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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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AI-Accelerated Design of Electrolytes for Robust Inorganic-Rich SEI in Li/Na/Mg Batteries

Descripción del proyecto

Modelo de inteligencia artificial de disolventes para baterías metálicas

La tecnología de las baterías es clave para la descarbonización, pero el desarrollo de baterías de litio-metal de alta energía se ha retrasado por problemas de seguridad relacionados con la interfase electrolito sólido (SEI). La SEI rica en componentes inorgánicos ofrece mayor seguridad y estabilidad a largo plazo, y los electrolitos débilmente solvatantes (WSE) muestran un gran potencial en este ámbito. Con el apoyo de las acciones Marie Skłodowska-Curie, el proyecto conjunto AI4Bat está desarrollando un modelo de inteligencia artificial capaz de predecir los disolventes óptimos para los WSE en baterías metálicas de litio, sodio y magnesio. El proyecto utilizará simulaciones a nivel atómico para establecer vínculos entre las propiedades de los disolventes y los procesos de reducción de aniones en las baterías de litio. A continuación, los disolventes prometedores se formularán en WSE y se probarán en células de bolsa para evaluar su rendimiento.

Objetivo

Battery technology is critical to achieving global decarbonization, but the commercialization of high-energy Li-metal batteries has been stalled for decades due to safety risks and limited lifespan. These issues stem from the failure of the solid electrolyte interphase (SEI) on the Li-metal anode. Conventional carbonate-based electrolytes lead to an organic-rich SEI that is porous, ionically insulating, prone to dendrites formation, dissolution, and electron tunneling, resulting in continuous battery degradation. In contrast, an inorganic-rich SEI, formed by anion decomposition, is dense, insoluble, electron-insulating, mechanically robust, and dendrite-freeoffering a path toward safer and more durable batteries. Weakly solvating electrolytes (WSE) have emerged as a promising solution for creating such SEIs, but their development remains slow, relying on inefficient trial-and-error methods. The AI4Bat project aims to revolutionize this process by developing an AI-model capable of predicting optimal solvents to form WSEs for Li, Na, and Mg-metal batteries. Starting with Li-metal batteries, the AI-model will link solvent properties to anion reduction in the electric double layer using atomic simulations. This model will then screen new solvents from extensive databases, which will be formulated into WSEs and tested in pouch cells. The performance of these WSEs will be rigorously evaluated, focusing on the inorganic, ion-conductive, electron-insulating, mechanical properties and insolubility of the SEI, and correlated with overall battery performance. Upon successfully validating the AI-model in Li batteries, I will transfer it to Na/Mg-metal batteries to enhance their electrochemical performance through the development of robust inorganic-rich SEIs. This project will significantly accelerate the design of safer, high-performance batteries, paving the way for next-generation energy storage and conversion technologies.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

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

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

KEMIJSKI INSTITUT
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 198 557,52
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

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Socios (1)

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