論文の概要: Machine Learning-Assisted Sustainable Remanufacturing, Reusing and Recycling for Lithium-ion Batteries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00276v2
• Date: Fri, 26 Sep 2025 00:32:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:53.81639
• Title: Machine Learning-Assisted Sustainable Remanufacturing, Reusing and Recycling for Lithium-ion Batteries
• Title（参考訳）: 機械学習によるリチウムイオン電池の持続的再製造・再利用・リサイクル
• Authors: Shengyu Tao,
• Abstract要約: この論文は、バッテリライフサイクルを通じてこれらの課題に対処するための機械学習支援フレームワークを開発する。 物理情報による品質制御モデルは、限られた初期サイクルデータから長期劣化を予測する。 予備電池の迅速かつ正確な評価を可能にする生成学習に基づく残留値評価方法。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The sustainable utilization of lithium-ion batteries (LIBs) is crucial to the global energy transition and carbon neutrality, yet data scarcity and heterogeneity remain major barriers across remanufacturing, reusing, and recycling. This dissertation develops a machine learning assisted framework to address these challenges throughout the battery lifecycle. A physics informed quality control model predicts long-term degradation from limited early-cycle data, while a generative learning based residual value assessment method enables rapid and accurate evaluation of retired batteries under random conditions. A federated learning strategy achieves privacy preserving and high precision cathode material sorting, supporting efficient recycling. Furthermore, a unified diagnostics and prognostics framework based on correlation alignment enhances adaptability across tasks such as state of health estimation, state of charge estimation, and remaining useful life prediction under varied testing protocols. Collectively, these contributions advance sustainable battery management by integrating physics, data generation, privacy preserving collaboration, and adaptive learning, offering methodological innovations to promote circular economy and global carbon neutrality.
• Abstract（参考訳）: リチウムイオン電池(LIB)の持続的利用は、地球規模のエネルギー移動と炭素中立性にとって重要であるが、データ不足と不均一性は、再製造、再利用、リサイクルにおいて大きな障壁である。 この論文は、バッテリライフサイクルを通じてこれらの課題に対処するための機械学習支援フレームワークを開発する。 物理情報品質制御モデルは、限られた初期サイクルデータから長期劣化を予測し、生成学習に基づく残留値評価法は、ランダムな条件下での電池の迅速かつ正確な評価を可能にする。 フェデレート学習戦略は、プライバシー保護と高精度な陰極材料ソートを実現し、効率的なリサイクルを支援する。 さらに、相関アライメントに基づく統合診断・診断フレームワークは、健康状態の推定、電荷推定の状態、および様々なテストプロトコル下での有用な生活予測などのタスクへの適応性を高める。 これらの貢献は、物理学、データ生成、プライバシー保護協力、適応学習を統合し、循環経済とグローバルな炭素中立性を促進するための方法論的な革新を提供することによって、持続可能なバッテリー管理を促進する。

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