Ce logiciel prolonge la durée de vie des batteries au lithium-métal

Grâce à des méthodes d'auto-apprentissage, il analyse les cycles de charge et de décharge et indique les pratiques les moins dommageables pour chaque cellule.

Photo: InsideEVs

Par: Francesco Barontini

Traduit par: Lucas Huaumé

24 Aoû 2024 à 12:00

Les batteries au lithium-métal sont parmi les plus prometteuses en cours de développement. Elles se chargent très rapidement et ont une densité record. Mais elles souffrent d'une dégradation rapide de leurs performances. C'est cette limite que tous les chercheurs tentent de surmonter.

Parmi les études les plus récentes dans ce domaine, on peut citer celle menée par l'Institut national japonais pour la science des matériaux (NIMS) et SoftBank Corporation. Les deux entreprises japonaises, l'une très active dans le domaine des batteries de nouvelle génération, l'autre multinationale opérant dans le domaine des services et des nouvelles technologies à 360 degrés, ont mis au point un logiciel qualifié de révolutionnaire.

Découvrir les secrets de la charge

Plus en détail, NIMS et SoftBank ont développé des modèles mathématiques qui, en analysant une série d'informations provenant de la batterie, peuvent prédire sa durée de vie et ses cycles. Le logiciel utilise également des méthodes d'auto-apprentissage pour devenir de plus en plus précis au fil du temps.

Parmi les informations traitées figurent par exemple celles relatives à la recharge: vitesse, fréquence, pourcentages atteints par la batterie, mais aussi tension, fluctuations du courant, comportement des cellules individuelles dans la réception et la libération de l'énergie.

Analyse des cellules produites en interne

Pour maîtriser les processus d'analyse, l'équipe d'ingénieurs et de techniciens des deux entreprises a produit en interne de nombreuses cellules lithium-métal d'une densité de 300 Wh/kg. Ils les ont construites en utilisant des méthodes avancées et ont choisi de combiner une anode en lithium métal avec une cathode riche en nickel.

D'après les premières mesures effectuées en laboratoire, le logiciel s'est avéré extrêmement précis dans le diagnostic des pertes de performance individuelles pour chaque cycle de charge et de décharge. Les chercheurs vont maintenant travailler à rendre ce diagnostic encore plus précis et, surtout, à comprendre comment utiliser les indications des ordinateurs et adopter des pratiques qui préservent la santé des batteries afin de limiter leur dégradation et d'allonger leur durée de vie.