Description du projet
Alimenter les batteries à flux redox
SONAR va créer un cadre pour le criblage des matériaux électroactifs basé sur la simulation destiné aux batteries à flux redox organiques aqueuses et non aqueuses. Il va adopter un paradigme de modélisation multiéchelle qui prévoit de développer plus avant les méthodes de simulation à différentes échelles physiques et de les relier en combinant la modélisation basée sur la physique et sur les données. SONAR va créer un cadre de criblage qui permettra de déterminer le coût moyen actualisé du stockage. Se concentrant dans un premier temps sur la génération automatique de structures candidates pour le matériau électroactif, il aura ensuite recours à des modèles aux niveaux moléculaire, électrochimique, de l’interface, des électrodes poreuses, des cellules, des piles, des systèmes et techno-économique. Afin d’augmenter le débit du criblage, SONAR va employer des techniques avancées d’intégration des données, d’analyse et d’apprentissage automatique, en tirant parti de la quantité croissante de données produites dans le cadre du projet. Les résultats du projet devraient permettre de réduire le coût et les délais de commercialisation des batteries à flux redox, ce qui renforcera la compétitivité de l’industrie européenne des batteries.
Objectif
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.
Champ scientifique
Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
RIA - Research and Innovation actionCoordinateur
80686 Munchen
Allemagne