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編者按：據(jù)外媒報道，現(xiàn)在，手機、電子設(shè)備、手提電腦、豐田和特斯拉等電動汽車、波音787飛機以及美國海軍的艦艇都使用鋰離子電池提供動力。此類電池雖然應(yīng)用普及，但是它們也有很多風險。

因為金屬鋰具很高的反應(yīng)性，因而此類電池和電池芯會發(fā)生“熱失控”，即會過熱、起火甚至爆炸。盡管發(fā)生的事故并不多見，但還是引發(fā)了公眾對鋰離子技術(shù)的擔憂。

現(xiàn)在，在美國國家科學基金會（National Science Foundation）一項為期5年、50萬美元的新?lián)芸畹闹С窒拢八_斯大學（the University of Kansas）的研究人員研發(fā)出一項技術(shù)，可監(jiān)控和防止鋰離子電池過熱。該大學機械工程系助理教授Huazhen Fang和他的學生一起研發(fā)出一種機器學習法，以監(jiān)測電池內(nèi)部的溫度。

據(jù)堪薩斯大學研究人員所說，目前大多數(shù)追蹤鋰離子電池溫度的技術(shù)還不夠成熟，因為傳感器只能讀取電池外部的表面溫度。

Fang教授表示：“通常，電池表面的溫度不足以告知我們有關(guān)電池的狀態(tài)，而電池內(nèi)部的溫度會告訴我們更多有關(guān)熱力學的信息。但是，現(xiàn)在很少有方法可以將傳感器放置在電池里面。然而，利用人工智能和機器學習，我們能夠預(yù)測電池芯內(nèi)部的溫度，從而讓我們能夠檢測電池行為。電池表面的溫度可為機器學習方法提供豐富的數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)學模型，就可以預(yù)測到電池內(nèi)部發(fā)生了什么”。

沒有將電池溫度假設(shè)為統(tǒng)一的溫度，現(xiàn)今有一種建模法稱為“集總參數(shù)模型”，就是將電池溫度假設(shè)為統(tǒng)一溫度。Fang教授表示其計算機學習技術(shù)可以預(yù)測電池內(nèi)部的溫度變化，是一種更精確、更現(xiàn)實的方法，可計算出電池發(fā)生熱失控的可能性。

Fang教授表示：“當電池充放電時，溫度分布是不均勻的，通?？拷姌O的電池內(nèi)部溫度會較高，但是外部表面溫度較低。集總參數(shù)模型只考慮到電池溫度均勻分布的情況，而我們的方法在時間和空間上重建了電池的溫度。”

堪薩斯大學研究人員將鋰離子電池的數(shù)據(jù)輸入人工智能，以推斷電池內(nèi)部溫度。此類數(shù)據(jù)可以在由電池供電的設(shè)備中進行處理，或者與云計算相連。如果電池發(fā)生熱失控，該設(shè)備可經(jīng)編程，將電池關(guān)閉會斷開，以免電池變熱起火或是引發(fā)爆炸。

憑借上述創(chuàng)新，鋰離子電池可通過將數(shù)百塊電池綁在一起，擴展到更多的工業(yè)應(yīng)用中。據(jù)Fang教授所說，鋰離子技術(shù)越來越多地應(yīng)用于大規(guī)模電網(wǎng)中，以存儲和排放太陽能和風能等可持續(xù)技術(shù)產(chǎn)生的電力。



原標題：堪薩斯大學研發(fā)機器學習技術(shù) 監(jiān)控/防止鋰離子電池熱失控