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Depuis une quinzaine d’années, IFPEN s’emploie à modéliser les batteries conventionnelles à travers des modèles représentant leur fonctionnement nominal (comportement électrique et thermique au cours du fonctionnement normal), en cours de vieillissement [1-2] (évolution des performances liées aux mécanismes de dégradation) et en cas d’emballement thermique (défaillance, usage abusif) [3–5]. 

Les technologies de batteries, telles que celles à base de lithium, sont en perpétuelle évolution dans le but d’augmenter leur densité d’énergie, d’abaisser leur coût ou d’augmenter la sécurité de leur usage. Dans le même temps, ces évolutions multiples nécessitent une adaptation continuelle de la naturea et de la structureb des modèles employés pour décrire leur comportement.

L’un des meilleurs exemples de ces évolutions concerne les variations volumiques importantes des matériaux d’électrodes, au cours des cycles de charge et décharge. Celles-ci entraînent des variations des contraintes mécaniques internes et des évolutions des interfaces entre les constituants, avec un impact sur les performances des batteries. C’est le cas des batteries à haute performance dont l’électrode négative comporte du siliciumc et pour lesquelles cette dimension mécanique doit être ajoutée aux modèles multiphysiques et multi-échelles précédemment développés [2]. C’est ce à quoi s’attachent le projet européen MODALISd  (figure), coordonné par IFPEN, et le projet PSPC-Régionse Auranode, mené en partenariat avec la société Enwires. La nouvelle génération 4 des batteries au lithium, dite aussi « tout solide »f, est également concernée par ces évolutions. Cette génération du « tout solide » sera étudiée dans le cadre du projet européen HELENAg au sein duquel IFPEN est leader des activités de modélisation. 

Schéma Comportement des batteries
Approche appliquée dans le cadre du projet MODALIS


L’amélioration des modèles passe ensuite par une meilleure prise en compte des mécanismes aux interfaces électrode/électrolyte dans ces différents systèmes (interface liquide/solide ou solide/solide). L’échelle des réactions à ces interfaces impose le recours à des approches de modélisation moléculaire, ce qui fait l’objet de travaux de thèse en collaboration avec l’ENS Lyon et Stellantis. 

Par ailleurs, l’amélioration de la sécurité des nouvelles technologies de batterie s’appuie sur la modélisation des phénomènes pouvant conduire à un emballement et une dégradation du système. Le modèle développé à IFPEN décrit les réactions exothermiques de dégradation des différents composants de la batterie. Il est capable de simuler l’évolution de la température, de la tension, et celle de la pression interne de la cellule durant l’emballement thermique. Il permet également l’étude de la propagation de cet emballement thermique entre cellules voisines dans un pack batterie. Enfin, il est couplé à un modèle de vieillissement, de sorte que l’impact de ce dernier sur la stabilité thermique des batteries est désormais pris en compte. [6].

Pour tous ces développements réalisés par IFPEN, la démarche globale consiste en une approche multiphysique et multi-échelle fondée sur le couplage de l'électrochimie avec des phénomènes diffusionnels, interfaciaux, thermiques et mécaniques. Cette approche est d’ores et déjà déployée pour l’étude d’autres systèmes de stockages d’énergie, comme les batteries à flux, ou encore pour les piles à combustible [7].
 

a- Electrique, électrochimique, mécanique, chimique
b- Couplé/non couplé, complexe/simplifié
c- Génération 3b (haute capacité / haute tension)
d- MODelling of Advanced LI Storage Systems, 
e- Projet de recherche et développement structurant pour la compétitivité
f- Dans laquelle le lithium métallique est employé à l’électrode négative et où l’électrolyte liquide est substitué par un électrolyte solide
g-Halide solid state batteries for electric vehicles and aircrafts
 

Références :

  1. Edouard C., Petit M., Bernard J., Forgez C., Revel R. (2015) Sensitivity Analysis of an Electrochemical Model of Li-ion Batteries and Consequences on the Modeled Aging Mechanisms, ECS Transactions 66, 9, 37–46. 
    >> DOI: 10.1149/06609.0037ecst
       
  2. Petit M., Calas E., Bernard, Julien, Julien (2020) A simplified electrochemical model for modelling Li-ion batteries comprising blend and bidispersed electrodes for high power applications, J.Power Sources 479, 228766. 
    >> DOI: 10.1016/j.jpowsour.2020.228766
      
  3. Nguyen T.T.D., Abada S., Lecocq A., BERNARD J., Petit M., Marlair G., Grugeon S., Laruelle S. (2019) Understanding the Thermal Runaway of Ni-Rich Lithium-Ion Batteries, WEVJ 10, 4, 79. 
    >> DOI: 10.3390/wevj10040079
      
  4. Abada S., Petit M., Lecocq A., Marlair G., Sauvant-Moynot V., Huet F. (2018) Combined experimental and modeling approaches of the thermal runaway of fresh and aged lithium-ion batteries, Journal of Power Sources 399, 264–273. 
    >> DOI: 10.1016/j.jpowsour.2018.07.094
       
  5. Petit M., Abada S., MINGANT R., BERNARD J., DESPREZ P., PERLO P., BIASIOTTO M., INTROZZI R., Lecocq A., Marlair G. (2019) Demobase project: Numerical simulation for seamless integration of battery pack in light electric vehicle.
    >> https://zenodo.org/record/3368893
       
  6. IFPEN (2022) IFPEN | La modélisation pour améliorer la sécurité des batteries lithium-ion. Available at:
    >> https://www.ifpenergiesnouvelles.fr/article/modelisation-ameliorer-securite-des-batteries-lithium-ion
       
  7. Cacciuttolo Q., Petit M., Pasquier D. (2021) Fast computing flow battery modeling to optimize the choice of electrolytes and operating conditions – application to aqueous organic electrolytes, Electrochimica Acta 392, 138961. 
    >> DOI: 10.1016/j.electacta.2021.138961
        

Contacts scientifiques : sara.abada@ifpen.fr ; martin.petit@ifpen.fr ; julien.bernard@ifpen.fr

>> NUMÉRO 49 DE SCIENCE@IFPEN