Opis projektu
Odnawialne materiały lignocelulozowe na potrzeby akumulatorów przepływowych
Unia Europejska dąży do transformacji sieci energetycznych opartej na odnawialnych źródłach energii, jednak zanim stanie się to możliwe, musi stawić czoła wyzwaniom związanym z zaspokojeniem zapotrzebowania na skalowalne, bezpieczne i zrównoważone systemy magazynowania energii elektrycznej. Wagę tego wyzwania pogłębia zależność od kluczowych surowców pochodzących z niestabilnych politycznie regionów. W ramach finansowanego ze środków Unii Europejskiej projektu VanillaFlow powstaną innowacyjne metody magazynowania energii, wykorzystujące technologię akumulatorów przepływowych oraz połączenie ich ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym. Wizja projektu obejmuje zastąpienie niezrównoważonych i krytycznych surowców stosowanych obecnie w akumulatorach przepływowych, takich jak cząsteczki redoks i membrany, materiałami odnawialnymi opartymi na skrobi i łatwo dostępnych źródeł lignocelulozy. Prace w ramach projektu VanillaFlow mają na celu wzmocnienie pozycji Europy dzięki wspieraniu współpracy w różnych dziedzinach.
Cel
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.
Dziedzina nauki
- 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
Słowa kluczowe
Program(-y)
- HORIZON.3.1 - The European Innovation Council (EIC) Main Programme
Zaproszenie do składania wniosków
HORIZON-EIC-2022-PATHFINDERCHALLENGES-01
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-EIC - HORIZON EIC GrantsKoordynator
8010 Graz
Austria