Prevedere e prevenire gli incendi delle batterie EV con l'intelligenza artificiale avanzata

RomeI veicoli elettrici (VE) hanno introdotto nuovi modi per affrontare i problemi ambientali, ma comportano anche sfide tecniche, incluso la sicurezza delle batterie. Uno dei principali problemi di sicurezza per i VE è il controllo della temperatura delle batterie. Le batterie agli ioni di litio possono riscaldarsi molto, causando potenziali rischi come incendi.

Una ricerca condotta da Basab Goswami, dottorando all'Università dell'Arizona, propone un nuovo metodo per prevedere e prevenire improvvisi aumenti di temperatura nelle batterie dei veicoli elettrici (EV). Pubblicato nel Journal of Power Sources, lo studio introduce un sistema di apprendimento automatico capace di rilevare, prevedere e identificare accuratamente i potenziali rischi legati agli eventi di fuga termica in queste batterie.

Una pericolosa reazione a catena: il rischio termico delle batterie EV

Il surriscaldamento incontrollato avviene quando un aumento della temperatura innesca una reazione che porta a un ulteriore riscaldamento, potenzialmente causando incendi o esplosioni. Gli attuali pacchi batteria dei veicoli elettrici (EV) contengono oltre 1.000 celle e, se una di queste subisce un surriscaldamento incontrollato, il problema può rapidamente propagarsi alle celle vicine, causando gravi conseguenze.

Utilizzare sensori termici sulle celle delle batterie rappresenta un'importante innovazione. Questi sensori raccolgono dati storici sulla temperatura e li forniscono ad un algoritmo di apprendimento automatico, che può così prevedere:

• Tendenze future delle temperature
• Probabilità di un evento di surriscaldamento
• Luogo esatto dove potrebbe iniziarsi un surriscaldamento

L'algoritmo di Goswami è estremamente preciso. I metodi precedenti utilizzavano l'imaging termico, che richiedeva apparecchiature ingombranti e costose. Questo nuovo approccio è più leggero, economico e molto accurato. Il professor Vitaliy Yurkiv, responsabile del progetto, afferma che l'algoritmo prevede temperature e posizioni dei punti caldi meglio di qualsiasi essere umano.

L'industria dei veicoli elettrici è in un momento cruciale. A luglio, l'amministrazione Biden ha annunciato un finanziamento di 1,7 miliardi di dollari per la produzione di veicoli elettrici in otto stati. La domanda globale di veicoli elettrici è aumentata del 35% nel 2023 rispetto all'anno precedente. Tuttavia, le preoccupazioni sulla sicurezza continuano a frenare l'adozione da parte di un numero maggiore di persone.

Questa ricerca può rafforzare la fiducia del pubblico nei veicoli elettrici risolvendo la questione cruciale del thermal runaway. Dimostra l'importanza di continuare a migliorare la tecnologia per soddisfare le esigenze dei consumatori in termini di tecnologia verde più sicura e affidabile. Con i progressi nel machine learning, è probabile che il suo impiego in aree come la sicurezza dei veicoli elettrici aumenti, offrendo soluzioni più avanzate e precise.

L'integrazione del framework di Goswami nei sistemi di gestione delle batterie dei veicoli elettrici rappresenta un importante passo avanti. Garantisce la sicurezza di conducenti e passeggeri e agevola l'adozione e l'uso delle auto elettriche da parte di un numero crescente di persone.