Modélisation physique des batteries à l'état solide exposées à des cycles longs et à des protocoles de charge rapide // Physical modelling of Solid-State Batteries exposed to long cycling and fast-charge protocols

Le CEA-Leti, leader dans le développement et la fabrication de batteries tout-solide, collabore avec InjectPower pour développer une solution d'alimentation innovante pour les dispositifs médicaux implantables miniaturisés. La technologie des batteries à couches minces est actuellement le meilleur choix pour fournir une densité d'énergie élevée et des sources d'énergie à facteur de forme personnalisable. Toutefois, malgré cet avantage, la perte de capacité en cyclage reste un point faible, l'objectif de 1 000 cycles et d'une perte de capacité inférieure à 10 % n'ayant pas encore été atteint. En outre, il manque une compréhension globale des mécanismes physiques à l'origine de la dégradation des performances des microbatteries.

Au cours de ce doctorat, vous contribuerez au développement et à l'amélioration de notre modèle physique, en vous concentrant sur la description précise du comportement des microbatteries pendant le cyclage et la charge rapide. Vous appliquerez également notre modèle bayésien d'apprentissage automatique basé sur des données physiques pour identifier les facteurs clés qui influencent les performances des batteries, y compris les protocoles de charge-décharge, les conditions de stockage et l'architecture du dispositif. L'entraînement et la validation du modèle seront basés sur des données collectées par des testeurs automatisés sur des plaques de silicium 200 mm contenant des milliers de microbatteries.
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CEA-Leti, a leader in the development and manufacturing of integrated solid-state batteries, is collaborating with InjectPower, a cutting-edge start-up, to develop an innovative power solution for miniaturized implantable medical devices. Thin-film all-solid-state battery technology currently stands out as the leading choice for delivering high energy density and customizable form-factor power sources. However, despite this advantage, capacity retention during cycling remains insufficient, with the goal of 1,000 cycles and less than 10% capacity loss still unmet. Additionally, a comprehensive understanding of the physical mechanisms driving performance degradation in microbatteries is lacking.

During this PhD, you will contribute to the development and refinement of our physical model, focusing on accurately describing microbattery behavior during cycling and fast charging. You will also apply our physically informed Bayesian machine learning model to identify key factors that influence battery performance, including charge-discharge protocols, storage conditions, and device architecture. Model training and validation will be based on data collected from automatic probers on silicon wafers containing thousands of microbatteries.

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Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département Composants Silicium (LETI)
Service : Service Intégrations et Technologies pour les conversions d'énergies
Laboratoire : Laboratoire des Composants pour la RF et l'Energie
Date de début souhaitée : 01-09-2025
Ecole doctorale : Ingénierie - Matériaux - Environnement - Energétique - Procédés - Production (IMEP2)
Directeur de thèse : CHANDESRIS Marion
Organisme : CEA
Laboratoire : DES/DEHT/S2TC/LMPS
URL : https://www.linkedin.com/in/lara-casiez-766182150/
URL : https://www.cea.fr/Pages/innovation-industrie/start-up/injectpower-microbatteries-dispositifs-medicaux.aspx

Financement public/privé

Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département Composants Silicium (LETI)
Service : Service Intégrations et Technologies pour les conversions d'énergies

master degree in the field of solid-state physics, semiconductors, or micro/nanotechnologies