Smart operando sensing for advanced BMS / AI data mining

Faits marquants | Sensiga

Le projet SENSIGA, lancé en janvier 2023 pour une durée de six ans, vise à transformer le monitoring des cellules de batteries en combinant capteurs optiques intégrés à la cellule, capteurs multiphysiques embarqués, et algorithmes d’intelligence artificielle. Coordonné par le CEA (V. Heiries) et le Collège de France (C. Gervillié-Mouravieff), il réunit six laboratoires partenaires (CEA Leti, CEA Liten, Collège de France, LAMBE, PHENIX, ISCR).

Pilier 1 — Capteurs optiques fonctionnels intégrés aux cellules

Réseau de Bragg (FBG) — