Opis projektu
Zwiększanie mocy akumulatorów przepływowych
W ramach projektu SONAR powstaną ramy opartych na symulacjach badań przesiewowych materiałów elektroaktywnych na potrzeby wodnych i niewodnych organicznych akumulatorów przepływowych. W ramach projektu zostanie wykorzystany wieloskalowy paradygmat modelowania, w ramach którego zostaną rozwinięte metody symulacji wykorzystujące różne skale fizyczne, które zostaną następnie połączone dzięki kombinacji modelowania fizycznego i opartego na danych. Projekt SONAR opracuje ramy badań przesiewowych, które pozwolą na określenie uśrednionych kosztów magazynowania, rozpoczynając od automatycznego generowania struktur kandydatów na materiały elektroaktywne, a następnie przechodząc przez kolejne iteracje modeli na poziomie molekularnym, styku elektrochemicznego, porowatych elektrod, ogniwa, baterii, układu oraz poziomie technologiczno-gospodarczym. W celu zwiększenia wydajności badania przesiewowego, konsorcjum projektu SONAR wykorzysta zaawansowane techniki integracji i analizy danych, a także uczenia maszynowego, co pozwoli na wyciąganie wniosków ze stale rosnącej ilości danych wytwarzanych w trakcie projektu. Oczekuje się, że wyniki projektu przyczynią się do zmniejszenia kosztów i skrócenia czasu wprowadzania na rynek akumulatorów przepływowych, co przełoży się na wzrost konkurencyjności unijnego sektora produkcji akumulatorów.
Cel
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.
Słowa kluczowe
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSzczegółowe działanie
H2020-LC-BAT-2019
System finansowania
RIA - Research and Innovation actionKoordynator
80686 Munchen
Niemcy