أن مشكلة التلوث الناتج من استهلاك الطاقة التقليدية المتزايد بشكل كبير دفع الباحثون في العالم الى حل مشاكل استخدام الطاقة النظيفة والمتجددة (Renewable energy) والتي أخذت تنمو بشكل متسارع في السنوات الأخيرة، وان بطاريات الخزن الكهربائي تعد من أحد الأجزاء الهامة لكل انواع انظمة الطاقة المتجددة وبخاصة السيارات الكهربائية (EV) وان من اهم مشاكل هذه البطاريات هي عملية تبريدها والتي تساعد على إطالة عمرها الافتراضي ولأيجاد حلول لهذه المشكلة اشترك الاستاذ الدكتور رعد زعلان حمود من كلية هندسة النفط والغاز مع فريقه البحثي المؤلف من نخبة من الباحثين من جامعتين أمريكيتين وجامعة من تايوان و جامعتين سعوديتين، اذ تم دراسة معوقات الطرق التقليدية لتبريد البطاريات وتحديد عيوبها. وقال زعلان لقد توصلنا الى حل هذه المشكلة بتصميم منظومة تبريد ذكية لها القدرة على التنبؤ المسبق بظروف البطاريات اذ تم استخدام خوارزمية (XGBoost) لتعلم الآلة (Machine-learning) ومنها يتم اتخاذ القرار الأمثل (optimization) بالاعتماد على خوارزمية (Bayesian ridge) وخوارزمية support vector regression (SVR) كما تم تطبيق هذا النظام الجديد للتبريد على بطارية (lithium-ion battery) والتي تمتاز بسعتها العالية لتخزين الطاقة وتفريغها وان نموذج خوارزمية الانحدار الذاتي (ARIMA) استطاع التنبؤ لفترة مسبقة قدرها 5622 ثانية وهي كافية جدا لاتخاذ القرار من قبل المنظومة الذكية للحفاظ على ظروف البطاريات ضمن الحدود المرغوب بها (15C to 40 ◦C) وهذا يساعدها على ان تعمل بكفاءة عالية وبعمر اطول. وتم نشر هذا البحث في مجلة (Journal of Energy Storage) والتي لها السايت سكور (CiteScore) 8.4 ومعامل تأثير (Impact factor) 8.907 وهي من المجلات المسجلة في قاعدة البيانات العالمية سكوباس وكلارفيت.
ولتفاصيل أكثر يمكن الاطلاع على البحث عبر الرابط المرفق في ادناه:
ويذكر ان الأقتباسات العلمية لبحوث زعلان تجاوزت 2450 اقتباس حسب احصائية الموقع العلمي (Google Scholar) ويعتبر اقتباس البحوث العلمية من المقاييس التي تميز الباحثين فيما بينهم وكما مبين في الرابط التالي:
