使用机器学习来建立一个更好的电池

发布的丽莎哈维,2017年1月8日

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最大的一个科技2016年的故事不是很棒,新技术。它实际上是关于当技术出错:在许多方面,2016年爆炸的电池。

一年多前,hoverboards超过许多节日愿望清单。到2015年12月,他们仍有数以千计的被召回。根据科普,“…便宜hoverboards发生爆炸并起火,迫使亚马逊停止销售特定的模型和库存过剩停止销售。”

滚动到2016年,大型电脑公司召回的电池对火灾隐患,婴儿监视器从货架上和专业吗航班转飞当平板电脑着火上紧急降落。今年9月,某些智能手机禁止航空公司和添加到越来越多的电子产品召回。最近,新报告爆炸手机在中国已经浮出水面。

所有这些问题相关问题与锂离子电池,电池已成为无处不在的移动生活方式。

为什么锂离子电池爆炸

为了理解为什么锂离子电池容易爆炸,重要的是要首先理解它们是如何工作的。这些电池由正极(阳极),一个负电极(阴极),电极和电解质之间的化学溶液进行离子。阳极和阴极电解液,但由一个物理屏障,或膜。

追求更小的电池,在某种程度上,导致了超薄薄膜分离阳极和阴极。渴望更快的充电时间意味着这些电池可能会接触到更高的温度。这两个因素对电池的健康很好。

电解液通常是一个有机液体,易燃。离子液体电解质相对便宜和行为。这使得他们一个消费电子产品的流行选择。根据镜子,“…当(极其动荡)电池电解液是在一个密封的情况下(如智能手机)压力积聚,在极少数情况下,会刺穿套管。”

消费者报告说,“当分离器被打破时,它会导致短路,开始这一过程被称为热失控…电池内部的化学物质开始升温,导致进一步恶化的分隔符。电池最终能达到的温度超过1000°f .此时易燃电解质可以点燃甚至爆炸,当暴露在空气中的氧气。”

找到一个安全的电解质来创建一个更安全的电池

“知道lithium-containing固体化合物的数量成千上万,其中绝大多数是未经检验的,”奥斯汀阶数,斯坦福大学应用物理学博士研究生。“他们中的一些人可能是良好的导体,但没有办法我们可以全面衡量他们在合理的时间。”

搬到一个固态电解质能提供一种更为安全的电池。根据阶数,“固体不太可能爆炸或比有机溶剂蒸发。他们也更严格,会使电池结构更强”。

识别新的电解质的选择一直是一个研究型的努力:有前途的化合物通常是通过试错的方法确定。科学家们迄今为止投资几十年寻找一个更安全的选择。

阶数与助理教授埃文·里德和其他材料科学与工程部门使用人工智能(AI)和斯坦福大学机器学习开发大型计算筛选方法确定承诺电解质候选人基于现有的实验数据。他们的方法使他们找到潜在的候选人以前所未有的速度。他们的研究结果发表在报纸上结构整体计算的超过12000名候选人筛选固体锂离子导体材料发表在《能源与环境科学。

12000年,21岁

大部分的时间投入这个项目花了管理科学数据了解固体含锂化合物。“奥斯汀收集了所有人类的智慧,和许多的测量和实验数据回归几十年,”里德教授说,这篇论文的主要作者。”他使用这些知识来创建一个模型,该模型可以预测材料是否会是一个好的电解液”

埃文·里德,材料科学与工程助理教授,研究生奥斯汀阶数。图片来源:琳达·a·西塞罗斯坦福新闻

筛选考虑多个附加标准包括成本和可用性。目标是确定lithium-containing结晶固体,证明高离子电导率,电子导电率低、结构和化学稳定性。

机器学习算法的训练集包括40晶体结构和报告实验测量离子电导率值可用的文学。它包括良导体的例子和可怜的导体。

“我们过去MATLAB所有的数据分析工作:阅读在原子结构文件,提取特征,学习最好的模型的特性,然后应用最优模型的结构材料项目数据库,”规定的阶数,第一作者纸。“我们使用很多不同的统计拟合函数当我们探索可能的模型工作——最小二乘回归,健壮的回归,局部加权最小二乘,支持向量机,逻辑回归,多级分类和更多。”