Modèle physique du vieillissement des batteries Li-ion

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Depuis quelques années, les batteries Li-ions sont devenues la technologie de référence pour le marché mondial des batteries, et elles ont supplanté les anciennes technologies Nickel-Cadmium et Alcalines. Bien que légèrement inférieures aux énergies fossiles en terme de capacité énergétique massique, les batteries Li-ion possèdent un atout de poids pour le développement du véhicule électrique : leur exceptionnelle durée de vie. Il a été récemment démontré que certaines technologies de véhicules électriques peuvent franchir le seuil du million de km parcourus. Au delà des performances prometteuses obtenues sur des systèmes modèles, la question de la durée de vie des batteries est liée à des enjeux industriels, économiques et environnementaux cruciaux pour la transition écologique et la souveraineté énergétique de notre pays. Lapos;une des difficultés majeures pour le développement de ces batteries à très longue durée de vie est de savoir anticiper et contrôler les différents phénomènes de dégradation internes à la batterie, lors de son usage réel. Bien que la plupart des phénomènes de dégradation ont été identifiés en laboratoire sur les matériaux les plus courant, la question de leur cinétique dans une batterie complète en usage réel reste ouverte, de même que la prédiction de lapos;état de santé et de la fin de vie des batterie. Les équipes du CEA sapos;appuient sur une expertise unique combinant données expérimentales et la modélisation afin de bâtir un modèle physico-chimique prédictif de la dégradation des batteries Li-ion. Dans le cadre de cette thèse, vous serez amené à concevoir et réaliser en laboratoire des expériences de caractérisation élémentaires sur les mécanismes de dégradation des batteries, en utilisant un large spectre de techniques expérimentales poussées (titration électrochimique, spectroscopie dapos;impédance, mesures de gaz operando, DRX, etc...) Votre travail vous amènera également à intégrer vos résultats dans les modèles de vieillissement et à étudier les prédictions et la validation de ces modèles.

master chimie ou physique

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