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Enregistrement W4385257842 · doi:10.1109/itec55900.2023.10187072

Investigating the Applicability of Electrochemical Impedance Spectroscopy for Parallel-Connected Lithium-ion Battery Modules

2023· article· en· W4385257842 sur OpenAlexaff
Wenlin Zhang, Ryan Ahmed, Saeid Habibi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDielectric spectroscopyElectrical impedanceTest fixtureFixtureBattery (electricity)Materials scienceSortingBattery packElectronic engineeringComputer scienceElectrical engineeringElectrodeEngineeringElectrochemistryChemistryPower (physics)PhysicsMechanical engineeringAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrochemical impedance spectroscopy (EIS) is a non-destructive method of testing that provides information on the internal processes within a cell. Previous studies using EIS have primarily focused on the cell level, with few studies conducted at the module or pack level. This study applies EIS to eight 4P1S modules at varying states-of-charge (100%, 50%, and 0%) and degrees of aging. At 100% SOC, the modules show relatively high impedance values and good distinguishability between modules with different states-of-health (SOH). As the overall SOH decreases, both the real and imaginary impedance values at the transition frequency show a clear increasing trend. Additionally, the transition frequencies cluster between 0.025 to 0.050 Hz, indicating that a small range of low-frequency signals may be sufficient for obtaining diagnostic information. For this study, a custom spring-loaded battery fixture was developed, allowing cells to be connected in parallel and series configurations without the need for welding. The repeatability of results with inserted and removed cells was also studied. The results indicate that module-level EIS tests on parallel-connected cells are strongly correlated with the overall SOH of the module and provide foundational information for implementing EIS tests at the module and pack level for state estimation, fault detection, and rapid battery sorting.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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