A modeling and experimental study of capacity fade for lithium-ion batteries
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Notice bibliographique
Résumé
Lithium-ion batteries are extensively used in electric vehicles, however, their significant degradation over discharge and charge cycles results in severe capacity fade, limiting driving ranges of electric vehicles over time and useful lifetime of batteries. In this study, capacity fade for lithium-ion battery has been investigated through modeling and experiment. A predictive model is developed based on first principles incorporating degradation mechanisms. The mechanisms of degradation considered include solid-electrolyte interface (SEI) growth and active material loss at both negative and positive electrodes. Battery performance including capacity is measured experimentally under discharge and charge cycling with battery operation temperature controlled. It is shown that battery capacity is reduced over battery discharge/charge cycling at a given battery operation temperature, and the model predicted battery performance, including capacity fade, agrees well with the experimental results. As the number of discharge/charge cycles are increased, battery capacity is reduced significantly; battery capacity fade is increased substantially when battery operation temperature is increased, indicating significantly accelerated aging of the battery at elevated operation temperatures and hence the importance of battery thermal management in the control of battery operation temperature for practical applications such as electric vehicles. Battery capacity fade is mainly caused by SEI film growth at the negative electrode, which is the largest contributing factor to the capacity fade, and the active material isolation at the negative electrode, which is the second largest influencing aging factor.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle