Lityum-iyon Bataryaların Katot Malzemelerindeki Kristal Yapının Kestirimi için Makine Öğrenimi Yöntemlerinin Uygulanması

Authors : Meltem KULUSÜPÜRTÜLÜ, Çiğdem DİNDAR, Recep AKYÜZ

Pages : 789-797

Doi:10.35414/akufemubid.1106065

View : 30 | Download : 10

Publication Date : 2022-08-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Lityum-iyon silikat katotların fiziksel ve kimyasal özelliklerinin kristal yapı sisteminden önemli ölçüde etkilendiği yaygın olarak kabul edilmektedir. Bu nedenle, kristal yapılarının kestirimi, batarya uygulamalarında katotların diğer birçok özelliğini tahmin etmek için hayati öneme sahiptir. Li-Si-(Mn,Fe,Co)-O bileşik yapılarına sahip silikat bazlı katotların üç ana kristal sistemi (monoklinik, ortorombik ve triklinik) makine öğrenimi yöntemlerinden çeşitli sınıflandırma teknikleri kullanılarak tahmin edilmiştir. Hesaplamalar, Malzeme Projesi’nden elde edilen yoğunluk fonksiyonel teorisi hesaplamalarının sonuçlarına dayanmaktadır. Kristal sistemi ile katotların diğer fiziksel özellikleri arasındaki güçlü korelasyon, istatistiksel modellerdeki özellik değerlendirmesine dayalı olarak doğrulanmıştır. Ayrıca, en iyi tahmin doğruluğunu elde etmek için çeşitli sınıflandırma yöntemlerinin parametreleri optimize edilmiştir. XGBoost ve Destek Vektör Sınıflandırıcı algoritmalarının çapraz doğrulama testlerinde çalışmada kullanılan diğer sınıflandırma yöntemleri arasında en yüksek tahmin doğruluğunu sağlamıştır.
Keywords : Lityum iyon bataryalar, Makine öğrenimi, Optimizasyon, Kristal yapı, Sınıflandırma teknikleri