رئيس التحرير هيثم سليمان مدير التحرير محمد سليمان
آخر الأخبار
«ماي هوم للتطوير العقاري» تطلق أحدث مشروعاتها Latvia business hub باستثمارات 1.3 مليار جنيه بالعاصمة... إمبابي: أسعار الذهب بالأسواق المحلية ما زالت أقل من السعر العالمي بنحو 40 جنيهًا.. وهي فرصة للشراء " ماركيه " للتطوير توقيع ٣ بروتوكولات تعاون مع كبرى بيوت الخبرة لتنفيذ مشروع " شبابيك " بإجمالي 1.82 مليار جنيه مصري "التجاري الدولي" ينجح في إتمام التوريق التاسع لصالح "جي بي للتأجير التم... تدشين شركة «Kleek developments» باستثمارات ضخمة و تتأهب لطرح او مشروعاتها بالتجمع السادس بالقاهرة ال... " بيسكاى سوما باى للاستثمار العقاري " تعلن عن إنطلاق مشروع Biscay علي سواحل البحر الأحمر بالغردقة وزير الاستثمار: 5.7مليار دولار حجم صادرات السلع الهندسية والإلكترونية خلال 2024 الدولار يحوم قرب أعلى مستوى في عامين مع تبدد رهانات خفض الفائدة البترول: “بي بي” تنتهي من حفر بئرين لإنتاج الغاز بحقل ريفين البحري وزير البترول يبحث مع مجموعة القحطاني السعودية زيادة التعاون المشترك

اعلان جانبي  يسار
اعلان جانبي يمين

برنامج ذكاء اصطناعي يتنبأ بتدهور بطارية السيارات الكهربائية قبل الأوان

تُعد بطاريات الليثيوم أيون مكوناً رئيسياً لمعظم السيارات الكهربائية، بفضل أدائها العالي وكفاءتها وسلامتها، مقارنة بالبطاريات التقليدية، لكن لا تزال هناك مشكلة تقف حائلاً مع التنامي الآخذ في سوق السيارات الكهربائية، يتمثل في التنبؤ بعمرها، فقدرة هذه البطاريات تتدهور مع فقدان السعة بمرور الوقت ويعرف باسم “تقادم التقويم” وفقدان السعة الناتج عن الاستخدام ويعرف باسم “تقادم الدورة”

ولهذا السبب، لجأ باحثون إلى تطوير خوارزميات متقدمة للتعلم الآلي قائمة على الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بدقة بعمر التقويم.

في دراسة حديثة بتمويل من برنامج Horizon 2020 التابع للاتحاد الأوروبي، اتخذ فريق من العلماء هذا البحث خطوة إلى الأمام من خلال مقارنة دقة خوارزميتين على نطاق واسع من كيماويات بطاريات الليثيوم أيون التجارية.

على وجه التحديد، قاموا بسحب بيانات تقادم التقويم من ستة أنواع من كيماويات خلايا البطارية: أكسيد الكوبالت الليثيوم (LCO) ، فوسفات حديد الليثيوم (LIP) ، أكسيد المنغنيز الليثيوم (LMO) ، أكسيد التيتانيوم والليثيوم (LTO) ، أكسيد الألومنيوم الكوبالت النيكل (NCA) ، وأكسيد الكوبالت والمنغنيز والنيكل (NMC).

تم تقويم أعمار خلايا البطارية هذه في غرف درجة الحرارة عند 50 و 60 و 70 درجة مئوية، باستخدام الفولتية العالية والمتوسطة والمنخفضة، حسب موقع “ذا نيكست ويب” المعني بالأخبار التقنية.

للتنبؤ بشيخوخة البطاريات، حقق الفريق في كفاءة خوارزميتين للتعلم الآلي، هما: Extreme Gradient Boosting (XGBoost) والشبكة العصبية الاصطناعية (ANN).

لتقييم أداء الخوارزميتين، استخدم الباحثون مقياس متوسط ​​نسبة الخطأ المطلق (MAPE)، والذي يقيس متوسط ​​حجم الأخطاء بين القيم المتوقعة والقيم المقاسة. وببساطة، كلما كانت قيمة MAPE أصغر، زادت دقة التنبؤ.

أظهر اختبار الخوارزميات أنه يمكن استخدام خوارزمية XGBoost للتنبؤ بشكل فعال بعمر التقويم لمعظم كيميائات الخلايا بأقل قدر ممكن من الخطأ المطلق. وفي الوقت نفسه، تنتج ANN نتائج مرضية فقط لكيمياء الخلايا LFP و LTO و NCA.

ويوضح الرسم البياني أدناه حقيقة ما سبق:

وخلص الباحثون إلى إمكانية دمج خوارزمية XGB، خاصة فيما يتعلق بمواد كيميائية البطاريات التي تهيمن على صناعة السيارات (NCA ، NMC ، LFP)، في برامج تطبيقات بطاريات السيارات الكهربائية، للتنبؤ بنجاح بتأثيرات تقادم التقويم وتوفير عمر تشغيل أفضل لبطاريات السيارات الكهربائية.

ويتوقع الخبراء أن تستمر سوق السيارات الكهربائية في التوسع في المستقبل المنظور. فبحسب أحدث إصدار من نشرة توقعات السيارات الكهربائية، وهو تقرير سنوي تصدره “مؤسسة بلومبرج لتمويل أبحاث الطاقة الجديدة”.

ومن المتوقع أن تشهد مبيعات السيارات الكهربائية للركاب ارتفاعاً إلى 10 ملايين سيارة في عام 2025، و28 مليون في عام 2030، و56 مليون بحلول عام 2040.

اترك تعليقا