamamen katılıyorum. Bu, PyBaMM’in varsayılan olarak yapmadığı kısımlardan biri.
      Yazı, hem fiziksel batarya hem de model tarafında mümkün olan optimizasyonları ele alacak şekilde çok daha fazla genişletilebilirdi. Ders kitabını paylaştığın için teşekkürler. Daha net yazmam gereken ana nokta şuydu: küçük tasarım uzaylarında bu yaklaşım fena olmayabilir, ama bataryalarda uzay inanılmaz derecede büyük.
      Hatta and problemini örnek alarak Pareto cephesine en iyi şekilde ulaşmayı gösteren bir makalenin ortak yazarı oldum. Bu alana girenlerin ilgisini çekebilir: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S03062... Tam PDF gerekirse paylaşabilirim.
    • Deney tasarımında Taguchi optimizasyon yöntemine de bakmaya değer.
      Taguchi’nin önerdiği deney tasarımı, süreci etkileyen parametreleri ve bunların seviyelerini ortogonal diziler halinde düzenler. Tüm kombinasyonların test edilmesini gerektiren faktöriyel tasarımdan farklı olarak Taguchi yöntemi kombinasyon çiftlerini test eder; böylece ürün kalitesini en çok etkileyen faktörleri belirlemek için gereken veriler en az deneyle toplanabilir, zaman ve kaynak tasarrufu sağlanır.
      https://eng.libretexts.org/Bookshelves/Industrial_and_System...
    • Batarya tasarımı gibi alanlarda birden fazla etkeni matematiksel olarak ayrıştırmak muhtemelen zordur. Epey doğrusal olmayan bir yapı söz konusu gibi.
    • “Her seferinde bir unsur” test etmek en verimsiz yöntemlerden biriyse, bu düpedüz birim testi değil mi?

  • Batarya teknolojisini biraz öğrenmek için kendim bir güneş jeneratörü yapmaya çalışıyorum. Adı pek iyi değil ama Jackery ya da Blue Yeti gibi şeylere yakın.
    Dört lityum demir fosfat hücre, bir BMS, güneş şarj kontrol cihazı ve çeşitli parçalar aldım. Hücre dengeleme, kablolama vb. öğrenmem gerekti ve gerçekten derin bir tavşan deliğiydi.
    Kamp yaparken buzdolabı ve aydınlatmayı çalıştıracak 1,2 kWh batarya yaptım ve aynı sınıftaki hazır ürünlerin fiyatının yarısından daha aza mal ettim. Elbette öğrenmek için muazzam zaman harcadım ama o ücretsiz.
    En ilginç farkındalıklarımdan biri, eskiden endüstriyel tasarımı fazlasıyla hafife aldığım oldu. Batarya paketi ilk bakışta üzerinde birkaç priz olan dikdörtgen bir kutudan ibaret, ama onu güzel görünür hale getirmek epey zordu. İç bileşenlerin kablolaması da ilginç bir problem.

