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Intelligence Artificielle pour Accélerer la Fabrication et le Design des Batteries Rechargeables H/F

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Informations générales

Référence : UMR7314-ALEFRA-010
Lieu de travail : AMIENS
Date de publication : lundi 22 juin 2020
Nom du responsable scientifique : Alejandro A. Franco
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2020
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Contexte: L'optimisation de la fabrication des batteries aux ions lithium et de la conception des cellules reste une tâche multivariable difficile, soumise à des contraintes telles que les performances finales souhaitées, la disponibilité des matières premières, le coût, la sécurité, l'impact environnemental et la recyclabilité. La feuille de route de l'initiative européenne à grande échelle Battery 2030+ met en évidence ces enjeux et propose des actions de recherche qui visent à révolutionner la façon dont nous concevons les batteries aujourd'hui. Parmi elles, l'utilisation d'outils d'intelligence artificielle (IA) pour réaliser la conception inverse des interfaces de matériaux est reconnu comme d'une importance capitale.

Etat de l'art: L'optimisation des cellules de batterie s'appuie fortement sur une approche empirique de type essai-erreur qui consiste d'abord à fabriquer les électrodes, puis à les assembler dans une cellule et enfin à caractériser leurs performances. Une telle approche est inefficace en termes de temps et de coût, ce qui souligne la nécessité de nouvelles méthodologies pour accélérer la R&D des batteries aux ions lithium. L'IA commence à être utilisée dans le domaine des batteries, en particulier pour la découverte de matériaux et pour la prédiction du vieillissement de la batterie. Récemment, le LRCS a signalé pour la première fois une méthodologie basée sur l'IA, formée avec des données expérimentales, capables de prédire la charge et la porosité des électrodes NMC en fonction de leurs paramètres de fabrication tels que la viscosité de la suspension et le rapport solide / liquide.

Objectif: Ce projet de doctorat vise pour la première fois à développer et à démontrer une plate-forme innovante pilotée par l'IA capable de réaliser deux tâches complémentaires: 1) démêler les interdépendances entre les paramètres de fabrication de la batterie et les propriétés des électrodes, la conception et les performances des cellules; 2) effectuer une conception inverse, c'est-à-dire prédire les propriétés d'électrode nécessaires (par exemple porosité, chargement) pour atteindre une performance souhaitée au niveau de la cellule, et prédire les paramètres de fabrication nécessaires pour obtenir des électrodes avec de telles propriétés.

Contexte de travail

Le travail aura lieu au Laboratoire de Réactivité et Chimie des Solides (UMR CNRS 7314) et dans l'institut espagnol CIDETEC Energy Storage. Le premier est localisé à Amiens, et il est spécialisé dans la recherche sur le stockage électrochimique de l'énergie (les batteries rechargeables). Il compte d'un effectif d'environ 100 personnes. CIDETEC Energy Storage est localisé à San Sebastian (Espagne) et il est spécialisé également dans la recherche et prototypage des batteries rechargeables.

Contraintes et risques

RAS

Informations complémentaires

Thèse co-encadré entre le LRCS (UMR CNRS 7314) et CIDETEC Energy Storage (Espagne). Financement: ALISTORE European Research Institute.

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