Combinación de inteligencia artificial con la galardonada tecnología de medición del estado de las baterías
"Es uno de los diagnósticos que pueden ser útiles para conocer el rendimiento, la vida útil y la seguridad de las baterías desde el principio"
Medir continuamente el estado y la seguridad de las baterías es un reto importante a medida que entran en el mercado más vehículos eléctricos, dispositivos de almacenamiento de energía a escala de red y otras tecnologías de energía limpia.
Una colaboración entre Dynexus y Pattern Computer, Inc., proporcionará un impulso de I.A. a la tecnología iRIS del INL para mejorar la forma en que se mide el estado de las baterías para ayudar a maximizar su valor y mejorar la seguridad.
Idaho National Laboratory
iRIS puede acceder a una sola célula de batería o a cadenas de baterías, que se utilizan habitualmente en muchas aplicaciones de consumo.
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La industria necesita mejores formas de diagnosticar las baterías que alimentan estos dispositivos para garantizar su seguridad, rendimiento y fiabilidad desde el principio hasta el reciclaje. Por ejemplo, las baterías de iones de litio, a pesar de su extenso uso en múltiples aplicaciones de electrónica de consumo, telecomunicaciones y automoción, pueden experimentar varios problemas a lo largo de su vida útil, como pérdida de capacidad involuntaria, cortocircuitos y desbordamiento térmico.
En 2011, investigadores del Laboratorio Nacional de Idaho desarrollaron una tecnología galardonada para medir la salud y seguridad de las baterías.
Al enviar múltiples ondas de corriente eléctrica simultáneamente a través de una batería, la tecnología de Espectroscopía de Impedancia Rápida en Línea (iRIS) determina la resistencia de la batería y puede monitorizar cómo cambia la resistencia con el tiempo. Estos datos dicen mucho sobre el estado de carga, la salud y la seguridad de la batería. Dynexus Technology, Inc., con sede en Loveland (Colorado), obtuvo la licencia exclusiva de la tecnología iRIS del Laboratorio Nacional de Idaho en 2015.
Ahora, iRIS está recibiendo un impulso de inteligencia artificial gracias a una colaboración de la industria privada entre Dynexus y Pattern Computer, Inc, una empresa que utiliza el reconocimiento de patrones para hacer que los conjuntos de datos complejos sean comprensibles y procesables.
iRIS mejora el diagnóstico de la batería
Incluso sin inteligencia artificial, iRIS mejora a otras herramientas similares de diagnóstico de baterías porque es mucho más rápido -puede generar una gran cantidad de datos en cuestión de segundos, en lugar de minutos- y puede realizar mediciones mientras la batería se está cargando o descargando.
El iRIS puede medir hasta 50 voltios, aunque los investigadores de Dynexus están trabajando en una versión que pueda medir hasta al menos 100 voltios, lo que puede utilizarse para diversas configuraciones de módulos de baterías.
Esto hace que iRIS sea idóneo para realizar funciones de control de calidad en una fábrica de baterías o para medir el estado de baterías antiguas (por ejemplo, baterías de vehículos eléctricos de capacidad reducida) y destinarlas a un uso secundario.
Al combinar iRIS con el motor Pattern's Pattern Discovery Engine, los investigadores esperan que la herramienta sea aún más potente.
"Para que la reutilización y refabricación de baterías sea sostenible, necesitamos poder financiar y asegurar los activos de baterías de segundo uso", afirma David Sorum, director general de Dynexus Technology, Inc. "Necesitamos conocer la capacidad restante y el estado de salud a lo largo del ciclo de vida de una batería. Trabajando juntos, Dynexus y Pattern pueden ayudar significativamente a resolver ese reto."
Los integradores de baterías podrían utilizar la tecnología híbrida iRIS/Pattern para retos de diagnóstico difíciles, como la predicción de fallos de baterías o el emparejamiento de baterías similares dentro del mismo dispositivo para que ofrezcan un rendimiento óptimo.
La tecnología del INL tiene un gran impacto
Tanvir Tanim, científico jefe de investigación y desarrollo de baterías del INL, utiliza iRIS en sus investigaciones y compara la tecnología con otras herramientas de diagnóstico.
"Es uno de los diagnósticos que pueden ser útiles para comprender desde el principio el rendimiento, la vida útil y la seguridad de las baterías", afirma. "Si nos limitamos a las mediciones convencionales -tensión, temperatura y corriente-, suele ser difícil medir con precisión el estado de salud y el estado de seguridad de una batería".
La colaboración Dynexus-Pattern es un ejemplo de cómo una tecnología desarrollada y probada en el INL, y comercializada por empresas privadas, podría potencialmente tener un gran impacto en la industria, dijo el director de comercialización del INL, Ryan Bills.
"Con iRIS, Dynexus ha despertado el interés de clientes de la industria y la administración", afirmó. "Ahora, la asociación Pattern constituye la base de algo nuevo. Juntos, van a mejorar la forma de medir la salud de las baterías, moviendo la aguja del diagnóstico de baterías al pronóstico de baterías para ayudar a maximizar el valor de las baterías y mejorar la seguridad."
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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