Обслуживание OEM
OEM/ODM доступно
01 OEM/ODM доступно
---Печать логотипа на p ackaging
---Ярлык и дизайн Customiz
---Customiz пакуя для ваших продуктов
---Customiz цвет ручки вы хотите
02 образца смогли быть подготовлены для вас в срок
Самое лучшее обслуживание после-продажи 03 может разрешить ваши проблемы в любое время.
04 если вы желаете посетить нашу фабрику, то, пожалуйста позвольте нам знать. И мы можем запланировать
водитель доступный для вас.
Почему выберите нас?
Наша компания особенно благонадежна по отоношению к опыту и емкости продукции.
Сырье
Импортированное высококачественное сырье
Емкость фабрики
Наша емкость очень высоко, которая середины вы don' t должен потревожиться о сроке поставки
Объект
Лаборатория международных стандартов (ISO) и импортированные предварительные машины
Различные типы
Большое разнообразие продуктов может встретить ваши различные применения
Сертификат
Сертификаты ISO для полностью продукта
качество
Команды QC обеспечивают что самое высококачественное продуктов предложило
Леты опыта
Много лет опыта, так, что вы насладитесь больше профессиональной услуги.
Sample Machine
One sample is also sold
Мы держим работу онлайн получаем в касании
Если вы хотите знать больше информации о продукте, или самой последней цитату, то вы можете связаться мы в любое время, мы сделаете наше самое лучшее для того чтобы обеспечить больше обслуживаний.
Application scenarios and cases
- 01 О нас
- 02 Путешествие фабрики
- 03 Проверка качества
- 04 Рекомендации клиента
Как можем мы помочь?
Хотеть знать наши продукты, возможности и ресурсы, свяжутся мы.
Новости
-
02-202025
Будущие тенденции в тестировании батарей на основе ИИ
Будущие тенденции в тестировании батарей на основе ИИ I. Интеллектуальная модернизация процесса испытаний Автоматизированное тестирование полного жизненного циклаИИ достигла полного охвата испытаниями процессов от исследования и разработки материалов для батарей до конечного продукта.использование алгоритмов глубокого обучения для прогнозирования эффективности электролитных формул, цикл испытаний сокращается с 6-12 месяцев до 2-4 недель1 при использовании традиционных методов проб и ошибок.Система управления батареей Tesla (BMS) интегрирует модели предсказания ИИ для мониторинга 200+ параметров ячейки в режиме реального времени с точностью диагностики неисправностей 99,3%. Интеллектуальная генерация тестовинструменты генерации сценариев испытаний на основе больших языковых моделей, таких как Diffblue Cover,может автоматически создавать растворы для испытаний в экстремальных условиях (цикл низкой температуры -40 °C /высокой температуры -60 °C), и эффективность генерации случаев использования увеличивается на 80%. 2Изменение парадигмы материаловедческого исследования и разработки Трансмасштабное моделирование и синтез данныхСистемы молекулярной динамики архитектуры не фон Неймана, такие как NVNMD, объединяют квантовые вычисления с ИИ для достижения симуляции ионной подвижности в твердых электролитах на атомном уровне,повышение эффективности НИОКР в 5 раз.Технология Dow использует искусственный интеллект для скрининга проводников углеродных нанотрубок с одной стенкой, что снижает импеданс интерфейса твердотельных батарей на 40% и снижает плотность энергии до 500Wh/kg. Прогнозирование и оптимизация дефектов материаловАлгоритм глубокого обучения может идентифицировать микроскопические трещины в изображениях SEM материалов электродов (с точностью до 0,1 мкм),и комбинировать с генеративными противоборствующими сетями (GAN) для моделирования пути эволюции дефекта при различных параметрах процесса. 3- Точный контроль качества производства Цифровые близнецы и оптимизация процессовТехнология цифровых близнецов предусмотрит весь производственный процесс и может оптимизировать параметры процесса до строительства физической производственной линии.После применения этой технологии в эпоху Нинде, ошибка однородности покрытия электрода батареи была уменьшена с ±3μm до ±1μm. Система обнаружения дефектов в реальном времениИИ оборудование визуальной инспекции (например, лазерный модуль Hamestar) достигает распознавания 0,01 мм2 полюс бур с частотой ложного обнаружения менее 0,05%,который в 20 раз эффективнее традиционной оптической инспекции.. 