Associer l'intelligence artificielle à une technologie primée de mesure de l'état des batteries
"C'est l'un des diagnostics qui peuvent être utiles pour comprendre les performances, la durée de vie et la sécurité des batteries à un stade précoce"
La mesure continue de la santé et de la sécurité des batteries est un défi important à l'heure où de plus en plus de véhicules électriques, de dispositifs de stockage de l'énergie à l'échelle du réseau et d'autres technologies d'énergie propre arrivent sur le marché.
Une collaboration entre Dynexus et Pattern Computer, Inc. donnera un coup de pouce à la technologie iRIS de l'INL pour améliorer la façon dont la santé des batteries est mesurée afin d'en maximiser la valeur et d'en améliorer la sécurité.
Idaho National Laboratory
iRIS peut accéder à un seul élément de batterie ou à des chaînes de batteries, qui sont couramment utilisées dans de nombreuses applications grand public.
Idaho National Laboratory
L'industrie a besoin de meilleurs moyens pour diagnostiquer les batteries qui alimentent ces appareils afin de garantir leur sécurité, leur performance et leur fiabilité, de leur création à leur recyclage. Par exemple, les batteries lithium-ion, malgré leur utilisation intensive dans de multiples applications, de l'électronique grand public aux télécommunications en passant par l'automobile, peuvent connaître plusieurs problèmes au cours de leur durée de vie, tels qu'une perte de capacité involontaire, des courts-circuits et un emballement thermique.
En 2011, des chercheurs du laboratoire national de l'Idaho ont mis au point une technologie primée pour mesurer la santé et la sécurité des batteries.
En envoyant simultanément plusieurs ondes de courant électrique à travers une batterie, la technologie iRIS (Inline Rapid Impedance Spectroscopy) détermine la résistance de la batterie et peut suivre l'évolution de cette résistance dans le temps. Ces données en disent long sur l'état de charge, la santé et la sécurité de la batterie. La société Dynexus Technology, Inc., basée à Loveland (Colorado), a obtenu une licence exclusive pour la technologie iRIS auprès de l'Idaho National Laboratory en 2015.
Aujourd'hui, iRIS bénéficie d'une intelligence artificielle grâce à une collaboration privée entre Dynexus et Pattern Computer, Inc. une société qui utilise la reconnaissance des formes pour rendre compréhensibles et exploitables des ensembles de données complexes.
iRIS améliore le diagnostic de la batterie
Même sans intelligence artificielle, iRIS est supérieur à d'autres outils de diagnostic de batterie similaires parce qu'il est beaucoup plus rapide - il peut générer une multitude de données en quelques secondes au lieu de quelques minutes - et qu'il peut prendre des mesures pendant que la batterie est en train de se charger ou de se décharger.
L'iRIS peut mesurer jusqu'à 50 volts, mais les chercheurs de Dynexus travaillent sur une version capable de mesurer jusqu'à au moins 100 volts, ce qui peut être utilisé pour diverses configurations de modules de batterie.
L'iRIS peut donc être utilisé pour des fonctions de contrôle de la qualité dans une usine de batteries ou pour mesurer l'état de batteries plus anciennes (dans les batteries de véhicules électriques dont la capacité a été réduite, par exemple) afin qu'elles puissent être réutilisées à d'autres fins.
En combinant iRIS avec le moteur de découverte de motifs de Pattern, les chercheurs espèrent rendre l'outil encore plus puissant.
"Pour que la réutilisation et la refabrication des batteries soient durables, nous devons être en mesure de financer et d'assurer les actifs des batteries de seconde utilisation", a déclaré David Sorum, PDG de Dynexus Technology, Inc. "Nous devons comprendre la capacité restante et l'état de santé tout au long du cycle de vie d'une batterie. En travaillant ensemble, Dynexus et Pattern peuvent contribuer de manière significative à relever ce défi.
Les intégrateurs de batteries pourraient utiliser la technologie hybride iRIS/Pattern pour relever des défis de diagnostic difficiles tels que la prévision des défaillances des batteries ou l'association de batteries similaires au sein d'un même appareil afin qu'elles offrent des performances optimales.
La technologie de l'INL a un impact important
Tanvir Tanim, chercheur principal en recherche et développement de batteries à l'INL, utilise iRIS dans le cadre de ses recherches et compare la technologie à d'autres outils de diagnostic.
"C'est l'un des diagnostics qui peuvent être utiles pour comprendre les performances, la durée de vie et la sécurité des batteries à un stade précoce", explique-t-il. "Si l'on se contente de mesures conventionnelles - tension, température et courant - il est souvent difficile de mesurer avec précision l'état de santé et de sécurité d'une batterie.
La collaboration entre Dynexus et Pattern est un exemple de la manière dont une technologie développée et testée à l'INL, et commercialisée par des entreprises privées, pourrait avoir un impact important sur l'industrie, a déclaré Ryan Bills, responsable de la commercialisation à l'INL.
"Avec iRIS, Dynexus a suscité l'intérêt de clients de l'industrie et du gouvernement", a-t-il déclaré. "Aujourd'hui, le partenariat de Pattern constitue la base de quelque chose de nouveau. Ensemble, ils vont améliorer la façon dont la santé des batteries est mesurée, en passant du diagnostic des batteries au pronostic des batteries, afin de maximiser la valeur des batteries et d'améliorer la sécurité".
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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