Projet LiAMM – Mécanismes et modélisation des processus de vieillissement des batteries lithium-ion
ABG-126588 | Thesis topic | |
2024-10-30 | Public/private mixed funding |
- Engineering sciences
- Energy
- Data science (storage, security, measurement, analysis)
Topic description
Dans une perspective de remplacement des combustibles fossiles dans les applications de transport, tous les constructeurs de véhicules cherchent à électrifier leurs motorisations. Cette réalité se vérifie pour les automobiles, mais aussi pour les véhicules récréatifs et industriels. Une large adoption des véhicules électriques passe par la maximisation du débit énergétique des batteries rechargeables tout au long de leur durée de vie, tout en minimisant la demande de minéraux critiques et stratégiques.
Les technologies de stockage d’énergie les plus utilisées pour les véhicules électriques sont les batteries lithium-ion (LIB) et les batteries tout-solide (ASSB) en raison de leur densité d’énergie et de leur puissance. Cependant, des défis liés au vieillissement des cellules et au diagnostic énergétique (état de charge, état de santé) des batteries entravent l’exploitation de leur plein potentiel commercial. Les principaux objectifs du projet LiAMM visent l’amélioration des connaissances en vieillissement des batteries pour augmenter leur performance, prolonger leur durée de vie et détecter les cellules défectueuses.
Dans le cadre de ce projet, nous cherchons une personne étudiante au doctorat pour réaliser le mandat suivant :
- Corréler les mesures de température, de tension et de courant (T-V-I) prise sur des assemblages simples de cellules aux états de charge (SOC), de santé (SOH) et de température (SOT), en présence de conditions accélérant le vieillissement;
- Développer des capteurs virtuels à coupler aux données macro et éparses de température, de tension et de courant pour améliorer l’estimation des états SOC, SOH et SOT des modules et des batteries, avec des capacités de pronostic;
- Appliquer les approches développées pour étudier le vieillissement réel des modules et des batteries utilisées par les partenaires.
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Responsabilités spécifiques du projet |
Effectuer la revue de littérature sur le sujet |
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Réaliser des mesures T-V-I sur des cellules, des modules et des batteries |
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Analyser les données T-V-I pour inférer les SOC, SOH et SOT |
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Proposer et développer les algorithmes requis pour l’ajout de capteurs virtuels |
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Prédire le vieillissement des batteries des partenaires dans des contextes réels d’utilisation |
Starting date
Funding category
Funding further details
Presentation of host institution and host laboratory
Depuis plusieurs années, la Faculté de génie de l'Université de Sherbrooke et son Département de génie chimique et génie biotechnologique occupent une place enviable dans les domaines de la formation et de la recherche appliquée en encourageant la communication et le travail d'équipe. Dans ce milieu convivial, la découverte et l'esprit d'initiative sont fortement favorisés. De plus, la Faculté privilégie une formation rigoureuse et complète de ses étudiantes et étudiants et elle est reconnue notamment pour l'alternance études-stages.
Par son dynamisme, la Faculté de génie se distingue des autres universités canadiennes en matière de transfert technologique et en termes d'impacts qu'elle a sur la société. Pour favoriser sa croissance à long terme, elle mise sur plusieurs initiatives interdisciplinaires et domaines en émergence.
La personne choisie travaillera dans une équipe multidisciplinaire et multiculturelle formée d’un professionnel de recherche, de 4 doctorants, de 2 masters et de stagiaires de premier cycle. L’équipe est également épaulée par le personnel technique des 2 partenaires. Notre groupe de recherche est engagé dans la mise en place de mesures respectant les principes EDI de l’Université de Sherbrooke (https://www.usherbrooke.ca/edi/). Des déplacements sont prévus pour visiter les partenaires industriels et participer aux rencontres de suivi périodiques avec ceux-ci.
PhD title
Country where you obtained your PhD
Graduate school
Candidate's profile
Formation préalable : génie (chimique, procédés, mécanique, énergétique, électrique ou autres disciplines pertinentes du génie), physique, chimie industrielle.
Compétences requises : connaissances en batteries lithium-ion, instrumentation, analyse de données, familière/familier avec l’utilisation de langages de programmation comme Matlab ou Python.
Dans le cadre de ce projet, la personne étudiante sera formée dans le domaine des batteries lithium-ion, de l’instrumentation, du traitement des signaux / de l’analyse de données et participera au développement d’outils d’ingénierie spécialisés. À terme, ces outils auront un impact stratégique et économique pour les partenaires industriels du projet, BRP et UgoWork, des employeurs potentiels activement impliqués dans le projet en fournissant expertises, données, batteries, instruments de mesures et l’accès à des installations à la fine pointe de la technologie.
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