Como depurar o design de baterias
(github.com/ionworks)- O projeto de baterias é um problema de “e” em que autonomia, potência, segurança, vida útil, peso e custo entram em conflito entre si, e é difícil satisfazer ao mesmo tempo alta energia e alta potência, por isso é necessário explorar o espaço de projeto com simulação
- O projeto de células tem muitas variáveis, como ânodo, cátodo, eletrólito, separador, espessura, porosidade, tamanho de partícula e form factor, e se 20 variáveis tiverem 3 valores cada, surgem 3.486.784.401 combinações
- No laboratório, criar e caracterizar um único projeto de célula leva no mínimo 1 dia, e testes acelerados de envelhecimento podem levar até 1 mês; o custo para construir e testar 1 ponto de dados de um novo projeto é estimado em cerca de $1000
- Ânodos mistos de grafite e silício podem melhorar ao mesmo tempo a densidade de energia e a potência, mas o silício tem histerese de tensão e problemas de trinca e envelhecimento causados por expansão de cerca de 80% durante a litiação
- O PyBaMM executa modelagem matemática de baterias em Python para analisar componentes de tensão, distribuição de concentração e efeitos do tamanho de partícula, e pode reduzir 6.500 pontos de dados para menos de 2 horas em um único núcleo e para menos de 1 minuto com computação paralela
O problema do “e” no projeto de baterias
- Baterias para veículos elétricos tendem a pender para alta energia ou alta potência, e é difícil atender às duas características ao mesmo tempo
- Se forem colocadas muitas baterias de alta energia, a autonomia pode aumentar, mas a potência nominal durante a aceleração será baixa e as perdas do sistema podem crescer, causando superaquecimento
- Lidar com o superaquecimento pode levar a um superdimensionamento do sistema de resfriamento, o que aumenta peso e custo
- Baterias que operam em temperaturas elevadas podem perder capacidade mais rapidamente
- No projeto de baterias, além de energia e potência, também há restrições como segurança, vida útil, peso e custo
- Em aeronaves elétricas, esse problema é ainda maior
- A potência de pico necessária para decolagem e pouso é 10 vezes maior que a necessária para cruzeiro
- É preciso priorizar potência, o que implica sacrificar autonomia ou alcance
Por que o projeto de experimentos explode tão rápido
- Fornecedores de baterias testam vários projetos para diferentes usos, mas criar e caracterizar completamente um único projeto leva pelo menos 1 dia
- Células submetidas a testes acelerados de envelhecimento podem levar até 1 mês
- A célula é repetidamente carregada e descarregada de forma agressiva, e os dados são extrapolados para cenários reais de condução
- Como os efeitos de envelhecimento são não lineares, transferir resultados de um cenário para outro não é simples
- O custo para fabricar e testar um novo projeto de bateria, considerando uma única célula, é de cerca de $1000
- As variáveis de projeto se acumulam em várias camadas
- Materiais: ânodo, cátodo, eletrólito, separador
- Ajustes de materiais sólidos: espessura, porosidade, tamanho de partícula, composição de materiais mistos
- Elementos geométricos: form factors cilíndrico, prismático e pouch, tamanhos como 18650, número de tabs, espessura do coletor de corrente
- Elementos de segurança: tampa de ventilação, mandril central
- A composição do eletrólito também pode mudar, e diferenças importantes podem surgir daí
- Mesmo alterando conservadoramente 20 itens e usando apenas 3 opções para cada um — valor original, valor alto e valor baixo — surgem 3^20 = 3.486.784.401 combinações
- Mesmo com paralelização em 1.000 canais, cada canal teria de executar mais de 1 milhão de experimentos, o que exigiria no mínimo 1 milhão de dias e faria o custo superar $1B
- Essa explosão combinatória é a maldição da dimensionalidade, e ela aparece de forma especialmente severa no desenvolvimento de baterias
O potencial e os problemas do ânodo de silício
- Ânodos que misturam grafite e silício são candidatos para manter alta potência e, ao mesmo tempo, melhorar a densidade de energia
- O silício tem mais locais para acomodar lítio por unidade de volume, o que pode aumentar a capacidade da célula
- O ânodo é o eletrodo negativo da célula, e os íons de lítio são inseridos na rede cristalina do material ativo
