Содержимое
Hybrid nanophotonic-microfluidic sensor integrated with machine learning for operando state-of-charge monitoring in vanadium flow batteries https://doi.org/10.1016/j.est.2025.115349 При нашем скромном участии вчера вышла работа, в которой представлен усовершенствованный метод измерения степени заряда (SoC) ванадиевых проточных батарей (VRFB) с использованием показателя преломления и машинного обучения. Основной акцент сделан на использовании изменения показателя преломления (RI) электролитов для оценки концентрации ионов ванадия. Разработанный сенсор основан на фотонных интегральных схемах (PIC) и микрофлюидных каналах, что обеспечивает высокую чувствительность. Система прошла тестирование на рабочих условиях батареи, показав устойчивую корреляцию между спектральными характеристиками и данными о заряде. Используя экспериментальные данные, ML модель была обучена точно предсказывать степень заряда проточной ванадиевой батареи путем анализа спектральных характеристик. 🔗По этой ссылке статья будет доступна бесплатно в течение первых 50 дней: https://authors.elsevier.com/c/1kSYB,rUrFxfAl 📕Journal of Energy Storage (IF=8.9) #application