Model order reduction techniques for the numerical multiscale simulation and analysis of lithium-ion batteries

• Autores: Eduardo Jané Soler
• Directores de la Tesis: María Higuera Torrón (dir. tes.) , Fernando Varas Mérida (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Politécnica de Madrid ( España ) en 2024
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Carlos Martel (presid.) , Javier Segurado Escudero (secret.) , María Zulima Fernández Muñiz (voc.) , Jochen Zausch (voc.) , Filippo Terragni (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Archivo Digital UPM
• Resumen

  • El creciente número de aplicaciones en ingeniería que emplean baterías de iones de litio como principal fuente de energía ha impulsado en gran medida la investigación enfocada a la mejora del rendimiento de las celdas electroquímicas en los últimos años. Parte sustancial de esta mejora se debe a los avances en el desarrollo de herramientas de diseño, particularmente modelos numéricos basados en principios físicos, que a menudo se utilizan para abordar problemas como la optimización de la capacidad de almacenamiento de energía de celdas y la extensión de la vida útil de baterías mediante la minimización de los efectos de los mecanismos de degradación. Sin embargo, la simulación numérica detallada de baterías de iones de litio puede ser extremadamente costosa computacionalmente debido a la naturaleza multi-escala de los fenómenos físicos que tienen lugar en tales dispositivos. Además, el desarrollo de electrodos compuestos en los que los materiales activos consisten en una mezcla de diferentes tipos de partículas, donde algunas escamas de material activo de mucho menor tamaño están incrustadas en agregados de un material activo distinto, introduce escalas adicionales y nuevos fenómenos físicos asociados a la cinética de intercambio entre materiales activos que requieren nuevas técnicas para la identificación de sus propiedades de transporte. Por lo tanto, resulta necesario desarrollar y aplicar eficazmente técnicas de modelado de orden reducido para hacer factible este tipo de simulaciones. Si bien se ha explorado el uso de modelos de orden reducido preprocesados, estos aún presentan severos cuellos de botella a nivel computacional, asociados principalmente al coste de generar bases de datos de resultados de simulaciones numéricas completas de antemano que, en el caso de abordar tareas de diseño y optimización, deben representar suficientemente el espacio de parámetros que se desea explorar. Esta tesis presenta el uso técnicas de modelado de orden reducido adaptativo en tiempo como enfoque alternativo, combinando el uso de modelos de orden completo y reducido para ofrecer mejoras significativas en la velocidad de simulación sin requerir ninguna etapa de preprocesamiento previa. Los desafíos particulares que plantea el problema electroquímico y que impiden la adopción de una estrategia de adaptación en tiempo genérica, como son la selección adecuada de modos, el tratamiento de las no linealidades y la estimación de errores, se abordan de manera efectiva y se presenta una implementación robusta y eficiente. El desarrollo inicial de la estrategia de modelado de orden reducido adaptativo en tiempo se ha llevado a cabo sobre una implementación pseudo-bidimensional del conocido modelo de Doyle-Fuller-Newman de una celda electroquímica, y luego se ha extendido a un modelo pseudo-tetradimensional incluyendo efectos térmicos y de degradación. Además, en esta tesis se presenta un modelo homogeneizado para una media celda con un ánodo compuesto de grafito-silicio, que combina técnicas de reducción de orden basadas en la simplificación de la física involucrada y el uso de métodos asintóticos. En particular, este trabajo introduce la derivación de modelos asintóticos para este tipo de electrodos en el contexto de simulaciones de la técnica de titulación galvanostática intermitente para bajos estados de litiación del electrodo. Se discute además la precisión de dichos modelos asintóticos en comparación con la implementación numérica completa, proponiendo una técnica de identificación de parámetros híbrida basada en modelos para electrodos compuestos de silicio-grafito que podría maximizar la información extraída de los métodos experimentales actuales.