Geri Dön

Investigating the effect of important cell design parameters on the performance of zinc-ion battery using machine learning

Önemli hücre tasarım parametrelerinin çinko-hava pil performansına etkisinin yapay öğrenme ile incelenmesi

  1. Tez No: 882814
  2. Yazar: OMAR ABDELATY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. DAMLA EROĞLU PALA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Bu tezde, çinko-iyon pilleri için farklı hücre tasarım parametrelerinin etkisini anlamak için literatürden toplanan veriler üzerinde yapay öğrenme ve veri madenciliği kullanılmıştır. Toplanan veri seti, farklı hücre üretim parametrelerini içermektedir ve hücre performansı, pik deşarj kapasitesi ve 100 çevrim sonrası kalan kapasitenin bir fraksiyonu olarak ifade edilen döngüsel performansans açısından ölçülmüştür. Veri seti, her iki performans ölçütü için de XGBoost ve karar ağacı modellerini eğitmek için kullanılmıştır; performans ölçütleri yüksek ve düşük sınıflar olarak ikiye bölünmüştür. XGBoost modelleri, kapasite ve kapasite koruma oranı için 5 kat çapraz doğrulamada ortalama doğruluklarını sırasıyla 0.693 ve 0.632 olarak göstermiştir. Tam veri setiyle eğitilen modeller sırasıyla 0.761 ve 0.891 F1 puanları göstermiştir. Hücrenin kapasitesi için gerçekleştirilen özellik önem analizi, katot grubunun, elektrolit tuzunun ve konsantrasyonunun önemli olduğunu gösterirken, katot malzemesi sentez yöntemi ve tuz ve kütle yüklemesinin kapasite koruma oranı için en önemli faktörler olduğuna işaret etmiştir. İlişki kuralları, vanadyum oksitler ve karışık metal oksitlerin katot malzemeleri içinde en iyi performansı gösterdiğini belirlemiştir. Mangan oksitleri kullanan katotlar ise daha düşük hücre kapasitesi göstermiştir. Elektrolit tuzu olarak çinko triflat, Zn(CF3SO3)2, ve yüksek tuz konsantrasyonu, yüksek hücre kapasitesi ve döngüsel özelliklerle yüksek ilişkilere sahiptir. Yüksek iletken karbon fraksiyonunun kullanılması (%20 ve daha yüksek), yüksek kapasite ile ilişkilendirilmiştir. Grafen ve karbon nanotüpler gibi nano yapıdaki karbon malzemeleriyle geliştirilen kompozit katotların üretiminin döngü ömrünü artırırken hücre pik kapasitesini artırmadığı belirlenmiştir. Ayrıca, polimer kaplama veya depozit çinko ile değiştirilmiş çinko anotlar, önemli ölçüde daha yüksek bir döngü ömrüne sahiptir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, we use machine learning and data mining on data collected from the literature to improve our understanding of the effect of different cell design parameters on the performance of zinc-ion batteries. The collected dataset includes different cell fabrication parameters, and the performance of the cell is measured in terms of its peak discharge capacity and cyclability, which is expressed as the fraction of capacity remaining after 100 cycles. The dataset is used to train XGBoost and decision tree models for both performance metrics, dividing them into high and low classes. The XGBoost models show average accuracies of 0.693 and 0.632 on the 5-fold cross-validation for the capacity and capacity retention ratio, respectively. The full-dataset-trained models show F1 scores of 0.761 and 0.891, respectively. The feature importance analysis for the cell's capacity shows that the cathode group, the electrolyte salt, and its concentration are the most important, while the cathode material synthesis method and salt and mass loadings are the most important for the capacity retention ratio. The association rules indicate that vanadium oxides, including mixed metal oxides, perform the best for cathode materials. Cathodes utilizing manganese oxides show a slightly lower cell capacity. Zinc triflate, Zn(CF3SO3)2, as a salt and high salt concentration have a high association with high cell capacity and cyclability. The utilization of high conductive carbon fraction, 20% or slightly higher, is shown to be associated with high capacity. The fabrication of composite cathodes with nanostructured carbon materials like graphene and carbon nanotubes improves the cycle life but not the cell peak capacity. Additionally, modified zinc anodes with polymer coating or deposited zinc lead to a significantly higher cycle life.

Benzer Tezler

  1. Jameson hücresinde hold-up'ın modellenmesi ve bazı çalışma parametrelerinin flotasyon verimine etkisi

    Modeling of hold-up in Jameson cell and effect of some operating parameters on flotation recovery

    TUBA TAŞDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Maden Mühendisliği ve MadencilikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAHRİ ÖTEYAKA

  2. Modeling and optimization of the PEM fuel cell catalyst layer

    Başlık çevirisi yok

    CANKUR FIRAT ÇETİNBAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Makine MühendisliğiUniversity of Delaware

    Dr. AJAY K. PRASAD

    Dr. SURESH G. ADVANI

  3. Büyüme ve çözünmede saçılım gösteren maddelerin büyüme ve çözünme hızlarının durgun ortam tek kristal sisteminde farklı bir yaklaşımla incelenmesi

    Investigating the growth and dissolution rates of growth and dissolution dispersing subtances in a different approach for stationary medium single crystal system

    MUSTAFA KAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Kimya MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYHAN ABDULLAH CEYHAN

    PROF. DR. ÖMER ŞAHİN

  4. Optimization of Production Parameters for Single Cell Oil and Metabolite Production from Yarrowia lipolytica Strains

    Yarrowia lipolytica Suşlarından Tek Hücre Yağı ve Metabolit Üretim Parametrelerinin Optimizasyonu

    AYŞE SAYGÜN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Biyoteknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEŞE ŞAHİN YEŞİLÇUBUK

    PROF. DR. NECLA ARAN

  5. Investigation of thermal propagation in electric vehicle high voltage batteries

    Elektrikli araç yüksek gerilim bataryalarında ısıl yayılım araştırması

    KADİR ARAS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİLGÜN YAVUZ