Projektbeschreibung
Redox-Flow-Batterien neuen Schwung verleihen
SONAR wird eine Rahmenumgebung für das simulationsgestützte Screening elektroaktiver Werkstoffe für wasserhaltige und wasserfreie organische Redox-Flow-Batterien entwickeln. Im Rahmen des Projekts wird ein Multiskalenmodellierungsparadigma angewandt, bei dem Simulationsmethoden in verschiedenen physikalischen Maßstäben durch kombinierte Modellierung auf der Grundlage von Physik und Daten weiterentwickelt und verknüpft werden. SONAR wird eine Rahmenumgebung für das Screening entwickeln, um die Gesamtkosten der Speicherung zu bestimmen. Begonnen wird dabei mit der automatischen Erzeugung von Kandidatenstrukturen für den elektroaktiven Werkstoff. Es folgen Modelldurchläufe auf den Ebenen von Molekülen, elektrochemischen Grenzflächen, porösen Elektroden, Zellen, Stapeln, Systemen sowie Technik und Wirtschaft. Um den Durchsatz des Screenings zu steigern, wird SONAR zukunftsweisende Verfahren zur Integration von Daten, Analyse und zum maschinellen Lernen nutzen und dabei auf die während des Projekts erzeugte wachsende Datenmenge zurückgreifen. Es ist davon auszugehen, dass die Projektergebnisse die Kosten und die Markteinführungszeit der Redox-Flow-Batterien verringern und damit die Wettbewerbsfähigkeit der Batterieindustrie der EU stärken werden.
Ziel
SONAR will develop a framework for the simulation-based screening of electroactive materials for aqueous and nonaqueous organic redox flow batteries (RFBs). It will adopt a multiscale modelling paradigm, in which simulation methods at different physical scales will be further advanced and linked by combining physics- and data-based modelling. Competing energy storage technologies are only comparable when using the levelized-cost-of-storage (LCOS) as a global metric, accounting for the complex interrelations between factors like CAPEX, lifetime and performance. SONAR will thus develop a screening framework to determine LCOS, starting from the automatic generation of candidate structures for the electroactive material, then iterating through molecular-, electrochemical interface-, porous electrodes-, cell-, stack-, system- and techno-economic-level models. For the iterative traversal of the different scales, exclusion criteria like solubility, standard potentials and kinetics will be defined, and the results for individual candidates will be stored in a database for further processing. To increase the throughput of the screening, SONAR will exploit advanced data integration, analysis and machine-learning techniques, drawing on the growing amount of data produced during the project. The models will be validated e.g. by comparison with measurements of redox potentials for known chemistries, or measurement data of RFB half-cells and lab-sized test cells.
SONAR will work closely with industrial partners (incl. JenaBatteries, Volterion) to ensure the commercial viability of the results. The models will be exploited individually and in a comprehensive screening service offered by Fraunhofer SCAI, facilitating the rapid assessment of the technical and economic potential of a new technology in its earliest development stages. This will reduce the cost and time-to-market, thus strengthening the competitiveness of the EU’s battery industry in the emerging field of organic RFBs.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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H2020-LC-BAT-2019
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
80686 Munchen
Deutschland