    • Bilgin olsun, ucuz BMS’lerde düşük sıcaklıkta şarj kesme özelliği çoğu zaman bulunmuyor. Henüz yapmadıysan test etmek iyi olur.
      Etiket üzerindeki akım değerlerine de güvenmemek daha iyi. Yeterli yükü emebilecek bir cihaz bulup gerçekten yük bindirmeli ve hücrelerin herhangi bir kısmının ısıl sınırları aşacak kadar ısınıp ısınmadığını kontrol etmelisin.
      Bir diğeri de baraların korozyonu. Bağlantılardan birinde küçük bir direnç oluşur ve o terminal yeterince ısınırsa sorun bir anda patlak verir.
      Son olarak batarya paketlerinin en büyük katili fiziksel hasardır. LiFePO4 olsa bile hücreleri yeterince sabitlemek ve korumak gerçekten önemlidir.
    • Makine mühendisliği bitirme projemde bir elektrikli kaykayın kurşun-asit aküsünü nikel metal hidrit pil ile değiştirmiştim. 2008’de lityum batarya fiyatları bir üniversite öğrencisi bütçesiyle karşılanamazdı.
      Bu bana batarya teknolojisine karşı yeni bir saygı kazandırdı; bugün bile bataryalar bana biraz anlaşılmaz sihirli kutular gibi geliyor.
      Projede en gurur duyduğum kısım, gelişmiş voltaj/akım kayıt ekipmanı alacak paramızın olmaması ve akımın da epey yüksek olmasıydı. Bir voltmetre ile analog ampermetreyi kontrplağa kablo bağıyla bağladım; 2x4 keresteyi 90 derece dikerek üzerine kamera tutturdum. O halde sürüş yaparken video çektim ve zamanı diğer birimlerle eşleştirebildim. Videoyu izleyerek sonuçları elle bir elektronik tabloya aktardım.
      Hızlı ya da çok hassas değildi ama iyi çalıştı ve en önemlisi bütçeye uydu.
    • Harika. Ben de denemek isterdim ama hackleme becerilerim epey dijital alanla sınırlı.
      Önümüzdeki birkaç yılda gerçekten ilginç olacak şey, otomobillerden çıkan bataryaların şebeke depolaması ya da böyle kurulumlarda ev tipi yedek güç kaynağı olarak yeniden kullanılmasının artması. Genelde elektrikli araç bataryaları, özgün kapasitelerinin %80’ine ulaştıklarında ömürlerinin sonuna gelmiş sayılıyor.
      Ama kapasite, ne kadar hızlı çevrim yaptırıldığına ve hangi şarj durumu aralığında kullanıldığına da bağlı. Şarj durumu penceresi ne kadar geniş ve çevrim ne kadar hızlıysa bataryaya binen stres ve kayıplar o kadar artar. Arabadan çıkarılan bataryayı bir kutuya koyup daha yavaş ve daha dar bir şarj durumu aralığında çevrim yaptırırsan çok daha uzun süre kullanabilirsin.
    • Neredeyse aynısını yaptım. Sadece güneş kısmı yok; inverter ve USB koydum.
      Hangi kasayı seçtiğini merak ediyorum. Şahsen en zor kısmın bu olduğunu düşündüm.
      Ben Amazon’dan sert plastik bir mühimmat kutusu kasası aldım. Avrupa’da bulmak zordu.
      Denemek isteyenler için Will Prowse’un YouTube videoları harika. Sıradan bir batarya, yani güneş jeneratörü değilse, bugünlerde kendin yapmanın daha ucuz olacağını sanmıyorum. Çünkü 1 kWh LFP 12 V batarya yaklaşık 200 dolara alınabiliyor.
    • Kendin yapınca genelde paylaşılmayan pek çok şey öğreniyorsun. Bu tür işlerde gereken emek epey büyük olduğundan çoğu kişi zahmetine girmiyor.

  • Pille çalışan donanım ürünleri geliştirmede kullanılabilecek enerji profilleme araçları ile ilgileniyorsanız Nordic Semiconductor’ın PPK II’sini şiddetle öneririm.
    Makul bir fiyata gerçek enerji kullanımını oldukça iyi profilleyebilen bir donanım aracı ve yazılım kiti elde ediyorsunuz. Fiyatı bir basamak daha yüksek olan araçlarla karşılaştırıldığında bile güç profili sunma yeteneği beklentinin üzerinde. Pille çalışan bir donanım ürünü tasarlıyorsanız böyle bir araç şart.
    Reklam gibi gelebilir ama değil. Nordic Semiconductor ile hiçbir bağım yok. Sadece iyi bir araç ve bu alanda maliyet açısından verimli seçenekler çok az olduğu için memnuniyetle öneriyorum.

