Le premier modèle théorique des performances du cycle de charge pourrait révolutionner la recherche sur les batteries

Un problème avec le développement de la batterie est de comprendre comment les performances changent avec l'âge. Une bonne connaissance de ce type de dégradation permet aux chercheurs d'écarter plus tôt les conceptions inefficaces et de se concentrer sur les plus prometteuses.

Cependant, personne n'a développé un bon modèle théorique de dégradation de la batterie, ce type d'informations doit donc être recueilli à partir d'expériences, ce qui peut être une tâche longue et coûteuse. Par exemple, les batteries lithium-ion actuelles se dégradent sur des milliers de cycles.

Selon Matthew Pinson et Martin Bazant du Massachusetts Institute of Technology de Cambridge, la disponibilité d'un modèle mathématique simple mais précis de statistiques sur la perte de capacité et la durée de vie pourrait accélérer considérablement le développement et la commercialisation des batteries.

Et c'est exactement ce que ces gars ont développé - un modèle simple de la façon dont la capacité de la batterie s'estompe avec le temps.

Les batteries se dégradent progressivement au fur et à mesure que le processus de charge et de recharge fait inévitablement des ravages. Au cours de ce cycle, les ions font la navette d'une partie de la batterie à une autre, se forçant dans des réseaux qui ne sont pas toujours conçus pour les accepter facilement.

Par exemple, lorsque les ions lithium pénètrent dans un réseau de silicium, ils augmentent son volume d'un facteur quatre. Cela crée des contraintes mécaniques importantes lors de chaque cycle de charge, qui ont tendance à déchirer le silicium. C'est pourquoi le silicium, bien que prometteur par ailleurs, n'a pas encore été utilisé comme matériau d'anode.

Dans les batteries lithium-ion, la perte de capacité se produit pour une raison différente. Dans ce cas, l'électrolyte réagit avec le lithium au niveau de l'électrode négative en formant une couche solide permanente appelée interphase solide-électrolyte.

La batterie continue de fonctionner car les ions lithium peuvent facilement traverser cette couche.

Néanmoins, cette couche croît lentement. La réaction avec l'électrolyte élimine le lithium du système, et après plusieurs milliers de cycles, cela provoque une réduction progressive des performances appelée perte de capacité. C'est ce qui finit par arrêter le fonctionnement de la batterie.

Le nouveau modèle de Pinson et Bazant simule ce processus. Ils modélisent les gradients de concentration du lithium à travers l'interphase solide-électrolyte et le gradient de concentration d'autres ingrédients réactifs dans l'électrolyte. Cela leur permet de simuler l'évolution de la couche d'interphase dans le temps.

À notre connaissance, il s'agit de la première tentative pour prédire théoriquement la distribution spatio-temporelle de la formation d'interphase solide-électrolyte dans une électrode poreuse, disent Pinson et Bazant.

Ils étendent ensuite le modèle pour travailler avec d'autres matériaux qui se dégradent rapidement, comme le silicium.

Bien sûr, un test important de tout modèle est de savoir dans quelle mesure il correspond à l'observation expérimentale. À cet égard, le modèle fonctionne bien, disent-ils. Nos modèles simples sont capables de s'adapter avec précision à une variété de données expérimentales publiées pour les anodes en graphite et en silicium.

C'est certes prometteur, mais la prudence est toujours de mise dans le monde notoirement complexe de l'électrochimie. Si un modèle simple peut aider à expliquer des comportements complexes, tant mieux. Mais il y aura beaucoup de sceptiques qui auront besoin d'être convaincus.

Le vrai test sera de savoir si ce modèle a une valeur prédictive dans la recherche sur les batteries réelles : est-il suffisamment fiable pour aider à déterminer la direction des travaux futurs ?

C'est encore une question ouverte.

Réf : arxiv.org/abs/1210.3672 : Théorie de la formation SEI dans les batteries rechargeables : évanouissement de la capacité, vieillissement accéléré et prédiction de la durée de vie

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