論文の概要: Experimental Methods, Health Indicators, and Diagnostic Strategies for Retired Lithium-ion Batteries: A Comprehensive Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01294v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 05:28:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.695351
• Title: Experimental Methods, Health Indicators, and Diagnostic Strategies for Retired Lithium-ion Batteries: A Comprehensive Review
• Title（参考訳）: 廃リチウムイオン電池の実験方法, 健康指標, 診断方略
• Authors: Song Zhang, Ruohan Guo, Xiaohua Ge, Perter Mahon, Weixiang Shen,
• Abstract要約: レビューは、物理的な健康指標、実験試験方法、データ生成および拡張技術を通じて制約に対処する進歩を合成する。 我々は,最小テスト機能,合成データ,ドメイン不変表現,不確実性認識が,限定的あるいは近似的なラベルの下で頑健な推論を可能にすることを強調する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.713591931789768
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reliable health assessment of retired lithium-ion batteries is essential for safe and economically viable second-life deployment, yet remains difficult due to sparse measurements, incomplete historical records, heterogeneous chemistries, and limited or noisy battery health labels. Conventional laboratory diagnostics, such as full charge-discharge cycling, pulse tests, Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS) measurements, and thermal characterization, provide accurate degradation information but are too time-consuming, equipment-intensive, or condition-sensitive to be applied at scale during retirement-stage sorting, leaving real-world datasets fragmented and inconsistent. This review synthesizes recent advances that address these constraints through physical health indicators, experiment testing methods, data-generation and augmentation techniques, and a spectrum of learning-based modeling routes spanning supervised, semi-supervised, weakly supervised, and unsupervised paradigms. We highlight how minimal-test features, synthetic data, domain-invariant representations, and uncertainty-aware prediction enable robust inference under limited or approximate labels and across mixed chemistries and operating histories. A comparative evaluation further reveals trade-offs in accuracy, interpretability, scalability, and computational burden. Looking forward, progress toward physically constrained generative models, cross-chemistry generalization, calibrated uncertainty estimation, and standardized benchmarks will be crucial for building reliable, scalable, and deployment-ready health prediction tools tailored to the realities of retired-battery applications.
• Abstract（参考訳）: リチウムイオン電池の信頼性の高い健康評価は、安全で経済的に有効な第2世代配備には不可欠であるが、希少な測定、不完全な歴史的記録、不均一な化学薬品、限られた、あるいはノイズの多い電池の健康ラベルにより、依然として困難である。 完全電荷帯電サイクリング、パルス試験、電気化学インピーダンス分光法(EIS)測定、熱特性測定などの従来の実験室診断は、正確な劣化情報を提供するが、老朽化段階のソート中に大規模に適用するには時間がかかりすぎる、設備集約的、あるいは条件に敏感であり、実際のデータセットは断片化され、一貫性がないままである。 本稿では、これらの制約に対処する最近の進歩を、物理健康指標、実験試験方法、データ生成および拡張技術、および教師付き、半教師付き、弱教師付き、教師なしのパラダイムにまたがる学習に基づくモデリング経路のスペクトルを通じて合成する。 我々は、最小限のテスト機能、合成データ、ドメイン不変表現、不確実性を考慮した予測が、限定的または近似的なラベルの下で、混合化学や操作履歴をまたいだ堅牢な推論を可能にしている点を強調した。 比較評価により、精度、解釈可能性、スケーラビリティ、計算負荷のトレードオフがさらに明らかになる。 今後は、物理的に制約された生成モデル、化学間の一般化、キャリブレーションされた不確実性推定、標準化されたベンチマークへの進歩が、引退型電池アプリケーションの現実に合わせた信頼性があり、スケーラブルで、デプロイ可能なヘルス予測ツールの構築に不可欠となるだろう。

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