liionpack: A Python package for simulating packs of batteries with PyBaMM
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Electrification of transport and other energy intensive activities is of growing importance as it \nprovides an underpinning method to reduce carbon emissions. With an increase in reliance on \nrenewable sources of energy and a reduction in the use of more predictable fossil fuels in both \nstationary and mobile applications, energy storage will play a pivotal role and batteries are \ncurrently the most widely adopted and versatile form. Therefore, understanding how batteries \nwork, how they degrade, and how to optimize and manage their operation at large scales is \ncritical to achieving emission reduction targets. The electric vehicle (EV) industry requires \na considerable number of batteries even for a single vehicle, sometimes numbering in the \nthousands if smaller cells are used, and the dynamics and degradation of these systems, as well \nas large stationary power systems, is not that well understood. As increases in the efficiency \nof a single battery become diminishing for standard commercially available chemistries, gains \nmade at the system level become more important and can potentially be realised more quickly \ncompared with developing new chemistries. Mathematical models and simulations provide a \nway to address these challenging questions and can aid the engineer and designers of batteries \nand battery management systems to provide longer lasting and more efficient energy storage \nsystems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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