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Multiphysics-informed machine learning for assessing battery safety risk evolution with degradation

Descrizione del progetto

Metodo efficiente per modellizzare il rischio di sicurezza del degrado delle batterie

L’aumento dei veicoli elettrici (EV) ha sollevato preoccupazioni sulla sicurezza delle batterie. Oltre l’80 % degli incendi di veicoli elettrici si verifica in condizioni normali, senza abusi espliciti, il che suggerisce che il degrado della batteria può svolgere un ruolo importante. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto MIRACLE sta sviluppando un metodo per simulare e prevedere la progressione delle batterie agli ioni di litio verso stati non sicuri in condizioni di utilizzo tipiche, prestando particolare attenzione agli effetti di degrado. Il progetto creerà un modello basato sulla fisica per collegare i meccanismi di degrado e di guasto, per capire come le batterie si muovono verso condizioni non sicure. Integrerà inoltre la multifisica con l’apprendimento automatico per consentire una rapida previsione dei guasti delle batterie, stabilendo la prima variabile di stato per valutare la sicurezza delle batterie durante l’uso.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

IMPERIAL COLLEGE OF SCIENCE TECHNOLOGY AND MEDICINE
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 276 187,92
Indirizzo
SOUTH KENSINGTON CAMPUS EXHIBITION ROAD
SW7 2AZ London
Regno Unito

Mostra sulla mappa

Regione
London Inner London — West Westminster
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

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