- Quando a concentração de íons de lítio muda, a litiação avança
- Esse processo é eletroquímico e exige transferência de elétrons, ocorrendo quando a corrente entra ou sai da célula
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Histerese de tensão
- Durante carga e descarga, a tensão muda à medida que os íons entram e saem do material hospedeiro
- Em trechos em que a estrutura cristalina muda para uma fase estável, a variação de tensão fica mais lenta
- Ao analisar o potencial de circuito aberto e dVdQ, a derivada em relação à litiação ou à capacidade, é possível inferir os materiais internos
- Conhecendo o material, é possível prever o SoC, o estado de carga, a partir da tensão
- O silício apresenta histerese de tensão, de modo que mesmo em ciclos muito lentos, por exemplo 1 ciclo por dia, os caminhos de tensão de carga e descarga diferem
- A contagem coulômbica, que integra continuamente a corrente, deriva ao longo do tempo se houver falha de sensor, baixa precisão ou erro sistemático
- A tensão pode ser usada como um retrato instantâneo do estado da bateria, mas é influenciada pela distância ao equilíbrio, pela temperatura, pelo envelhecimento e pela direção de carga ou descarga
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Expansão e trincas
- Partículas de silício ficam cerca de 80% maiores quando litiadas do que no estado delitiado
- A expansão gera tensão mecânica na própria partícula, e se ela se romper, pode deixar de funcionar como material ativo
- Também pode quebrar o material hospedeiro ao redor ou interromper conexões, reduzindo mais rapidamente o estoque de material ativo e diminuindo a capacidade da célula
- Reduzir o tamanho das partículas ajuda a diminuir os efeitos de histerese de tensão e de expansão
- Partículas menores também aumentam a área de superfície ativa por unidade de massa do silício, ajudando a reduzir perdas associadas às reações da bateria
Analisando tensão e estado interno com PyBaMM
- PyBaMM é uma ferramenta open source de Battery Mathematical Modelling escrita em Python
- O exemplo usa o modelo
pybamm.lithium_ion.DFN()e os parâmetrosChen2020 - A condição experimental consiste em descarga a 2C por 20 minutos, seguida de 10 minutos de repouso
- Ao interromper a descarga e entrar em repouso, a simulação mostra uma grande mudança na tensão
-
Decomposição dos componentes de tensão
- O PyBaMM permite dividir a tensão em vários componentes de sobretensão
- Em equilíbrio, o potencial ideal para um determinado estado de carga é o potencial de circuito aberto, ou OCP
- As perdas de tensão geradas em processos fora do equilíbrio também podem ser decompostas
- Os pontos observados na simulação são os seguintes
- Grande parte da variação da tensão da célula vem da variação da tensão de circuito aberto em função da litiação ou do SoC
- No momento em que a corrente para, a sobretensão de reação, o potencial ôhmico do eletrólito e a sobretensão ôhmica do eletrodo praticamente desaparecem
- A sobretensão de concentração desaparece mais lentamente, mostrando que o movimento de íons continua no sistema mesmo sem reação
- Durante a descarga, a perda de concentração no eletrólito é de cerca de 100 mV, valor significativo, mas desaparece muito mais rápido do que no interior do material ativo, indicando que a difusão é mais fácil no eletrólito
Uso do modelo ao alterar o tamanho de partícula
- O perfil de concentração mostra que a concentração dentro das partículas do cátodo ainda não é uniforme ao longo do raio
- Esse resultado mostra que as características das partículas do cátodo podem influenciar o comportamento de relaxação da tensão da célula em repouso
- No exemplo, o raio original das partículas do cátodo é 5.22e-06 m
- Ao alterar o raio das partículas do cátodo para 3.0e-6 m, a tensão se estabiliza mais rapidamente em repouso
- Um tamanho de partícula menor permite que os íons de lítio se difundam mais rapidamente para dentro e para fora da partícula, fazendo com que a contribuição das partículas sólidas do cátodo para a tensão em repouso se dissipe mais rápido
- Este caso mostra que o modelo pode ser usado para investigar o impacto de vários parâmetros no desempenho da bateria
O papel dos modelos computacionais na redução do espaço experimental
- O PyBaMM também tem um exemplo de modelagem de histerese para ânodos de silício
