今天，樂知網小編 給大家分享 特斯拉為“食鹽”鋰提取工藝申請專利 可將成本降低30%，特斯拉太陽能屋頂在我國通過了專利申請

特斯拉為“食鹽”鋰提取工藝申請專利 可將成本降低30%

特斯拉為“食鹽”鋰提取工藝申請專利 可將成本降低30%蓋世汽車 Elisha 2021-07-16 09：00：00核心提示：特斯拉申請一項新專利，涉及使用食用鹽從礦石中提取鋰的工藝。



該鋰提取工藝可將相關成本降低30%。



蓋世汽車訊 據外媒報道，特斯拉申請一項新專利，涉及使用食用鹽從礦石中提取鋰的工藝。



該鋰提取工藝可將相關成本降低30%。



（圖片來源：electrek）在名為“從粘土礦物中選擇性提取鋰”的專利申請中，特斯拉描述了當前提取方法存在的主要問題：鋰是鋰離子電池和電動汽車產業的戰略性金屬。



為了降低電池和電動汽車的成本，找到一種能夠經濟有效地從各種鋰源提取鋰的方法，具有重要意義。



通常開采的主要鋰源是鋰鹵水，因為從中提取鋰的成本較低。



然而，隨著對鋰離子電池的需求不斷增加，有必要尋找其他鋰源。



另一種提取鋰的方法是，從粘土礦物中提取鋰。



在這一過程中，通過酸浸獲得鋰。



將粘土礦物與普通無機酸的水溶液混合，如H2SO4或HCl，然后在常壓下加熱以浸出粘土礦物中所含的鋰。



采用這種酸浸法，不僅可以浸出鋰，而且能浸出高濃度雜質，包括鈉、鉀、鐵、鋁、鈣和鎂。



然后，去除雜質元素，尤其是鋁，這會造成大量鋰損耗，可能顯著降低整體鋰提取率。



此外，采用這種高酸耗和復雜的浸出液純化方法，也使整個提取過程的成本效益較低，而且不環保。



特斯拉在專利申請中總結了自己的新方法：在所描述的從粘土礦物及其組合物中提取鋰的方法中，提取過程包括提供含鋰的粘土礦物，將陽離子源與粘土礦物混合，對粘土礦物進行高能研磨，并進行液體浸出，以獲得富含鋰的浸出溶液。



這比僅添加食鹽要稍復雜一些。



但據特斯拉在專利申請中介紹，主要的陽離子源確實是NaCl。



特斯拉描述，在該工藝的研磨過程中添加NaCl的效果：測量在研磨過程中添加NaCl的效果。



NaCl粉末和細粘土礦物顆粒的重量比例為3：97，即NaCl與總混合物（即NaCl + 粘土）= 3%；并且相應的Na：Li摩爾比約 2.7：1。



將這些NaCl粉末和細粘土礦物顆粒稱重，并放入PM100行星式球磨機，以500rpm的轉速連續研磨長達3小時。



然后，收集磨過的NaCl/粘土混合物，并將其轉移到玻璃反應器中進行水浸出。



將31克NaCl/粘土混合物裝入反應器中并加水，以產生150克的漿液，其中鹽/粘土混合物與水的重量比為1：4（即水中含20 wt。

%的鹽/粘土混合物）。



漿液形成后，在90℃ 和1000 RPM下進行20分鐘水浸出。



在浸出過程中，使用冷凝器，將水損失降至最低。



使用5um過濾紙進行后續過濾，然后收集浸出溶液，用于進行化學成分分析。



添加NaCl的化學分析結果如下：特斯拉計劃，將這項新工藝用于其在內華達州的鋰礦，該礦占地超過1萬英畝。



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特斯拉太陽能屋頂在我國通過了專利申請

年初特斯拉宣布將把太陽能屋頂項目引入中國，隨后在上海特斯拉中國總部組建太陽能屋頂項目組。



近日，網通社從國家知識產權局獲悉，特斯拉獲得了太陽能屋頂相關專利，專利的通過將為項目后續推進打下良好基礎。



特斯拉引進國內的是第三代太陽能屋頂，采用了中國供應的光伏電池片，其價格比上一代下降40%。



此外，該產品可根據消費者用電需求定制Solar Roof太陽能屋頂瓦片數量。



據悉，國內部分光伏工程企業將作為施工方和運維供應商為項目提供服務。



前不久，特斯拉紐約超級工廠完成了4兆瓦(megawatt)的太陽能屋頂(Solar Roof)建造，該工程最多可為1000個家庭供電。

特斯拉申請專利 利用龐大車隊獲取數據訓練自動駕駛神經網絡

3月23日，電動汽車制造商特斯拉已經申請了一項專利，內容是如何從其龐大的客戶車隊中獲取訓練數據，以訓練其自動駕駛神經網絡。



這項專利是為特斯拉申請的，但特斯拉人工智能和自動駕駛軟件主管安德烈·卡帕西(Andrej Karparis)被指定為該申請的唯一發明人。



卡帕西描述了在應用程序中為深度學習培訓收集數據的問題：“用于自動駕駛等應用的深度學習系統是通過訓練機器學習模型來開發的。



通常，深度學習系統的性能至少部分地受到用于訓練模型的訓練集的質量限制。



在許多情況下，大量的資源被投入到收集、管理和注釋培訓數據上。



創建訓練集所需的工作量可能很大，而且通常是單調乏味的。



此外，通常很難收集機器學習模型需要改進的特定用例的數據。



”特斯拉開發自動駕駛系統的方式與大多數其他公司大不相同。



盡管大多數其他公司利用相對較少的測試車隊來收集數據并測試其系統，但特斯拉使用其數十萬輛配備了一系列傳感器的客戶汽車來收集道路和駕駛數據，并在“影子模式”下測試其自動駕駛系統。



車隊收集的這些數據對特斯拉訓練其神經網絡實現自動駕駛極其有價值。



然而，他們必須小心他們收集并提供給網絡的內容。



卡帕西在專利申請中注明：“隨著機器學習模型變得越來越復雜，比如深層神經網絡，大量訓練數據集的必要性也相應增加。



與淺層神經網絡相比，這些深層神經網絡可能需要更多的訓練樣本，以確保它們的泛化能力較高。



例如，雖然神經網絡可以被訓練成對于所給訓練數據來說高度精確，但其可能不能很好地推廣到未見的未來示例中。



在這個例子中，神經網絡可能受益于訓練數據中包含的額外示例。



”因此，卡帕西解釋了他的專利方法，在傳輸之前就對源數據進行分類：“示例方法包括接收傳感器并將神經網絡應用于傳感器數據。



將觸發器分類器應用于神經網絡的中間結果，以確定傳感器數據的分類器評分。



根據至少部分分類器得分，決定是否通過計算機網絡傳輸至少部分傳感器數據。



一旦確定為陽性，傳感器數據就會被傳輸并用于生成訓練數據。



”

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