論文の概要: Early-Cycle Internal Impedance Enables ML-Based Battery Cycle Life Predictions Across Manufacturers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05326v1
• Date: Sat, 5 Oct 2024 17:04:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 19:27:19.027804
• Title: Early-Cycle Internal Impedance Enables ML-Based Battery Cycle Life Predictions Across Manufacturers
• Title（参考訳）: 初期のサイクル内部インピーダンスによりMLベースのバッテリーサイクル寿命予測が可能に
• Authors: Tyler Sours, Shivang Agarwal, Marc Cormier, Jordan Crivelli-Decker, Steffen Ridderbusch, Stephen L. Glazier, Connor P. Aiken, Aayush R. Singh, Ang Xiao, Omar Allam,
• Abstract要約: 電圧容量プロファイルデータにのみ依存する特徴を構成する手法は、通常、セルケミストリーをまたいだ一般化に失敗する。 本研究では、従来の電圧容量特性と直流内部抵抗(DCIR)測定を組み合わせた手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9117750917060574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting the end-of-life (EOL) of lithium-ion batteries across different manufacturers presents significant challenges due to variations in electrode materials, manufacturing processes, cell formats, and a lack of generally available data. Methods that construct features solely on voltage-capacity profile data typically fail to generalize across cell chemistries. This study introduces a methodology that combines traditional voltage-capacity features with Direct Current Internal Resistance (DCIR) measurements, enabling more accurate and generalizable EOL predictions. The use of early-cycle DCIR data captures critical degradation mechanisms related to internal resistance growth, enhancing model robustness. Models are shown to successfully predict the number of cycles to EOL for unseen manufacturers of varied electrode composition with a mean absolute error (MAE) of 150 cycles. This cross-manufacturer generalizability reduces the need for extensive new data collection and retraining, enabling manufacturers to optimize new battery designs using existing datasets. Additionally, a novel DCIR-compatible dataset is released as part of ongoing efforts to enrich the growing ecosystem of cycling data and accelerate battery materials development.
• Abstract（参考訳）: リチウムイオン電池の寿命の終了(EOL)を予測することは、電極材料、製造プロセス、セルフォーマット、一般的なデータがないことによる重要な課題である。 電圧容量プロファイルデータにのみ依存する特徴を構成する手法は、通常、セルケミストリーをまたいだ一般化に失敗する。 本研究では、従来の電圧容量特性と直流内部抵抗(DCIR)測定を組み合わせ、より正確で一般化可能なEOL予測を可能にする手法を提案する。 初期サイクルDCIRデータの利用は、内部抵抗成長に関連する臨界劣化機構を捉え、モデルロバスト性を高める。 平均絶対誤差(MAE)が150サイクルである電極組成の異なる製造業者に対して、EOLのサイクル数を予測するモデルが示されている。 このクロスマニュファクチャラーの汎用性は、広範なデータ収集と再トレーニングの必要性を低減し、メーカーが既存のデータセットを使用して新しいバッテリー設計を最適化できるようにする。 さらに、成長を続けるサイクリングデータのエコシステムを強化し、バッテリー材料の開発を加速する取り組みの一環として、新しいDCIR互換データセットがリリースされた。

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