Yeni makine öğrenimi modeli lityum-iyon pillerin aşırı ısınmasını tespit ederek yangını önlüyor.

Elektrikli araçların en kritik güvenlik sorunlarından biri, sıcaklık artışları tehlikeli sonuçlara yol açabileceğinden bataryalarını serin tutmaktır.

Arizona Üniversitesi'nden bir doktora öğrencisi tarafından yürütülen yeni araştırma, bu tür araçlara güç sağlamak için yaygın olarak kullanılan lityum-iyon bataryalardaki sıcaklık artışlarını tahmin etmenin ve önlemenin bir yolunu öneriyor.

Goswami ve danışmanı, havacılık ve makine mühendisliği profesörü ve proje baş araştırmacısı Vitaliy Yurkiv, Savunma Bakanlığı'nın Rekabetçi Araştırmaları Teşvik Etmek için Savunma Kuruluşu Programı'ndan aldıkları 599.808 dolarlık destekle, termal kaçak olarak bilinen lityum-iyon pil aşırı ısınmasını algılamak, tahmin etmek ve tanımlamak için çoklu fizik ve makine öğrenimi modellerini kullanan bir çerçeve geliştirdiler.

Goswami, gelecekte bu çerçevenin bir elektrikli aracın batarya yönetim sistemine entegre edilerek bataryanın aşırı ısınmasının önlenebileceğini ve böylece sürücü ve yolcuların korunabileceğini söyledi.

“Yeşil enerjiye geçmemiz gerekiyor” diyen Goswami, ‘ancak lityum-iyon bataryalarla ilgili güvenlik endişeleri var’ dedi.

Termal kaçak son derece tehlikeli ve tahmin edilmesi zor olabilir.

Goswami, “Bir bataryadaki sıcaklık üstel bir şekilde artacak ve yangına neden olacaktır” dedi.

Bir elektrikli araç akü paketi, birbirine sıkı sıkıya bağlı akü “hücrelerinden” oluşur. Günümüzün elektrikli araçlarında her bir batarya paketinde 1.000'den fazla hücre bulunabilmektedir.

Bir hücrede termal kaçak meydana gelirse, yakındaki hücrelerin de ısınma olasılığı yüksektir ve domino etkisi yaratır. Goswami, bunun gerçekleşmesi halinde elektrikli aracın tüm batarya paketinin patlayabileceğini söyledi.

Bunu önlemek için araştırmacılar, gelecekteki sıcaklıkları tahmin etmek için geçmiş sıcaklık verilerini bir makine öğrenimi algoritmasına besleyen - batarya hücrelerinin etrafına sarılmış - termal sensörler kullanmayı öneriyorlar.

Algoritma, bir kaçak olayının ne zaman ve nerede başlayabileceğini tahmin ediyor.

Goswami, “Sıcak noktanın (termal kaçak başlangıcı) yerini bilirsek, bataryayı bu kritik aşamaya ulaşmadan önce durdurmak için bazı çözümlere sahip olabiliriz” dedi.

Yurkiv, Goswami'nin algoritmasının doğruluğundan çok etkilendi. Onun araştırmasından önce, makine öğrenimi modelleri termal kaçağı tahmin etmek için kullanılmamıştı.

Yurkiv, “Makine öğreniminin termokupl sıcaklığını ve sıcak noktaların yerini bu kadar hassas bir şekilde tahmin etmede bu kadar üstün olacağını beklemiyorduk” dedi.

“Hiçbir insan bunu yapamazdı.”  

Araştırma, Goswami ve Yurkiv'in Ocak ayında yayınladıkları, kaçağı tahmin etmek için termal görüntülemenin kullanımını araştıran ve inceleme için sürekli fotoğraf çeken ağır görüntüleme ekipmanı gerektiren bir makaleye dayanıyor.

Goswami ve Yurkiv'in son makalelerinde tanımladıkları çözüm daha hafif ve daha uygun maliyetli.

Goswami'nin araştırması Amerikan otomobil üretim tarihinin önemli bir noktasında yayımlandı. Makalenin yayınlandığı Temmuz ayında, Biden yönetimi sekiz eyalette elektrikli araç üretimine 1,7 milyar dolarlık bir yatırım yapılacağını duyurdu.

2023 yılında küresel elektrikli araç satışları 2022 yılına göre %35 arttı. Goswami, talep arttıkça elektrikli araçların hareketi için güvenlik önlemlerinin şart olduğunu söyledi.

“Birçok insan çeşitli güvenlik endişeleri nedeniyle hala pilleri benimsemekte tereddüt ediyor” dedi. “Yaygın bir kabul görmek için, kamuoyunun devam eden araştırmaların bu kritik güvenlik sorunlarını aktif bir şekilde ele aldığını bilmesi çok önemlidir.”