    • Bu araç, küçük cihazların pil ömrünü en üst düzeye çıkarması gereken kişilere uygun.
      Daha yüksek güçlü doğru akım yükleri için Hall etkisi sensörleri var. Genellikle ortasında delik olan plastik bir muhafaza biçimindeler; yüksek akım taşıyan tek bir kablo bu delikten geçirilir. Çoğunlukla yaklaşık 5V doğru akım besleme gerekir ve akımla orantılı bir voltaj çıkışı verirler.
      Kablodan çıkan manyetik alanı algıladıkları için doğrudan bağlantı gerekmez; yüksek akım, yüksek voltaj ya da ikisini birden ölçerken iyidirler. Bazıları ayrık halka yapısındadır, böylece mevcut kabloyu kesmeden sensörü etrafına takabilirsiniz.
      Alternatif akım için akım transformatörleri vardır; kurulum biçimi benzerdir ve algılanan kablo akımına karşı sabit oranlı küçük bir akım çıkışı verirler.
      Taşınabilir sürümleri pens tipi AC/DC ampermetrelerdir; yaygın araçlardır. Bunların hepsi standart ve makul fiyatlı ürünler.
    • Nordic Semiconductor’ın PPK II’si iyi görünüyor. Ürün sayfasına göre “sub-uA’dan 1A’e kadar akımı ölçebilir ve isteğe bağlı olarak sağlayabilir” deniyor.
      1A’den daha fazlasını sağlayabilen benzer bir cihaz önerisi olup olmadığını merak ediyorum.
    • Sensor Watch’u geliştirenler de güç tüketimini test etmek için Power Profiler Kit II kullanmış. Gerçekten iyi bir cihaz gibi görünüyor.
      https://www.nordicsemi.com/Products/Development-hardware/Pow...
      Elektronikten anlamayan biri için bu donanımı kullanmak ne kadar zor olur? Yardımcı olmak için bir tane almak istiyorum ama devre tarafında neredeyse acemiyim.
    • Bunu bilmek iyi oldu. Pille çalışan donanım geliştirip geliştirmediğini merak ediyorum.

  • Paylaştığın için teşekkürler. PyBaMM gerçekten çok iyi hazırlanmış. Onu ilk kez rakip bir Julia paketinin webinar’ında duymuştum.
    Yine de yeni bir ürün için kendi hücresini gerçekten tasarlayan kaç kuruluş var merak ediyorum. Bir de bu paketler ne kadar doğrulanmış durumda? Pil deşarj verisi toplamanın pahalı ve uzun sürdüğünü biliyorum.
    Kendi deneyimim düşüncelerimi fazla etkiliyor olabilir. Benim aklımdaki pil modelleme, devre simülatörleri ve genel pillerin büyük toleransları içinde kaybolmayacak etkileri dahil etmekle sınırlı.
    Daha ayrıntılı fiziksel modellemenin ilginç olduğu alan, şarj edilebilir pillerin uzun vadeli bozunma ve aşınma modellemesi gibi görünüyor. Bu yönde eğitimler veya örnekler var mı?

    • Güzel soru. Laboratuvarda yeni malzeme geliştiren biriyseniz PyBaMM’deki fizik tabanlı modeller yardımcı olacaktır.
      “Kuruluş” geniş bir ifade ama şirket anlamında söylüyorsanız, pillerle herhangi bir şekilde ilgilenen tüm şirketler içindeki oran muhtemelen oldukça küçüktür. Ancak bu şirketlerin değeri orantısız derecede büyük. Büyük otomobil üreticilerini, havacılık-uzay gibi uç koşullarla uğraşan şirketleri ve maden kamyonlarını elektrikliye çeviren Fortescue gibi ağır ekipman şirketlerini düşünün.
      Hücre ve hücre malzemesi üreten, hücre tasarımı yapan tüm şirketler fiziksel modellemeden kesinlikle fayda sağlayabilir. Paket doğrulaması güçlü sayılır ve PyBaMM’de hakemli makalelere çok sayıda atıf var. Belirli bir hücrenin simülasyon sayılarının doğrulanması muhtemelen daha zayıf tarafta ve sektörün asıl acı noktası bu. ionworks bu sorunu çözmeye çalışıyor.

  • Ticari hücreleri temel alarak PyBaMM modelini parametreleştirme üzerine bir blog yazısı olsa ilginç olurdu.
    Simülasyon tabanlı tasarım yapan birçok pil mühendisi, literatürden, X-ray’den vb. parametre belirleme konusunda benzer süreçleri tekrarlıyor olmalı.

  • Herkes blog platformları ve kişisel blog siteleri yapıp duruyor ama aslında GitHub baştan beri mükemmel çözümdü.

