> Offres de formation > Offres de thèses

Modélisation des dégradations des piles à combustible, notamment lors des démarrages à froid

Défi technologique : Solutions avancées pour l'hydrogène et les piles à combustible pour la transition énergétique (en savoir +)

Département : Département de l'Electricité et de l'Hydrogène pour les Transports (LITEN)

Laboratoire : Laboratoire Modélisation multi-échelle et suivi Performance

Date de début : 01-10-2022

Localisation : Grenoble

Code CEA : SL-DRT-22-0817

Contact : guillaume.serre@cea.fr

Aujourd'hui, les principales causes de dégradation des piles à combustibles à membrane échangeuses de protons (PEM-FC) sont liées au fonctionnement, que ce soit en conditions normales (démarrage/arrêt), ou extrêmes (conditions de gel, démarrage à froid). Une solution pour remédier à ces dégradations consiste à limiter l'impact de ces conditions. Cela nécessite l'identification et la compréhension des mécanismes de défauts et de vieillissement au niveau système, notamment par le biais de la modélisation et de la caractérisation. Si de nombreux modèles de PEM-FC ont été développés au sein de la communauté pour élucider les mécanismes de dégradation, peu d'entre eux couvrent la problématique du vieillissement et notamment des mécanismes liés au démarrage à froid. Le but de cette thèse est de développer des modèles physiques décrivant les mécanismes de dégradation se produisant lors des démarrages à froid : cycles de gel/dégel. Ces modèles seront implémentés dans la plateforme MUSES développée au CEA. Ce code permet déjà de simuler le fonctionnement des piles de type PEM-FC et inclut d'autres mécanismes de dégradation (pour le catalyseur, l'électrolyte, la plaque bipolaire). Pour développer ces nouveaux modèles, le doctorant aura accès à des mesures de dégradation réalisées dans des laboratoires du CEA ou externes. Le travail s'effectuera principalement au CEA-Grenoble mais également au LEPMI (UGA) qui codirigera ce travail. Ce travail s'inscrit dans le projet français DuraSys qui inclut plusieurs laboratoires et qui vise à proposer des scenarii de démarrage à froid qui minimisent les dégradations. En pratique, différentes méthodes pourront être utilisées afin d'obtenir des lois globales de vieillissement à l'échelle du stack : (i) méthode par remontée d'échelle des modèles multi-physiques locaux; (ii) méthode basée données, où les lois de vieillissement pourront être directement construites par des méthodes expertes d'intelligence artificielle IA. Les méthodes hybrides, combinant les deux méthodes précédentes, seront également étudiées.

Voir toutes nos offres Télécharger l'offre (.zip)

Email Bookmark and Share