- Uma simulação de experimento único pode ser executada em poucos segundos, e modelos mais simples podem rodar na escala de ms
- O Ragone plot do exemplo percorre parâmetros comumente ajustados e inclui 6.500 pontos de dados
- Se cada execução levar menos de 1 segundo, mesmo a execução sequencial em um único núcleo leva menos de 2 horas
- Com computação paralela, o mesmo cálculo pode cair para menos de 1 minuto
- O código executável está em
how-to-debug-your-battery.ipynb
1 comentários
Opiniões do Hacker News
O método de mudar apenas um fator por vez e coletar três pontos é um exemplo clássico de método ineficiente que se aprende no primeiro dia de planejamento de experimentos
Costuma ser algo mais próximo do que fazem pessoas com pouca formação estatística formal, que não conhecem métodos melhores
Se alguém que entende de planejamento experimental moderno tivesse feito isso, não seriam necessárias dezenas de bilhões de execuções para a otimização. Primeiro, usando um planejamento sequencial para filtrar os fatores importantes — ou seja, aplicando o princípio de Pareto básico — e depois otimizando com planejamento de superfície de resposta ou um modelo substituto de processo gaussiano, geralmente algumas centenas, no máximo alguns milhares de execuções provavelmente bastariam. “Design and Analysis of Experiments”, de Douglas C. Montgomery, é uma boa introdução
O texto poderia ter sido muito mais ampliado para tratar das otimizações possíveis tanto em baterias físicas quanto em modelos. Obrigado por compartilhar o livro. O ponto que eu deveria ter deixado mais claro é que, em um espaço de projeto pequeno, essa abordagem pode não ser ruim, mas em baterias o espaço é enorme
Na verdade, fui coautor de um artigo que usa um problema and como exemplo para chegar de forma ótima à fronteira de Pareto. Pode ser interessante para quem está entrando na área: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S03062... Posso compartilhar o PDF completo se alguém precisar
O planejamento de experimentos proposto por Taguchi organiza os parâmetros que afetam o processo e seus níveis em arranjos ortogonais. Diferentemente de um planejamento fatorial, em que é preciso testar todas as combinações, o método de Taguchi testa pares de combinações, permitindo coletar, com um número mínimo de experimentos, os dados necessários para identificar os fatores que mais impactam a qualidade do produto, economizando tempo e recursos
https://eng.libretexts.org/Bookshelves/Industrial_and_System...
Estou tentando aprender um pouco sobre tecnologia de baterias construindo eu mesmo um gerador solar. O nome é ruim, mas é algo mais parecido com um Jackery ou um Blue Yeti
Comprei quatro células de fosfato de ferro-lítio, um BMS, um controlador de carga solar e várias peças diversas. Tive que aprender sobre balanceamento de células, cabeamento etc., e foi definitivamente uma toca de coelho profunda
Montei uma bateria de 1,2 kWh para tocar uma geladeira e luzes durante acampamentos, e saiu por menos da metade do preço de um produto pronto equivalente. Claro, gastei muito tempo aprendendo, mas isso é de graça
Uma das percepções mais interessantes foi que antes eu subestimava muito o design industrial. Um pack de baterias, à primeira vista, é só uma caixa quadrada com algumas tomadas, mas fazê-lo ficar bonito foi bem difícil. A fiação dos componentes internos também é um desafio interessante
Também é melhor não confiar na corrente nominal escrita na placa. Você precisa encontrar um dispositivo capaz de absorver carga suficiente, aplicar essa carga de verdade e verificar se nenhuma parte das células esquenta a ponto de ultrapassar limites térmicos
Outro ponto é a corrosão dos barramentos. Se uma das conexões desenvolver uma pequena resistência e aquele terminal esquentar o suficiente, o problema pode surgir muito rápido
Por fim, o maior assassino de packs de bateria é dano físico. Mesmo sendo LiFePO4, é realmente importante prender e proteger bem as células
Isso me deu um novo respeito pela tecnologia de baterias, e até hoje baterias ainda parecem caixas mágicas um pouco incompreensíveis