4. Реконструкция системы испытания стандартов Ускоренная модель испытания сгоранияСистема прогнозирования жизни, основанная на нейронной сети, может вывести 10-летнюю кривую старения с помощью 30-дневных ускоренных данных испытаний, и согласие с реальными данными транспортного средства составляет 93%. Динамическая оценка рисков безопасностиФедеральная система обучения объединяет данные предприятий с несколькими транспортными средствами, чтобы создать модель предупреждения о тепловых утечках,который может запустить трехуровневый защитный механизм при аномальном повышении температуры батареи на 00,5 °C, а скорость ответа 400 мс4 быстрее, чем традиционный пороговый метод. 5. Направление интеграции технологий и инноваций Коллаборативное тестирование облачных технологий ИИ+IoTБортовый терминал загружает данные состояния батареи (SOH) в режиме реального времени,и облачный кластер ИИ динамически оптимизирует протокол испытаний для реализации данных закрытого цикла миллионов транспортных средств. Сгенерированные отчеты о испытаниях с помощью ИИМодели класса GPT-4 автоматически генерируют отчеты о испытаниях, соответствующие стандарту ISO/IEC 17025, с точностью более 95% при интерпретации ключевых параметров, таких как скорость распада емкости и изменение внутреннего сопротивления. Прогноз воздействия на промышленностьК 2028 году искусственный интеллект сократит затраты на испытания батарей на 60% и испытательные циклы на 75%, увеличив циклы массового производства твердотельных батарей с приблизительно 10 до 6 лет.Предлагается, чтобы предприятия сосредоточились на применении цифровых близнецов., федеративное обучение, мультифизическое моделирование поля и другие технологии, и создать систему "исследования и разработки - испытания - производство" с закрытым циклом данных.
-
02-202025
Испытания батарей на основе ИИ: ускорение инноваций в системах хранения энергии
Испытания батарей на основе ИИ: ускорение инноваций в системах хранения энергии Как машинное обучение и компьютерное зрение меняют исследования и разработки в области батарей 1Основные технологии ИИ революционизируют тестирование батарей Машинное обучение (ML) для прогнозной аналитики Прогноз цикла жизни: модели глубокого обучения анализируют исторические данные зарядки и разряда для прогнозирования моделей деградации батареи, достигая 92% точности в прогнозировании оставшейся полезной жизни (RUL). Идентификация режима отказа: Нейронные сети обнаруживают ранние признаки тепловизора, соотнося колебания напряжения (аномалии ± 50 мВ) с температурными всплесками, что позволяет заранее предупреждать за 30 минут. Компьютерное зрение для анализа микроструктуры Выявление дефекта электроды: Конвульсионные нейронные сети (КНС) достигают 99,7% точности в выявлении трещин на микроновом уровне в катодных материалах с использованием данных рентгеновского КТ-сканирования. Наблюдение за уровнем SEI: обработка изображений SEM в режиме реального времени отслеживает рост межфаз твердых электролитов при разрешении 5 нм, что имеет решающее значение для оптимизации электролитных препаратов. 2. Новейшие приложения Генеративный ИИ для обнаружения материалов Гибридная система квантового искусственного интеллекта Microsoft определила кандидата на электролит "N2116" за 80 часов - задача, требующая более 20 лет с помощью традиционных методов. Платформа ИИ LG Chem® разрабатывает индивидуальные архитектуры клеток за
-
02-202025
Промышленные данные: новые тенденции в области технологий тестирования батарей
Промышленные данные: новые тенденции в области технологий тестирования батарей 1. Интеллектуальная автоматизация переформатирует парадигмы тестированияИнтеграция ИИ и Интернета вещей произвела революцию в процессе тестирования батарей: Прогнозирующее моделирование производительности: алгоритмы машинного обучения теперь прогнозируют продолжительность жизни батареи с точностью 92% путем анализа данных исторического цикла (например, более 1000 циклов зарядки и разрядки) и спектров электрохимического импеданса. Умные испытательные камеры: Системы тестирования нового поколения автоматически регулируют температуру (от -40 до 85 °C) и влажность (10-95% RH) при синхронизации данных с облачными платформами, сокращая ручное вмешательство на 70%. Выявление аномалий в режиме реального времени: Крайние вычислительные устройства идентифицируют прекурсоры тепловизора на 30 секунд быстрее, чем традиционные методы, посредством распознавания закономерностей колебаний напряжения. 