Исследователи из Технического университета Брауншвейга нашли способ заранее определять начало разрушения литий-ионных аккумуляторов – просто слушая, какие звуки они издают во время работы. Оказывается, внутри батареи постоянно происходят микрореакции, сопровождающиеся едва различимыми акустическими импульсами. Эти звуки слишком слабы, чтобы их можно было услышать, но чувствительный пьезодатчик способен уловить их и превратить в электрический сигнал.
Каждый импульс несет информацию о процессах, происходящих внутри батареи. Если электролит начинает разлагаться и выделяет газ, звук получается мягкий и растянутый. А если в аноде трескается частица графита, сигнал становится коротким и резким – как микровзрыв. Команда из Брауншвейга решила систематизировать эти звуки, чтобы по их характеру можно было судить о состоянии батареи и прогнозировать ее износ.
Для этого исследователи воспроизвели два типа деградации. В первом случае аккумулятор специально заряжали выше безопасного уровня, вызывая бурное газообразование. Во втором – использовали особый растворитель, который разрушал графитовый электрод. Во время этих испытаний пьезодатчик фиксировал тысячи акустических событий, а компьютер обрабатывал каждый сигнал, вычисляя двадцать физических и статистических параметров – амплитуду, энергию, длительность, частотный спектр и форму волны и др. Эти параметры исследователи задали заранее, как количественное описание того, что физически происходит внутри ячейки.
Далее они обратились к машинному обучению. Сначала использовался алгоритм Isolation Forest, который научился различать звуки, возникающие при выделении газа, и сигналы, связанные с разрушением материала. Затем полученные данные были размечены, и на их основе обучен классификатор Random Forest, способный различать, какой тип деградации вызвал конкретный акустический импульс. Эта модель показала точность около 90% и успешно классифицировала новые сигналы без участия человека.
Эффективность модели проверили на полноразмерной батарее типа NCM-Graphite, прошедшей 100 циклов зарядки и разрядки. Модель корректно определила более половины всех акустических импульсов с уверенностью свыше 75 %. Периоды повышенной активности совпадали с фазами, где действительно происходят химические и механические процессы – формирование защитного слоя, выделение газа и циклическое расширение графита.
Таким образом, исследователи доказали, что аккумулятор можно неинвазивно «слушать» и по его звуковому профилю судить о протекающих внутри реакциях.
В будущем такие системы могут стать частью стандартных модулей управления батареями, автоматически фиксируя ранние признаки деградации или перегрева.