A parte do projeto de que mais me orgulhei foi não ter dinheiro para comprar equipamentos avançados de registro de tensão/corrente, e a corrente também era bem alta. Prendi um voltímetro e um amperímetro analógico em uma placa de compensado com abraçadeiras, ergui uma peça de madeira 2x4 a 90 graus e fixei uma câmera nela. Então gravei vídeo enquanto andava, e consegui alinhar o tempo com outras unidades. Assistindo ao vídeo, transferi manualmente os resultados para uma planilha
Não era rápido nem de alta precisão, mas funcionou bem e, acima de tudo, coube no orçamento
O que vai ser realmente interessante nos próximos anos é o aumento da reutilização de baterias retiradas de carros como armazenamento para a rede elétrica ou como energia de backup residencial em configurações como essa. Normalmente, uma bateria de carro elétrico é considerada no fim da vida útil quando chega a 80% da capacidade original
Mas a capacidade também depende da velocidade com que ela é ciclada e de qual faixa de estado de carga é usada. Quanto maior a janela de estado de carga e quanto mais rápido o ciclo, maior o estresse na bateria e maiores as perdas. Se você tirar a bateria do carro, colocá-la em uma caixa e ciclá-la mais lentamente, em uma faixa de estado de carga mais estreita, ela pode durar muito mais
Fiquei curioso sobre qual case você escolheu. Para mim, essa foi a parte mais complicada
Comprei na Amazon um case rígido de plástico para munição. Foi difícil encontrar na Europa
Para quem quiser tentar, os vídeos do Will Prowse no YouTube são excelentes. Para uma bateria comum, ou seja, não um gerador solar, hoje em dia acho que construir por conta própria já não sai mais barato, porque dá para comprar uma bateria LFP 12 V de 1 kWh por cerca de US$ 200
Se você tem interesse em uma ferramenta de perfilamento de energia que possa ser usada no desenvolvimento de produtos de hardware alimentados por bateria, recomendo fortemente o PPK II da Nordic Semiconductor
Por um preço razoável, você obtém uma ferramenta de hardware e um kit de software capazes de perfilar muito bem o uso real de energia. Mesmo comparado a ferramentas que custam uma ordem de grandeza a mais, sua capacidade de fornecer perfis de potência supera as expectativas. Se você projeta produtos de hardware que funcionam com bateria, uma ferramenta dessas é essencial
Pode soar como propaganda, mas não é. Não tenho nenhuma relação com a Nordic Semiconductor. É simplesmente uma boa ferramenta e, nessa área, há poucas opções com bom custo-benefício, então recomendo sem hesitar
Para cargas CC de potência mais alta, existem sensores de efeito Hall. Normalmente vêm em uma carcaça plástica com um furo, por onde se passa um dos fios de alta corrente. Em geral exigem alimentação CC de cerca de 5 V e produzem uma tensão proporcional à corrente
Como detectam o campo magnético gerado pelo fio, não exigem conexão direta, e são bons para medir correntes altas, tensões altas ou ambas. Alguns têm estrutura de anel dividido, permitindo instalar o sensor ao redor de um fio existente sem cortá-lo
Para CA, existem transformadores de corrente, com instalação parecida, que produzem uma pequena corrente em uma razão fixa em relação à corrente do fio detectado
As versões portáteis são os alicates amperímetros CA/CC, ferramentas comuns. Todos são itens padronizados e com preço razoável
Fico curioso se há recomendações de dispositivos semelhantes que consigam fornecer mais de 1A
https://www.nordicsemi.com/Products/Development-hardware/Pow...
Quão difícil seria para alguém leigo em eletrônica usar esse hardware? Quero comprar um para ajudar, mas sou praticamente iniciante em circuitos
Obrigado por postar. O PyBaMM é realmente muito bem feito. Fiquei sabendo dele pela primeira vez em um webinar de um pacote concorrente em Julia
Ainda assim, fico me perguntando quantas organizações de fato projetam suas próprias células para novos produtos. E quão validados são esses pacotes? Sei que obter muitos dados de descarga de baterias é caro e demorado
Minha experiência talvez esteja influenciando demais meu pensamento. Para mim, modelagem de baterias envolve simuladores de circuito e apenas efeitos que não ficariam encobertos pelas grandes tolerâncias de baterias comuns
Uma área em que uma modelagem física mais detalhada parece interessante seria a modelagem de degradação e desgaste de longo prazo de baterias recarregáveis. Há tutoriais ou exemplos nessa direção?
