Projektbeschreibung
Erneuerbare Materialien aus Lignozellulose für Flow-Batterien
Die EU strebt den Übergang zu Netzen erneuerbarer Energiequellen an, sieht sich jedoch bei der Verwirklichung dieses Ziels mit Herausforderungen konfrontiert, insbesondere in Bezug auf die Deckung des Bedarfs an skalierbaren, sicheren und nachhaltigen Speichern für elektrische Energie. Diese Herausforderung wird durch die Abhängigkeit von kritischen Rohstoffen, die aus politisch instabilen Regionen stammen, noch verschärft. Das Ziel des EU-finanzierten Projekts VanillaFlow besteht darin, innovative Methoden der Energiespeicherung zu entwickeln. Dabei wird die Technologie der Flow-Batterien genutzt und mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen verknüpft. Die Vision des Projekts beinhaltet den Ersatz von derzeit in Flow-Batterien zum Einsatz kommenden, nicht nachhaltigen und kritischen Rohstoffen wie etwa redoxaktiven Molekülen und Membranen durch erneuerbare Materialien, die aus Stärke und lignozellulosehaltigen Quellen stammen und leicht verfügbar sind. VanillaFlow steht für die Bereitschaft, die europäische Technologieführerschaft durch die Förderung der Zusammenarbeit in verschiedenen Bereichen zu stärken.
Ziel
The Grand Challenge ahead is to shift fossil-dominated centralized energy systems towards regenerative integrated multi-vector grids. This requires also sustainable electrical energy storage, including the related raw material supply, processes and systems. A real impact on economy, society and ecology is only created if materials, processes and products can be potentially transferred to large scale. This represents a particular challenge for mid to long term, systems-integrated energy storage, also because the EU strongly depends on critical raw materials from politically instable regions. In VanillaFlow, we develop radically new approaches for integrated energy storage which combine artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) with flow battery technology to replace currently employed, non-sustainable, and critical raw materials (i.e. redox-active molecules, membranes) in flow batteries by readily-available renewable materials based on starch and lignocellulosics. VanillaFlow will use AI and ML techniques such as physics-informed modeling, causal discovery, and representation learning, and makes use of deep learning and symbolic regression. These approaches are used in designing redox active quinones, and to optimize their interplay with the other components of a battery on single and multi-cell level. The whole research will be guided by toxicology investigations to ensure that sustainable and inherently safe materials will be obtained in the project. Today, the innovation capacity of European scientists and industry in the area of renewable materials makes them already the leading global players in the field. VanillaFlow will further support the European technological leadership in the area by cross-fertilization of different fields (artificial intelligence, battery technology, pulp and paper, biotechnology, polymer technology, toxicity) while addressing needs of sustainable materials in mid to long term energy storage.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural scienceschemical scienceselectrochemistryelectric batteries
- natural sciencesbiological sciencesecology
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learningdeep learning
- medical and health sciencesbasic medicinetoxicology
- engineering and technologyenvironmental engineeringenergy and fuelsenergy conversion
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.3.1 - The European Innovation Council (EIC) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
HORIZON-EIC-2022-PATHFINDERCHALLENGES-01
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8010 Graz
Österreich