技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、リチウムイオン電池の劣化・寿命推定について取り上げ、急速充電劣化、低温充電劣化、経年時急劣化等、異常劣化のメカニズムを詳解いたします。
また、機械学習・深層学習を用いたバッテリーの劣化予測、寿命推定技術を解説いたします。
(2025年3月25日 10:30〜12:00)
地球環境問題、資源問題解決に向けた、自動車の電動化 (EV) 、再生可能エネルギーへの転換などの政策が、リチウムイオン電池 (LIB) 市場成長を牽引していくだろう。この中、エネルギー密度、コストの観点からとは別に、寿命に大きな期待が寄せられるであろう。今、適切な加速評価・解析技術、寿命推定技術、そして、LIBの劣化メカニズムを整理することが必須であり、ここでは、長寿命化への期待、2つの劣化メカニズム、これらを踏まえた寿命推定の基本的考え方につき解説する。
(2025年3月25日 13:00〜14:30)
リチウムイオン電池 (LIB) はモバイル機器・定置・産業機器・自動車等の用途に使用され、近年では変動性再生可能エネルギーの出力変動・時間帯偏在性の解決のためのデバイスとして期待されている。 本講演では性能評価・残量推定・劣化診断法を基礎から体系的にまとめて説明するとともに、当社の差電圧法を用いた劣化診断法の事例を紹介する。
(2025年3月25日 14:45〜15:45)
脱炭素化に向けた取組が世界中で加速する中、バッテリーサーキュラーエコノミーの確立の重要性がますます高まっています。当社は、電池材料の製造から使用、リユース、リサイクルに至るまでの各段階で、電気計測とデータ解析のソリューションを通じてその確立への貢献を目指しています。運用中および運用後のバッテリーや、それが搭載されたEVの最適な活用のために、バッテリーの状態把握が不可欠です。当社では確実な計測を通じて短時間かつ低コストで状態を把握する技術を開発し、実用化を進めています。
技術および事例を紹介し、本セミナーでは、LIBの基礎事項・電気特性の計測技術・それらを元にした劣化診断技術について包括的に解説いたします。特に、交流インピーダンス法について特に重点的に取り上げ、劣化診断技術とその適用可能範囲について説明します。
(2025年3月25日 16:00〜17:00)
本講座では、機械学習・深層学習を用いたバッテリーの劣化予測技術について、リチウムイオン電池を例に、網羅的かつ分かりやすく解説する。電池の初学者から実験研究者/技術者まで幅広い層を対象とし、さまざまな機械学習による予測技術の概要、位置づけや特徴を紹介する。
前半では、主にバッテリーユーザ向けの劣化予測技術を取り扱う。可能な限りバッテリーセル内部の測定情報 (電極構造、多孔質構造など) を使用せず、充放電レート特性や温度特性から予測する方法を解説し、更にモジュール/パックへの展開方法を議論する。後半では、主にバッテリー開発者を念頭に、セル内部の測定情報を使用した劣化予測技術を取り扱う。製造プロセスとの関連など発展的な内容を含む。最後に、GPTシリーズやGeminiに代表される大規模言語モデルを用いた予測技術構築への展望を述べる。
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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発行年月 | |
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