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Enregistrement W7009481798

Electrochemical-thermal Analysis of High Capacity Li-ion Pouch Cell for Automotive Applications

2020· dissertation· en· W7009481798 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPolitecnico di TorinoUniversity of Windsor
Mots-clésAutomotive industryBattery (electricity)ThermalHeat generationVoltageAutomotive engineLimit (mathematics)Fossil fuel
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Latest regulatory trends implemented in order to limit emissions combined with research advances in alternative fuels have paved the road toward vehicle electrification. Major original equipment manufacturers (\\acrshort{OEM}s) have already marketed electric vehicles in large scale but apart from business strategies and policies, the real engineering problems must be addressed. Lithium-ion batteries are a promising technology for energy storage; however, their low energy density and complex electro-chemical nature, compared to fossil fuels, presents additional challenges. Their complex nature and strong temperature dependence during operation must be studied with additional accuracy, capable to predict their behavior. In this research, a pseudo two dimensional (\\acrshort{P2D}) electro-chemical model, coupled with a 3D thermal energy balance for a recent high capacity \\acrshort{NMC} pouch cell for automotive applications is developed. The electrochemical model with its temperature dependent parameters is validated at different temperatures and various discharge C-rates to accurately replicate the battery cell operational conditions. The sources of heat are distinguished and characterized via advanced electrochemical-modelling approach, in various battery operations and different thermal boundary conditions. For example, it was determined that the temperature rise during discharge at high C-rates, under natural convection, could result in thermal runaway, if managed incorrectly. Ohmic heat generation of current collectors and cell tabs is investigated and included. Hence, the thermal analysis provides insights on the current and voltage profiles causing the minimum thermal stress on the cell and the location of heat generation spatially and temporally during the battery discharge. Different modelling approximation of the cell are studied starting from the cell fundamental unit. This provides effective design considerations for the battery thermal management system (\\acrshort{BTMS}) to enhance performance, cycle life and safety of future electrified vehicle energy storage systems.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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