基于知识图谱和图同构网络的顺序拆解规划方法，用于支持霍克蓄电池再制造

拆解是电池终期再制造中的重要步骤，提供了将电池功能和材料价值重新纳入新生命周期的理想解决方案。电池拆解、知识管理和关系推理在智能拆解规划中发挥着重要作用。然而，依赖预定义产品条件或固定拆解关系的拆解系统，无法处理高度不确定且复杂的终端产品拆解。为克服瓶颈，本文提出了基于知识图谱和图同构网络的集成反汇编框架，显著提升了反汇编信息整合和推理能力。首先，引入了TransH知识图嵌入技术，在拆解过程中捕捉图节点（如组件和工具）之间的多重关系，同时图同构网络进一步增强了模型学习电池拆解过程中零件复杂拓扑结构的能力，确保在拆解过程中准确处理多样性和复杂性。基于此，模型利用基于分解的多目标进化算法，将多目标优化问题拆分为多个单目标子问题，生成一套帕累托前沿解，以实现拆解成本和碳排放等多个目标之间的最佳平衡与权衡.在退役电池上的实验表明，系统模型在拆解规划方面表现出色，有效平衡冲突目标，提升拆解效率和资源利用。与NSGA-II、SPEA2和SMS-EMOA等经典算法相比，该框架的总目标值（TOV）提升了约5%，而解集覆盖率和非占优解比例分别增加了9.5%和8%，凸显了其在智能制造和资源管理领域的广泛应用潜力。未来，该模型有望扩展到更复杂的大规模任务场景，进一步提升其解决多目标优化问题的能力，并为可持续发展和绿色经济提供关键支持。

 

气候变化影响了全球生态平衡，威胁着全球经济发展和生活质量（Popkova 和 Shi，2022）。为应对这一环境危机，各国积极推动可再生能源的发展，加快能源结构的转型。太阳能、风能和水电等清洁能源正逐步取代化石燃料，推动全球向低碳经济转型。这一转型不仅对应对气候变化至关重要，也是确保能源安全和实现可持续发展的战略选择（Rahman 等，2025）。作为全球最大的能源消费国之一，中国通过实施《新能源车电池回收管理临时措施》等政策，展现了对资源管理和环境保护的承诺。这些政策旨在促进清洁能源的使用和全面资源利用，努力建立低碳绿色经济体系（Cerchione 等，2025）。随着技术进步和支持政策的推进，中国清洁能源的生产和消费稳步增长。到2050年，可再生能源预计将占据全球能源供应的大部分。在这一转变中，锂离子电池作为清洁能源储存和电动交通的核心组件发挥着关键作用（国际能源署（IEA），2023年）。然而，锂离子电池的广泛使用带来了严峻的环境和资源挑战。预计到2030年，每年将产生超过一百万吨废弃锂离子电池。如果处理不当，电池中的重金属和有害物质可能造成严重的环境污染，而未充分利用的锂、钴和镍等资源则会导致不可再生资源的浪费（Mrozik 等，2021）。因此，探索高效的电池拆解和回收方法已成为实现循环经济和可持续发展的关键任务。现有的电池回收方法，如机械和化学加工，在资源回收率、加工成本和环境影响方面存在明显不足，难以在回收效率与环境需求之间实现最佳平衡。
再制造允许通过将电池组拆解到特定水平，将退役的模块/电池单元筛选并分组成新的电池组，作为风能/太阳能电场等类似场景中的储能设备，从而将电池功能和材料价值重新回收到新的生命周期中。通过这种方式，可以延长使用寿命以替换新电池，以减少自然资源消耗、元素/化合物精炼及由此产生的污染。因此，拆解使用终极电池是首要步骤，涉及断开各种紧固件和接头，并拆除功能部件。值得注意的是，锂离子电池复杂的结构存在强烈的组件间依赖性。不同电池组件之间连接类型多样且劣化程度不同，增加了分离困难和不确定性，使得固定或确定性方法难以有效管理这些复杂依赖，导致意外中断，进而导致效率低下和成本高昂。
因此，本文提出了一种多目标优化方法，结合TransH（Wang等，2014）知识图嵌入与图同构网络（GIN）（Xu等，2019），以优化锂离子电池的智能拆解模型，旨在实现高效的资源回收。从理论角度，本文引入了创新的理论框架，应用于电池拆解领域，利用知识图嵌入技术捕捉拆解过程中组件与工具之间的复杂关系，同时利用图神经网络（GIN）进一步增强模型学习复杂拓扑结构的能力。这一创新不仅填补了当前关于电池拆解中元件依赖关系处理研究的空白，也为多目标优化理论提供了新的视角和方法。
在方法论层面，本文利用TransH和GIN的优势，克服传统电池拆解方法中回收效率、成本控制和环境保护之间的平衡挑战。通过引入多目标优化算法，本文有效考虑了回收率、拆解成本和碳排放等多个目标，确保资源回收效率的提升同时最大限度地减少环境影响。该方法在处理电池拆解过程的复杂性和多样性方面展现出明显优势，尤其是在解决电池内不同组件之间复杂的依赖关系方面。
从管理角度看，所提优化模型不仅带来了理论创新，也具有重要的实际意义。通过为电池回收行业提供更高效、更智能的拆解路径优化方法，本研究有助于提升资源回收率、降低拆解成本、减少碳排放，为绿色制造和可持续发展企业提供有效支持。此外，随着促进循环经济和绿色经济的政策不断演进，本研究结果为政策制定者提供了有力的理论支持，促进环境保护和资源管理政策的有效实施。