O que há por trás de cada Pontuação SOHpro

Catálogo ao vivo

Publicamos os números atuais de public.ev_catalog. Sem inflação de marketing — são as mesmas linhas que o motor de scoring lê.

Distribuição por química

Por que importa: a química decide como lemos o desbalanço de ΔV, quão rápido uma bateria deveria envelhecer e contra qual curva OCV-SOC comparamos. Uma pontuação calculada sem química usa a matemática NMC padrão da frota, o que reportamos como menor confiança.

Bandas de referência publicadas

Cada limiar que a pontuação usa é uma banda publicada com fonte primária. As zonas coloridas no seu relatório vêm desta tabela — sem matemática oculta. A versão de bandas 4.0.0 (maio 2026) recalibrou a banda de desbalanço histórico LFP na zona do joelho (knee) para 350 / 550 / 700 mV. A versão 3.0.0 introduziu a classificação de 7 níveis A+ a D sobre o Score composto, detalhada na seção abaixo, mais o chip de expectativa que compara sua bateria com sua linha de base física por idade e quilometragem. A versão 1.1.0 (abril 2026) adicionou cinco indicadores de primeira visita: eficiência round-trip, eficiência coulômbica, σ(V) de células, margem de isolamento HV, e desvio OCV.

Classificação por letra (A+ → D)

A classificação que você vê no topo do seu relatório é uma escala de 7 níveis sobre o SOHpro Score (um composto 0–100 que combina SOH reportado pelo BMS 43%, equilíbrio de tensão entre células 22%, ritmo de degradação 20%, eficiência energética 5%, consistência OCV-SOC 5%, e uniformidade térmica 5%). A letra não é SOH% bruto; é o índice de saúde integrado.

Os cortes inferiores (70 / 76) refletem a convergência dos pisos de garantia OEM — a maioria dos fabricantes garante ≥70% a 8 anos / 160k km (Tesla, Ford, VW, Hyundai/Kia, BMW, Mercedes, Polestar, Volvo); o corte de 76 separa carros com 'margem de garantia' dos que estão 'perto do piso'. Os cortes superiores (88 / 93 / 97) refletem a densidade empírica da frota global de EVs segundo Geotab 2026 (22.700 veículos, média 2,3%/ano) — a maioria dos EVs saudáveis em seus primeiros 100k km vive acima de 88, e queremos diferenciar 'quase novo' (97+) de 'bem cuidado usado' (88–93) para sinal de revenda e pricing de seguros. O esquema de 7 níveis é produto + empírico; nenhum paper científico reivindica esses buckets exatos. O selo bands_version em cada linha de relatório preserva a letra original no momento do escaneamento, para que revisões futuras da escala não possam re-classificar escaneamentos históricos.

Quando a letra é exibida

A letra segue a confiança do Score composto — não a confiança legacy de só-SOH. Quando aparece, quando se oculta, e de onde vem o número de SOH:

• ✓
  Aparece quando

  O Score composto é diferente de zero, o escaneamento expõe pelo menos um sinal mensurável (equilíbrio de células, térmico, capacidade, SOH do BMS, ou trajetória), E pelo menos metade do peso do score pontuou.

• —
  Se oculta quando

  O tier 'unscoreable' (zero sinais avaliáveis, Score 0 por construção), ou cobertura abaixo da metade (nem capacidade medida nem taxa de degradação). Tanto o número quanto a letra cedem a um estado neutro “estimado”.

• ◐
  Relatórios por estimativa ainda mostram letra

  Os relatórios que passam por estimativas de SOH (cycle-count, km-idade, modelo físico) ainda mostram letra quando a cobertura é suficiente, porque equilíbrio de células + térmico contribuem com 27% do peso composto, medido diretamente.

• ⚖
  Gate de qualidade — em repouso, medição primeiro

  O equilíbrio de células (ΔV) e a consistência de tensão são pontuados só com o pack em repouso, e essa verificação se dimensiona pela capacidade medida da bateria (os Ah do BMS, ou os kWh do scanner) — enviesando conservador, descartando leituras no limite, quando só existe uma estimativa de catálogo não-verificada, de modo que um spec não-verificado nunca pode relaxar a barra (motor de score 1.4.0).

De onde vem o número de SOH — medição primeiro

O relatório sempre rotula qual caminho produziu o número, com um explicador “?” ao lado (Guia Técnico do Relatório §3.1). A classificação legacy de 4 níveis (Excelente / Bom / Regular / Atenção) é preservada no banco de dados para copy de projeções mas não é mais o headline. Desde julho de 2026 (motor 1.6.0), somente as linhas Medido desta tabela podem virar pontos do histórico longitudinal de SOH de um veículo e do nosso registro de calibração — valores estimados aparecem no próprio relatório mas nunca alimentam a tendência, a taxa de degradação nem a autoavaliação do modelo (Guia Técnico §3.10, a regra de anticircularidade). Pontos medidos não-BMS carregam um selo de divulgação “estimado” ao lado do gráfico de tendência.