2Системы оценки безопасности высокой точностиУсовершенствованные методологии решают критические проблемы безопасности: Испытание напряжения на нескольких осях: Сочетает в себе механическое дробление (до 200 кН), тепловой удар (ΔT=150°C/мин) и перезарядку (150% SOC) для воспроизведения экстремальных сценариев. Лазерная дифракционная визуализация: достигает разрешения 5 мкм при обнаружении образования дендритов во время циклов быстрой зарядки, что позволяет предотвратить раннее сбои. Интеграция газовой хроматографии: количественно определяет выделяемые газы (например, CO, HF) во время теплового оттока с чувствительностью на уровне ppm, поддерживая разработку более безопасной химии батареи. 3. Стандартизация способствует глобальному соответствиюЕдиные протоколы тестирования появляются на ключевых рынках: Пересмотр ISO 12405-4: расширяет испытания аккумуляторов электромобилей, включая вибрационные профили, имитирующие мощеные дороги (10-2,000 Гц, длительность 3 часа). Обновления UL 9540A: требует измерения задержки распространения от клетки к упаковке с использованием инфракрасной термографии (> 100 тепловых датчиков на испытание). Уравнение GB/T 36276: Китайские стандарты теперь гармонизируют определения цикла жизни с IEC 62660-3, требуя 80% удержания мощности после 2000 циклов. 4Пограничные испытания для аккумуляторов нового поколенияНовые методологии рассматривают новые архитектуры батарей: Оценка твердотельных батарей:Испытания стабильности интерфейса при давлении 50 МПаМониторинг дендрита лития посредством синхротронной рентгеновской томографии Протоколы литиево-сернистых батарей:Количественное определение полисульфидов с использованием спектроскопии UV-VisМинимальное испытание на 500 циклов при скорости C/3 для авиационных применений Испытание совместимости натриевых ионов:Сравнительная оценка производительности при низких температурах (-30°C)Валидация влагостойкости при 85°C/85% RH 5. Испытательные инновации, ориентированные на устойчивое развитиеПринципы циркулярной экономики меняют приоритеты тестирования: Рамочные механизмы оценки второй жизни:Прогноз оставшегося полезного срока службы (RUL) с помощью гибридных моделей ECM-SVMПротоколы восстановления 300-циклов для перепрофилирования сетевого хранилища Системы оценки возможности переработки:Расчеты скорости восстановления материала (Li >95%, Co >98%)Испытания совместимости процессов пирометаллургии и гидрометаллургии Отслеживание углерода:Отчеты об интегрированных испытаниях LCA по выбросам сферы действия 3 от производства элементов до обработки EOL Перспективы рынкаГлобальный рынок испытаний батарей, по прогнозам, вырастет на 18,7% до 2029 года, что будет обусловлено внедрением электромобилей (45% доли спроса) и потребностями в хранении возобновляемой энергии.Ключевые проблемы включают разработку единых глобальных стандартов и сокращение затрат на испытания (в настоящее время 12-15% бюджетов на НИОКР в области батарей). ЗаключениеПоскольку технологии аккумуляторов развиваются от жидких электролитов к твердотельным и постлитийным системам, методологии испытаний должны сочетать в себе точность, скорость и устойчивость.Сближение автоматизации, основанной на ИИ, усиленные протоколы безопасности и принципы циркулярной экономики определят следующее десятилетие обеспечения качества батареи.
FAQS
Мы расширяем дело по всему миру
Алжир
Аргентина
АВСТРАЛИЯ
Бангладеш
Боливия
Бразилия
Камбоджа
Канада
Чили
Китай
Конго
Куба
Дания
Египет
Эфиопия
Финляндия
ФРАНЦИЯ
Германия
Греция
Исландия
Индонезия
Иран
Ирландия
Израиль
Италия
Япония
Казахстан
Кения
Корея
Македония
Малайзия
Мексика
Новая Зеландия
Нигерия
Норвегия
Пакистан
Перу
Филиппинский
Россия
Саудовская Аравия
Сингапур
Южная Африка
Южная Корея
Испания
Таиланд
Тунис
Турция
ОАЭ
Уганда
Украина
Великобритания
Уругвай
США
Узбекистан
Вьетнам
Зимбабве
Xian New Energy Battery Lab
davidwang@e-btla.com86-133-5925-4960
Центр современных предприятий, высокотехнологичная зона, Сиань, провинция Шэньси
Качество Китая хорошее Двунаправленный преобразователь переменного тока Поставщик. © авторского права 2024-2025 e-batterylab.com . Все права защищены.
