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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Multiphysics-informed machine learning for assessing battery safety risk evolution with degradation

Description du projet

Une méthode efficace de modélisation du risque de sécurité lié à la dégradation des batteries

L’essor des véhicules électriques (VE) a suscité des inquiétudes concernant la sécurité des batteries. Plus de 80 % des incendies de VE se produisent dans des conditions normales, sans abus explicite, ce qui suggère que la dégradation de la batterie peut jouer un rôle. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet MIRACLE développe une méthode de simulation et de prévision de la progression des batteries lithium-ion vers des états dangereux dans des conditions d’utilisation typiques, en mettant l’accent sur les effets de la dégradation. Le projet va créer un modèle basé sur la physique pour relier les mécanismes de dégradation et de défaillance, afin de déterminer l’évolution des batteries vers des conditions dangereuses. Il intégrera également la multiphysique à l’apprentissage automatique pour accélérer la prévision de la défaillance des batteries, établissant la première variable d’état afin d’évaluer la sécurité des batteries pendant leur utilisation.

Objectif

The growing use of electric vehicles (EVs) and shift to higher-energy-density battery chemistry have made battery safety a top research priority. The statistics show that >80% of EV fire accidents occurred without explicit abuse, where battery degradation can play a role. Nevertheless, most existing battery safety models focus on thermal runaway triggered by various forms of abuse, largely overlooking the evolution of battery safety with degradation during “normal” cycling conditions. MIRACLE therefore aims to address this gap by developing an efficient and precise approach for simulating and predicting the progression of lithium-ion batteries into unsafe states under non-abuse conditions with a focus on degradation effects. Specifically, MIRACLE will (1) develop a physics-based model that fundamentally bridges the gap between degradation and failure mechanisms, capturing when and how batteries will transition into unsafe states as a consequence of multiple coupled degradation mechanisms over significant periods of time, (2) embed the multiphysics into machine learning to enable fast, precise and physically interpretable predictions of battery cycling to failure, and (3) conduct model-based analyses to formulate the first state variable for estimating battery safety status evolution during cycling, addressing a key missing piece in current battery management systems and thereby enhancing the reliability and safety of battery operation. The multidisciplinary research leverages the collective expertise of the host group and the fellow, promoting effective two-way knowledge transfer. The fellowship programme sets the stage for significant personal and professional growth, paving the way for the fellow to become an independent academic in Europe.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

IMPERIAL COLLEGE OF SCIENCE TECHNOLOGY AND MEDICINE
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 276 187,92
Adresse
SOUTH KENSINGTON CAMPUS EXHIBITION ROAD
SW7 2AZ London
Royaume-Uni

Voir sur la carte

Région
London Inner London — West Westminster
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Partenaires (2)

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