Banda de expectativa — Δ vs linha base por idade física

Ao lado da letra mostramos como sua bateria se compara com a linha de base de envelhecimento físico para sua idade + quilometragem + química + clima. Esta é a escala Δ existente de `sohGradeContextual` (limiares −1 / −3 / −6 pontos percentuais, calibrados contra o modelo Arrhenius-mais-cycle-life documentado em §3 do guia técnico), expressa como um chip de 4 estados. A escala assimétrica é preservada verbatim de versões anteriores de bandas; somente o tier superior se divide em +1 pp para introduzir um sinal positivo.

• ↗
  Melhor que o esperadoΔ ≥ +1 pp

  A bateria está mais saudável do que o modelo prevê para esta idade + km. Raro e bom.

• →
  Em linha com a idade−1 ≤ Δ < +1 pp

  Dentro da faixa ±1 pp do modelo — envelhecimento típico para esta química, clima e uso.

• ↘
  Abaixo do esperado−6 ≤ Δ < −1 pp

  Atrás do modelo. Frequentemente desequilíbrio inicial ou estresse térmico acima da média.

• ⚠
  Muito abaixoΔ < −6 pp

  Divergência material do modelo. Vale a pena uma análise técnica aprofundada na próxima visita.

Modelos em produção hoje

Estes são os modelos que rodam cada vez que você gera uma Pontuação. Cada um é químico-aware quando a ciência exige.

• Pontuação SOHpro composta — combinação ponderada de SOH do BMS (43%), ΔV (22%), ritmo de degradação (20%), térmica (5%), consistência OCV (5%), eficiência ida-volta (5%). Componentes com dados ausentes se renormalizam, nunca caem para placeholders intermediários.
• Limiares ΔV por química × SOC — DELTA_V_STATE_THRESHOLDS_MV com tabelas para NMC/NCA/LFP/LTO em três zonas de SOC. LFP no plateau (mid-SOC) tem os limiares mais estritos porque o plateau esconde o desbalanço.
• Classificação SOH contextual — sohGradeContextual mede o SOH observado contra expectedSohAtKmAndAge, que combina perda por ciclos (km × taxa por 1000 km) com perda calendária (K · √ano, K por química).
• SOH a partir de contagem de ciclos — sohFromCycleCount usa taxas de perda por FEC de Sandia/NREL quando o BMS não reporta SOH direto. Recusa-se a estimar sem química; piso em 50% para evitar valores absurdos.
• Consistência OCV-SOC com gating de repouso — recusa-se a pontuar quando o pack está sob carga (|I|>2 A) ou recentemente ciclado (<30 min repouso), para que a polarização não seja interpretada como desbalanço.
• Detecção de plateau LFP — a checagem de OCV é suprimida automaticamente para LFP em 20–80% SOC onde a curva de voltagem é muito plana.
• Cenários de projeção — computeProjections devolve linear do ritmo observado; empiricalOptimistProject devolve um cenário amortecido por química (τ NMC=50k / LFP=80k / LTO=120k km).

Contexto de país e clima

O clima ajusta a perda calendária através de um classificador grosso por zona (temperada / quente / tropical). É best-effort: quando a zona é desconhecida, a pontuação cai para a baseline só-química e nunca bloqueia. Padrões abaixo; usuários podem sobrescrever por VIN. Desde o motor 1.7.0 o mesmo termo calendário carrega também um offset por gestão térmica: packs de resfriamento passivo (sem refrigeração ativa — ex. Nissan Leaf, Renault Zoe, VW e-Golf) rodam a física a +10 °C efetivos, ar forçado a +5 °C, refrigeração líquida no baseline. Fonte da magnitude: o estudo de frota da Geotab com 10.000 veículos (Leaf 2015, passivo: 4.2 %/ano vs Model S 2015, líquido: 2.3 %/ano) — telemetria de frota, não peer-reviewed; modelamos a borda conservadora da faixa observada: https://www.geotab.com/blog/ev-battery-study/ — quando o tipo de resfriamento é desconhecido, nenhum ajuste é aplicado.

Inputs de estimativa de autonomia

Traduzir o SOH em quilômetros usa quatro inputs numéricos junto à autonomia WLTP do catálogo e aos kWh utilizáveis. Cada input tem uma fonte primária e está publicado abaixo — mesmo padrão de auditoria que as bandas de referência do score. O guia técnico §15 documenta a matemática completa; esta tabela é a auditoria à primeira vista.

