Prevenção de Incêndios em Baterias de Veículos Elétricos com Aprendizado de Máquina Avançado
São PauloVeículos elétricos (VEs): Inovação e Desafios na Segurança das Baterias
Os veículos elétricos (VEs) têm apresentado novas soluções para problemas ambientais, mas também trazem desafios técnicos, como a segurança das baterias. Um dos grandes problemas de segurança nos VEs é controlar a temperatura das baterias. As baterias de íon-lítio podem aquecer bastante, o que pode levar a problemas graves como incêndios.
Pesquisadores liderados por Basab Goswami, estudante de doutorado na Universidade do Arizona, apresentaram uma nova abordagem para prever e prevenir aumentos repentinos de temperatura em baterias de veículos elétricos (EV). Publicado no Journal of Power Sources, o estudo introduz um sistema de aprendizado de máquina que pode detectar, prever e identificar com precisão potenciais riscos relacionados a eventos de fuga térmica nessas baterias.
Aumento da Temperatura Ameaça Segurança das Baterias de Veículos Elétricos
A fuga térmica ocorre quando um aumento na temperatura desencadeia uma reação que eleva ainda mais a temperatura, podendo resultar em incêndios ou explosões. As baterias dos veículos elétricos (VEs) atuais possuem mais de 1.000 células, e se uma das células sofrer uma fuga térmica, isso pode rapidamente se espalhar para as células vizinhas, causando graves problemas.
A utilização de sensores térmicos em células de bateria representa um avanço significativo. Esses sensores coletam dados históricos de temperatura e os fornecem a um algoritmo de aprendizado de máquina. Com esses dados, o algoritmo pode prever:
- Tendências futuras de temperatura
- A probabilidade de um evento de sobreaquecimento incontrolável
- A localização exata onde é provável que o sobreaquecimento comece
O algoritmo de Goswami é preciso. Métodos antigos utilizavam imagens térmicas que precisavam de equipamentos volumosos e caros. Esta nova abordagem é mais leve, mais barata e muito precisa. O professor Vitaliy Yurkiv, líder do projeto, afirma que o algoritmo prevê temperatura e localização de pontos quentes melhor do que qualquer humano poderia.
A indústria de veículos elétricos está num momento crucial. Em julho, o governo Biden anunciou um investimento de US$ 1,7 bilhão para a fabricação de VEs em oito estados. A demanda global por veículos elétricos aumentou 35% em 2023 em comparação ao ano anterior. No entanto, preocupações com a segurança ainda impedem uma maior adoção desses veículos.
Esta pesquisa pode aumentar a confiança do público nos veículos elétricos ao resolver a questão crucial do descontrole térmico. Ela destaca a importância de continuar aprimorando a tecnologia para atender às necessidades dos consumidores por um tech verde mais seguro e confiável. Com os avanços em aprendizado de máquina, seu uso em áreas como a segurança de veículos elétricos provavelmente crescerá, oferecendo soluções mais avançadas e precisas.
A inclusão da estrutura de Goswami nos sistemas de gerenciamento de baterias de veículos elétricos representa um avanço significativo. Essa inovação garante a segurança de motoristas e passageiros, além de incentivar a adoção e o uso de veículos elétricos por um número maior de pessoas.
O estudo é publicado aqui:
http://dx.doi.org/10.1016/j.jpowsour.2024.235015e sua citação oficial - incluindo autores e revista - é
Basab Ranjan Das Goswami, Yasaman Abdisobbouhi, Hui Du, Farzad Mashayek, Todd A. Kingston, Vitaliy Yurkiv. Advancing battery safety: Integrating multiphysics and machine learning for thermal runaway prediction in lithium-ion battery module. Journal of Power Sources, 2024; 614: 235015 DOI: 10.1016/j.jpowsour.2024.235015Ontem · 18:21
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