- Mise en œuvre des travaux de la thèse sur la modélisation de la dégradation de vie de batteries Li-ion à base de processus gaussiens sur un jeu de données d'une nouvelle batterie.
- Exploration de méthodes d'adaptation de domaine adapté au contexte.
- Développement d'un modèle de dégradation de la vie d'un nouveau type de batterie à partir de cette étude préliminaire.
- Mise en place d'un process d'évaluation du modèle ainsi développé.
Stage recherche - Vandœuvre-lès-Nancy, France - Saft
Description
Contexte
La demande économique mondiale en accumulateurs électrochimiques est de plus en plus importante de nos jours. Cet essor est principalement dû à l'émergence des véhicules hybrides et électriques (Hybrid-Electric Vehicle, Plug-in Hybrid Electric Vehicle et Battery-Electric Vehicle) d'une part, et au marché de stockage de l'énergie en lien avec les énergies renouvelables et la gestion des réseaux électriques d'autre part. SAFT est particulièrement présent dans ce contexte en tant que précurseur du déploiement de batteries lithium. Ce stage se déroulera au sein du CRAN à Vandœuvre-lès-Nancy.
Description du sujet
Un aspect limitant concernant les batteries est qu'elles vieillissent avec le temps. En fonction de leur composition et conditions d'utilisation, leur performance se dégrade jusqu'à être considérée inaptes pour l'utilisation souhaitée. Ce temps correspond à leur durée de vie. Pour les fabricants, la connaissance de l'état de vieillissement est une problématique majeure qui est une clé pour déterminer le prix de la batterie. Cela permet aussi de comprendre les causes du vieillissement et possiblement d'aider à l'amélioration du design des éléments.
Pour quantifier la durée de vie d'un nouveau type de batterie, les fabricants effectuent une série de tests de vieillissement dans des conditions expérimentales contrôlées sur un lot de batteries. La dégradation est quantifiée grâce à des indicateurs d'état de santé (SoH), typiquement de capacité ou de résistance interne. Ces tests sont coûteux et prennent du temps, ainsi seules quelques batteries sont testées. Ces données sont ensuite utilisées pour modéliser l'évolution temporelle typique du SoH.
L'objectif de ce stage est de capitaliser sur une thèse effectuée au sein de Saft qui a permis d'étudier les trajectoires de dégradation de vie de batteries Li-ion en utilisant des processus gaussiens. À partir de ce travail, l'étudiant devra modéliser la dégradation de la vie d'une batterie qui n'a pas encore été étudiée en s'intéressant au transfert des hyperparamètres des modèles existants.
Plan de l'étude
Profil recherché
Il s'agit d'un stage de fin d'études de Master ou d'école d'ingénieurs pour un(e) étudiant(e) en data science, statistiques ... mais d'autres profils peuvent être acceptés. Compétences en python souhaitées et bonne maîtrise de l'anglais attendue.