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Modeling: from materials to electrochemical systems

Modeling: from materials to electrochemical systems

 

Coordinator: Prof. Alejandro Franco

 

This research area activities revolve around mathematical modeling and numerical simulation of electrochemical systems for the storage and conversion of energy, from the material scale to the scale of the device: lithium ion batteries, lithium air, lithium sulfur, redox flow batteries, fuel cells, electrolysers and dye cells. These activities aim to support and guide the experimenters and industrialists in search of more efficient electrochemical systems, but also who want to understand, interpret and predict the mechanisms involved in these complex systems.

The modeling work itself is the formulation of the physical problem, setting mathematical equations and writing computer programs to solve the equations. This work is developed in close collaboration with experimental characterization allowing the determination of certain physicochemical variables which are then used as input parameters of the models. These characterizations may include the study of prototypes or commercial objects (e.g. commercial Li-ion cells) or may correspond to simplified "model"  systems, which allow to focus on a well-defined physicochemical mechanism so as to study it in detail (ie experience model). The theme also adopts a multi-scale modeling approach, consisting in determining parameters from theoretical calculations performed at atomic and molecular scales, which are then injected into higher scale models.

The theme is animated by researchers with highly complementary skills, which helped to equip the LRCS of a wide range of simulation methods, some of which are pioneers internationally, and largely implemented in internally developed software tools: ex. methods of density functional theory (DFT), coarse grains molecular dynamics, kinetic Monte Carlo methods, so-called "phase field" methods , continuum type models and hybrid multiscale kind.

Research activities include:


- Modélisation de la réactivité des matériaux et des interfaces électrochimiques

Des modèles physicochimiques sont appliquées pour l’étude de la réactivité des matériaux et interfaces au sein des systèmes pour le stockage et la conversion de l’énergie. Par exemple, des approches à l’échelle mésoscopique ont été développés pour étudier les mécanismes de lithiation dans des systèmes bi-phasiques multi-particules, ainsi que pour étudier la réactivité des electro-catalyseurs dans les piles à combustible.

- Modélisation multi-échelles des procédés de fabrication des cellules Li-ion

Cette activité gravite autour du projet ERC « ARTISTIC » porté par A.A. Franco dont l’objectif est d’établir une plateforme computationnelle multi-échelles prédictive de l’influence des paramètres de fabrication sur la texture des électrodes de batteries lithium ion et leur réponse électrochimique associées. Des algorithmes d’intelligence artificielle sont également développés pour paramétrer plus aisément les modèles ainsi que pour prédire les meilleures formulations permettant par exemple d’atteindre des performances de batterie ciblées au préalable.

- Etude et modélisation du vieillissement des cellules Li-Ion

Le vieillissement des batteries Li-ion est étudié d’un point de vue expérimental et à l’aide d’outils de modélisation physico-chimique mis au point au LRCS. Tandis que le vieillissement calendaire de batteries commerciales graphite/LFP ne conduit qu’à un changement d’équilibrage interne dû à des réactions parasites telles que la formation continue de la SEI, le vieillissement en cyclage de ces dernières amène en plus à une perte de matière active au niveau de l’électrode négative. Un modèle mathématique de vieillissement, prenant en compte l’ensemble des phénomènes observés expérimentalement, a été mis au point et peut être utilisé à des fins de prédiction de durée de vie.

- Modélisation multi-échelles des batteries lithium soufre

Nous développons des modèles physicochimiques à plusieurs échelles spatio-temporelles pour permettre de mieux comprendre les principes de fonctionnement des batteries lithium soufre et pour prédire des architectures d’électrodes et conditions opératoires optimales. Ces modèles décrivent les mécanismes électrochimiques menant à la formation de polysulfures et du Li2S au sein des électrodes positives et permettent d’étudier leur impact sur les propriétés de transport effectives de celles-ci lors de la décharge et charge de ces batteries.

- Modélisation multi-échelles des batteries métal air

Nous développons des modèles physicochimiques décrivant les mécanismes électrochimiques et de transport au sein des électrodes des batteries métal air. L’équipe s’intéresse p.ex. à la modélisation de la nucléation et du grossissement des particules de Li2O2 au sein des électrodes positives de batteries lithium air lors de leur décharge, ainsi qu’aux mécanismes menant à leur décomposition lors de la recharge de ces batteries. Un autre aspect étudié est l’impact de la localisation et interconnexion entre pores sur la performance globale de ces dispositifs.

- Modélisation des batteries à circulation redox

Cette activité se focalise sur l’étude de la réponse électrochimique des batteries à circulation de suspensions de particules redox. Une série de modèles de type Monte Carlo Cinétique et DPD (Dissipative Particle Dynamics) avec résolution spatiale 3D ont été développés et sont utilisés pour analyser l’impact des conditions de cyclage sur l’évolution de la percolation entre particules actives et conductrices électroniques constituant les suspensions.

- Intelligence artificielle et Réalité Virtuelle appliquées aux batteries

Des algorithmes de type deep learning sont développés à fin d’aider dans la paramétrisation des modèles mathématiques (p.ex. les champs de force utilisés en dynamique moléculaire) et pour effectuer la fouille automatique de données (text mining, data mining). On développe également des logiciels en Réalité Virtuelle permettant de visualiser et interagir de manière immersive avec des matériaux, électrodes et systèmes batteries, pour faciliter l’appréhension de leur structure et texture tridimensionnelles, de rendre accessible les outils de simulation à des non experts, et de mettre en place de méthodes d’enseignement ludiques.