    • Doğru. Gerekli olan tek şey bir README ve GIF oluşturabilen bir Python paketi.
      BattBot projemiz için bu özelliği PyBaMM’e ekledik: https://github.com/pybamm-team/BattBot
      Bunu, şu anda CERN’de çalışan harika bir GSOC öğrencisi yaptı.

  • Yazı son derece kısa. Kendi pilimi debug etmek ya da belirli bir pil hakkında pek fazla şey yok; daha çok genel bir pili birkaç olasılıksal ve nitel ölçümle profillemeye benziyor
    Örneğin gereksinim pybamm=24.1
    https://github.com/pybamm-team/PyBaMM

    • Kısa hissettirmesine üzüldüm. Kısa bir giriş olarak tasarlamıştım; az da olsa ilginç bulan veya sorunla ilgili gören kişilerin PyBaMM’in daha ayrıntılı örneklerini okumasını umuyordum
      İlgileniyorsanız, silisyum anot pil iyileştirmeleri için yoğun biçimde araştırılan malzemelerden yalnızca biri. Kutsal kâse ise anot tarafında hiç konak malzemesi olmayan lityum metal. Nihai enerji yoğunluğunu sağlayabilir, ancak ticarileştirme şu ana kadar genel olarak başarılı olmadı
    • pybamm.Experiment bu şekilde doğal dil talimatları mı alıyor? Bir LLM bunu daha yapılandırılmış bir biçime mi ayrıştırıyor?
      “1C ile 1 saat şarj et, kamp ateşinin altına koy, 1000C ile deşarj et ve marshmallow kızart”

  • Yazı ilginçti ama burada debug kelimesinin doğru olup olmadığından emin değilim. Dizüstü bilgisayar ya da otomobil pilinin çok hızlı bitmesine neden olan yazılım veya elektronik devre hatalarını debug eden bir yazı sanmıştım
    Başlık daha çok “Kullanım amacıma uygun pil seçimini modelleme yöntemi” ya da “Pil tasarımındaki ödünleşimleri anlamak” gibi olmalıymış

    • Haklı bir nokta. Sanırım biraz serbest kullanmışım. Programlama terimlerini gündelik hayata taşıma alışkanlığım var
      Niyetim, bir şeyin neden optimum olmadığını anlamaya çalışmaktı

  • Bu kütüphane, sodyum piller gibi başka elektrolit sistemlerinde de çalışacak kadar parametrize edilmiş mi? Akış pilleri nasıl olur? Zarın iki yanında iki akışkan varsa çatlaklar o kadar büyük bir sorun değil gibi
    Ya da en azından kurşun-asit piller? Yani bu aslında “lityum debug” mı?

    • PyBaMM’de varsayılan olarak bulunan modeller sodyum pillerine ve kurşun-asit pillere uygulanabilir. Yani tam Doyle-Fuller-Newman modeli ya da tek parçacık sadeleştirme modeli
      Akış pilleri, ayırıcının iki tarafındaki zorlanmış taşınımı modellemeyi gerektireceği için muhtemelen yeni bir model uygulaması gerekir; PyBaMM bunu destekler
      PyBaMM’in görece modüler bir modelleme sistemi olduğunu biliyorum, ancak uygulanmış modellerin nasıl ayrıldığından emin değilim
    • PyBaMM teknik olarak kimyasal bileşimden bağımsız, ama örneklerin çoğunun lityum iyon için olduğu da doğru
      Sodyum iyon için fiziksel olgular esasen aynı, yalnızca sayılar farklı olduğu için gayet mümkün olmalı. Akış pilleri, taşınım gibi birkaç önemli sürecin eklenmesini gerektirdiğinden biraz daha zor
      Kurşun-asit pil örneği de var. PyBaMM aslında Valentin doktora yaparken kurşun-asit pillerle başlamıştı: https://sites.google.com/view/valentinsulzer/publications

  • Yazıda yalnızca ima edilip derinlemesine ele alınmayan elektrikli uçuşun performans gereksinimleriyle ilgileniyorsanız, bu açık erişimli makale çok iyi: https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acsenergylett.8b02195