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Computer aided desing for next generation flow batteries

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Des batteries à flux stables et de grande capacité pour le stockage des énergies renouvelables à l’échelle du réseau

Grâce à l’apprentissage automatique et au criblage à haut débit, des scientifiques financés par l’UE passent au crible de nombreuses molécules en vue de leur utilisation dans les batteries à flux redox de nouvelle génération.

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La transition vers des sources d’énergie renouvelables telles que le solaire et l’éolien devient de plus en plus cruciale dans la lutte pour diminuer les émissions de CO2. Cependant, ces sources ne sont pas toujours disponibles: le soleil ne brille pas tous les jours et le vent ne souffle pas en continu. Un stockage important de l’énergie est par conséquent essentiel pour garantir une alimentation électrique régulière. Cependant, le stockage de l’énergie excédentaire en vue de son utilisation pendant les périodes de faible production pose un certain nombre de problèmes. «La méthode traditionnelle de stockage de l’énergie, qui consiste à pomper de l’eau en amont et à la faire passer dans une turbine pour produire de l’électricité, n’est pas praticable dans de nombreux endroits. En outre, les batteries lithium-ion, bien qu’utiles, restent coûteuses et ne peuvent pas fournir d’énergie plus de quatre heures», note Pekka Peljo, coordinateur du projet CompBat financé par l’UE. Les batteries à flux redox, qui stockent l’énergie dans des électrolytes liquides plutôt que dans des électrodes, offrent une alternative intéressante. «Il suffit d’augmenter le volume des réservoirs dans lesquels le liquide est conservé pour accroître la capacité de stockage de l’énergie», ajoute Pekka Peljo.

Trouver rapidement une solution pour des matériaux actifs performants et peu coûteux

Les batteries à flux redox actuelles reposent sur des matériaux actifs coûteux, d’où la nécessité d’identifier des alternatives plus abordables. «Notre principal objectif était de trouver des matériaux actifs peu coûteux qui répondent aux exigences souvent contradictoires d’une tension cellulaire suffisante, d’une grande solubilité et d’une stabilité à long terme pour une vingtaine d’années de fonctionnement», souligne Pekka Peljo. En règle générale, les approches expérimentales sont guidées par l’intuition des chercheurs et aboutissent à une première sélection de molécules à tester. Les premières étapes consistent à synthétiser, purifier et caractériser ces molécules candidates. Puis, en fonction des résultats de la phase de test, elles peuvent être modifiées et synthétisées à nouveau dans un cycle continu. Toutefois, ce processus reste relativement lent.

Passer de l’intuition à l’innovation grâce à l’intelligence artificielle

CompBat a conçu des approches basées sur les données pour accélérer le développement des matériaux. «Nous avons mis au point des méthodes d’apprentissage automatique pour le criblage rapide des matériaux actifs potentiels compatibles avec les batteries à flux, ainsi que des outils de modélisation pour optimiser la conception des piles et des empilages», explique Pekka Peljo. Les partenaires du projet en Hongrie ont conçut un protocole informatique efficace qui permet d’évaluer les potentiels d’oxydoréduction de 100 molécules par jour à l’aide de calculs de chimie quantique effectués sur des ordinateurs de bureau à haute performance. Ce processus leur permet d’évaluer avec précision le potentiel d’oxydoréduction des nouvelles molécules, une propriété essentielle pour déterminer la tension des batteries. Après avoir étudié environ 15 000 molécules, ils ont constitué une importante base de données de potentiels d’oxydoréduction. Cette base a ensuite été utilisée pour entraîner différents modèles d’apprentissage automatique capables de prédire le potentiel d’oxydoréduction de pratiquement n’importe quelle molécule organique en quelques secondes. «Bien que ces prédictions nécessitent encore une vérification expérimentale pour certaines molécules, la précision de l’outil d’apprentissage automatique s’est avérée étonnamment bonne», souligne Pekka Peljo.

La prochaine vague de progrès

Cet outil, associé à des solutions de modélisation au niveau de la cellule, de l’empilage et du système, permet de mieux comprendre les besoins en matériaux pour des dispositifs commercialement viables. Les molécules peuvent désormais être passées au crible en fonction des fourchettes souhaitées de potentiels d’oxydoréduction, puis sélectionnées pour être testées expérimentalement. Cet outil est actuellement utilisé pour concevoir de nouveaux matériaux, en révélant comment différentes modifications de la structure de la molécule affectent les potentiels d’oxydoréduction. Toutefois, il reste encore des défis à relever. La stabilité, par exemple, reste un sujet de préoccupation. «Sur les 20 molécules synthétisées dans le cadre de CompBat, seules cinq présentaient un certain niveau de stabilité, et une ou deux étaient susceptibles d’être utilisées dans une batterie. Les méthodes de calcul pour évaluer la stabilité ne sont pas aussi avancées que celles pour les potentiels d’oxydoréduction, ce qui nécessite des recherches supplémentaires», conclut Pekka Peljo.

Mots‑clés

CompBat, potentiel redox, batteries à flux redox, apprentissage automatique, stockage d’énergie, matériau actif, stabilité

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