“Organização” é um termo amplo, mas se você quer dizer empresas, a proporção entre todas as empresas que lidam de alguma forma com baterias provavelmente é bem pequena. Mas o valor dessas empresas é desproporcionalmente grande. Pense em grandes montadoras, empresas aeroespaciais que lidam com ambientes extremos e empresas de equipamentos pesados como a Fortescue, que eletrifica caminhões de mineração
Todas as empresas que produzem células e materiais de células e fazem projeto de células certamente podem se beneficiar da modelagem física. A validação do pacote é forte, e o PyBaMM tem muitas citações de artigos revisados por pares. A validação numérica de simulações para uma célula específica provavelmente é mais fraca, e esse é um ponto de dor real da indústria. A ionworks está tentando resolver esse problema
Seria interessante ver um post de blog sobre como parametrizar um modelo do PyBaMM com base em uma célula comercial
Muitos engenheiros de baterias que fazem projeto baseado em simulação devem repetir um processo parecido para definir parâmetros a partir da literatura, de raios X etc.
Depois disso, também saiu um artigo de revisão sobre esse tema: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/2516-1083/ac692c/...
Se você procura uma orientação mais prática, também há ferramentas open source para parametrização de modelos: https://github.com/pybop-team/PyBOP e https://github.com/paramm-team/pybamm-param
Todo mundo continua criando novas plataformas de blog e sites de blog pessoal, mas, na verdade, o GitHub já era a solução perfeita desde o começo
Colocamos essa funcionalidade no PyBaMM para o nosso projeto BattBot: https://github.com/pybamm-team/BattBot
Isso foi feito por um excelente estudante do GSOC que agora trabalha no CERN
O texto é extremamente conciso. Não há muito sobre depurar minha bateria ou sobre uma bateria específica; está mais para um perfilamento de baterias em geral com algumas medições probabilísticas e qualitativas
Por exemplo, o requisito é
pybamm=24.1https://github.com/pybamm-team/PyBaMM
Se houver interesse, ânodos de silício são apenas um dos materiais estudados ativamente para melhorar baterias. O Santo Graal é o lítio metálico, sem nenhum material hospedeiro no lado do ânodo. Ele pode oferecer a densidade de energia máxima, mas, até agora, a comercialização em geral não foi bem-sucedida
pybamm.Experimentrecebe instruções em linguagem natural desse jeito? Será que um LLM faz o parsing disso para uma forma mais estruturada?“Carregar a 1C por 1 hora, deixar embaixo da fogueira, descarregar a 1000C e assar marshmallows”
O texto foi interessante, mas não sei se a palavra debug é adequada aqui. Achei que seria um texto sobre depurar bugs de software ou de circuitos eletrônicos que fazem a bateria de um notebook ou carro acabar rápido demais
O título talvez fosse mais próximo de “Como modelar a escolha de uma bateria para meu uso” ou “Entendendo os trade-offs no projeto de baterias”
A intenção era mais entender por que algo não é ideal
Essa biblioteca é parametrizada o suficiente para funcionar também com outros sistemas de eletrólitos, como baterias de sódio? E baterias de fluxo? Se são dois fluidos separados por uma membrana, imagino que rachaduras não sejam um problema tão grande
Ou pelo menos baterias de chumbo-ácido? Ou seja, isso é “debug de lítio”?
Baterias de fluxo provavelmente exigiriam a implementação de um novo modelo, porque é preciso modelar a convecção forçada em ambos os lados do separador, e o PyBaMM dá suporte a isso
Sei que o PyBaMM tem um sistema de modelagem relativamente modular, mas não tenho certeza de como os modelos implementados são divididos
Íons de sódio devem ser perfeitamente possíveis, já que a física é basicamente a mesma e só os números mudam. Baterias de fluxo são um pouco mais complicadas, porque exigem adicionar alguns processos importantes, como convecção
Também há exemplos de baterias de chumbo-ácido. Na verdade, o PyBaMM começou com baterias de chumbo-ácido quando Valentin fazia o doutorado: https://sites.google.com/view/valentinsulzer/publications
Se você tiver interesse nos requisitos de desempenho da aviação elétrica, que o texto apenas sugere e não aborda em profundidade, este artigo de acesso aberto é excelente: https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acsenergylett.8b02195