Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

AI-Accelerated Design of Electrolytes for Robust Inorganic-Rich SEI in Li/Na/Mg Batteries

Opis projektu

Rozpuszczalniki do akumulatorów metalowych dzięki modelowi AI

Z punktu widzenia dekarbonizacji transportu niezwykle ważna jest technologia akumulatorów, jednakże prace nad wysoce sprawnymi akumulatorami litowo-metalowymi przedłużają się z powodu kwestii bezpieczeństwa związanych z interfazą stałego elektrolitu (SEI). SEI bogate w składniki nieorganiczne oferują zwiększone bezpieczeństwo i długotrwałą stabilność, a elektrolity o słabej solwatacji (ang. weakly solvating electrolytes, WSE) wykazują duży potencjał w tym obszarze. Z tego względu wspólny projekt AI4Bat, wspierany w ramach programu działań „Maria Skłodowska-Curie”, jest poświęcony opracowaniu modelu sztucznej inteligencji, zdolnego do przewidywania optymalnych rozpuszczalników dla WSE w akumulatorach litowych, sodowych i magnezowych. Zespół projektu wykorzysta symulacje na poziomie atomowym w celu ustalenia powiązań między właściwościami rozpuszczalnika a procesami redukcji anionów w akumulatorach litowych. Obiecujące rozpuszczalniki zostaną następnie przekształcone w WSE, a ich wydajność zostanie oceniona w badaniach z wykorzystaniem ogniw woreczkowych.

Cel

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-free—offering 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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

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

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

KEMIJSKI INSTITUT
Wkład UE netto
€ 198 557,52
Koszt całkowity
Brak danych

Partnerzy (1)