特斯拉为“食盐”锂提取工艺申请专利；特斯拉太阳能屋顶通过专利申请

今天，乐知网小编 给大家分享 特斯拉为“食盐”锂提取工艺申请专利 可将成本降低30%，特斯拉太阳能屋顶在我国通过了专利申请

特斯拉为“食盐”锂提取工艺申请专利 可将成本降低30%

特斯拉为“食盐”锂提取工艺申请专利 可将成本降低30%盖世汽车 Elisha 2021-07-16 09：00：00核心提示：特斯拉申请一项新专利，涉及使用食用盐从矿石中提取锂的工艺。



该锂提取工艺可将相关成本降低30%。



盖世汽车讯 据外媒报道，特斯拉申请一项新专利，涉及使用食用盐从矿石中提取锂的工艺。



该锂提取工艺可将相关成本降低30%。



（图片来源：electrek）在名为“从粘土矿物中选择性提取锂”的专利申请中，特斯拉描述了当前提取方法存在的主要问题：锂是锂离子电池和电动汽车产业的战略性金属。



为了降低电池和电动汽车的成本，找到一种能够经济有效地从各种锂源提取锂的方法，具有重要意义。



通常开采的主要锂源是锂卤水，因为从中提取锂的成本较低。



然而，随着对锂离子电池的需求不断增加，有必要寻找其他锂源。



另一种提取锂的方法是，从粘土矿物中提取锂。



在这一过程中，通过酸浸获得锂。



将粘土矿物与普通无机酸的水溶液混合，如H2SO4或HCl，然后在常压下加热以浸出粘土矿物中所含的锂。



采用这种酸浸法，不仅可以浸出锂，而且能浸出高浓度杂质，包括钠、钾、铁、铝、钙和镁。



然后，去除杂质元素，尤其是铝，这会造成大量锂损耗，可能显着降低整体锂提取率。



此外，采用这种高酸耗和复杂的浸出液纯化方法，也使整个提取过程的成本效益较低，而且不环保。



特斯拉在专利申请中总结了自己的新方法：在所描述的从粘土矿物及其组合物中提取锂的方法中，提取过程包括提供含锂的粘土矿物，将阳离子源与粘土矿物混合，对粘土矿物进行高能研磨，并进行液体浸出，以获得富含锂的浸出溶液。



这比仅添加食盐要稍复杂一些。



但据特斯拉在专利申请中介绍，主要的阳离子源确实是NaCl。



特斯拉描述，在该工艺的研磨过程中添加NaCl的效果：测量在研磨过程中添加NaCl的效果。



NaCl粉末和细粘土矿物颗粒的重量比例为3：97，即NaCl与总混合物（即NaCl + 粘土）= 3%；并且相应的Na：Li摩尔比约 2.7：1。



将这些NaCl粉末和细粘土矿物颗粒称重，并放入PM100行星式球磨机，以500rpm的转速连续研磨长达3小时。



然后，收集磨过的NaCl/粘土混合物，并将其转移到玻璃反应器中进行水浸出。



将31克NaCl/粘土混合物装入反应器中并加水，以产生150克的浆液，其中盐/粘土混合物与水的重量比为1：4（即水中含20 wt。

%的盐/粘土混合物）。



浆液形成后，在90℃ 和1000 RPM下进行20分钟水浸出。



在浸出过程中，使用冷凝器，将水损失降至最低。



使用5um过滤纸进行后续过滤，然后收集浸出溶液，用于进行化学成分分析。



添加NaCl的化学分析结果如下：特斯拉计划，将这项新工艺用于其在内华达州的锂矿，该矿占地超过1万英亩。



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特斯拉太阳能屋顶在我国通过了专利申请

年初特斯拉宣布将把太阳能屋顶项目引入中国，随后在上海特斯拉中国总部组建太阳能屋顶项目组。



近日，网通社从国家知识产权局获悉，特斯拉获得了太阳能屋顶相关专利，专利的通过将为项目后续推进打下良好基础。



特斯拉引进国内的是第三代太阳能屋顶，采用了中国供应的光伏电池片，其价格比上一代下降40%。



此外，该产品可根据消费者用电需求定制Solar Roof太阳能屋顶瓦片数量。



据悉，国内部分光伏工程企业将作为施工方和运维供应商为项目提供服务。



前不久，特斯拉纽约超级工厂完成了4兆瓦(megawatt)的太阳能屋顶(Solar Roof)建造，该工程最多可为1000个家庭供电。

特斯拉申请专利 利用庞大车队获取数据训练自动驾驶神经网络

3月23日，电动汽车制造商特斯拉已经申请了一项专利，内容是如何从其庞大的客户车队中获取训练数据，以训练其自动驾驶神经网络。



这项专利是为特斯拉申请的，但特斯拉人工智能和自动驾驶软件主管安德烈·卡帕西(Andrej Karparis)被指定为该申请的唯一发明人。



卡帕西描述了在应用程序中为深度学习培训收集数据的问题：“用于自动驾驶等应用的深度学习系统是通过训练机器学习模型来开发的。



通常，深度学习系统的性能至少部分地受到用于训练模型的训练集的质量限制。



在许多情况下，大量的资源被投入到收集、管理和注释培训数据上。



创建训练集所需的工作量可能很大，而且通常是单调乏味的。



此外，通常很难收集机器学习模型需要改进的特定用例的数据。



”特斯拉开发自动驾驶系统的方式与大多数其他公司大不相同。



尽管大多数其他公司利用相对较少的测试车队来收集数据并测试其系统，但特斯拉使用其数十万辆配备了一系列传感器的客户汽车来收集道路和驾驶数据，并在“影子模式”下测试其自动驾驶系统。



车队收集的这些数据对特斯拉训练其神经网络实现自动驾驶极其有价值。



然而，他们必须小心他们收集并提供给网络的内容。



卡帕西在专利申请中注明：“随着机器学习模型变得越来越复杂，比如深层神经网络，大量训练数据集的必要性也相应增加。



与浅层神经网络相比，这些深层神经网络可能需要更多的训练样本，以确保它们的泛化能力较高。



例如，虽然神经网络可以被训练成对于所给训练数据来说高度精确，但其可能不能很好地推广到未见的未来示例中。



在这个例子中，神经网络可能受益于训练数据中包含的额外示例。



”因此，卡帕西解释了他的专利方法，在传输之前就对源数据进行分类：“示例方法包括接收传感器并将神经网络应用于传感器数据。



将触发器分类器应用于神经网络的中间结果，以确定传感器数据的分类器评分。



根据至少部分分类器得分，决定是否通过计算机网络传输至少部分传感器数据。



一旦确定为阳性，传感器数据就会被传输并用于生成训练数据。



”

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