Nota: as linhas de clima frio deliberadamente não estão modeladas — escopo LATAM-first. A tabela precisa de linhas frias (a calefação abaixo de 0 °C soma 25–40 % ao consumo segundo AAA + estudos de frota do Idaho National Laboratory) antes de qualquer lançamento em mercado frio. NÃO afirmamos que a estimativa de autonomia seja precisa a ± um número específico — isso exigiria uma rodada de validação interna que ainda não publicamos.

Fontes que citamos

Lista deduplicada de cada fonte primária e corroborante publicada nas nossas bandas de referência. Clique — cada URL é real.

• Accure — LFP hysteresis effect on OCV curves
• ACS Omega — Heat Generation and Degradation during High-Temperature Aging
• Argonne National Laboratory — Vehicle Technologies Office (battery testing)
• Attia, P. M., Bills, A., Brosa Planella, F., et al. (2022) — Review — 'Knees' in Lithium-Ion Battery Aging Trajectories, J. Electrochem. Soc. 169:060517 (NREL/82801)
• Battery Design — Cell-to-Cell Temperature Gradient
• Battery University BU-1003 — Comparing Battery Round-Trip Efficiency (cumulative DC counters vs plug-side)
• Baumhöfer et al. (2014) — Production-caused variation in capacity aging trend, JPS 247:332
• Beck et al. (2021) — Inhomogeneities and Cell-to-Cell Variations, MDPI Energies 14(11):3276
• Dubarry, M., Devie, A., Liaw, B. Y. (2017) — Identifying battery aging mechanisms in large format Li-ion cells, J. Power Sources 360
• FMVSS No. 305 — Electric-powered vehicles: electrolyte spillage and electrical shock protection
• Geotab 2026 EV Battery Degradation Analysis (22,700 vehicles)
• Geotab 2026 Update — 2.3% Annual Degradation
• ISO 6469-3:2021 — Electrically propelled road vehicles, safety specifications, electrical safety
• Midtronics — Early Signs of Cell Imbalance (field-service heuristic)
• Nature Scientific Reports — Aging of Li-ion above Room Temperature
• Neural Concept — EV Battery Thermal Management (vendor overview; secondary/illustrative, not the threshold source)
• NREL — Battery Energy Storage Testing Procedures (DC-side counter analysis)
• Plett, G. (2015) — Battery Management Systems Vol. II: Equivalent-Circuit Methods
• Preger et al. 2020 (Sandia) — Degradation of Commercial Lithium-Ion Cells as a Function of Chemistry and Cycling Conditions, J. Electrochem. Soc. 167:120532
• Recharged — EV Battery Warranty Comparison (industry warranty aggregation; secondary basis for the 70% 8yr/100k-mi floor)
• Schmid, B., Cabrera, J., et al. (2022) — Knee-point detection in lithium-iron-phosphate batteries via incremental capacity analysis, Energy Storage Materials 50
• Schmid, J., et al. (2025) — Aging study of twenty 18650 graphite/LFP cells, Nature Scientific Data 12
• Schuster et al. (2015) — Lithium-ion cell-to-cell variation during BEV operation, JPS 297:242–251
• ScienceDirect — BTMS Review
• SOHpro composite-Score product calibration
• Tesla Model 3 LFP owner aggregates — InsideEVs (consumer illustration; secondary, not a controlled study)
• The Operation Window of LFP/Graphite Cells Affects their Lifetime (2024), J. Electrochem. Soc. 171
• USABC Electric Vehicle Battery Test Procedures Manual, Rev. 2 (DOE/INL, 1996) — 80% rated-capacity end-of-life definition
• VW Service Action 93P7 — HV Battery Cell Modules (NHTSA)

Nossos compromissos com os dados

• Sem specs alucinadas. Uma linha entra no catálogo com verified=false até que duas fontes independentes concordem em química, capacidade e detalhes do pack. As verificadas mostram sua lista de fontes.
• A confiança viaja com o dado. Quando a química é desconhecida, a pontuação usa padrões NMC e reporta o pressuposto — não classifica silenciosamente como se os dados estivessem completos.
• As bandas de referência estão amarradas à pesquisa publicada. Não movemos limiares para que o resultado pareça melhor. Cada banda cita uma URL primária auditável.
• O clima é best-effort. O classificador grosso de zona melhora a projeção quando presente e é omitido quando desconhecido — nunca bloqueia um relatório.
• Relatórios antigos não são re-classificados silenciosamente. Quando atualizamos modelos, novos scans recebem a matemática nova; relatórios existentes são preservados, exceto migração explícita e anunciada.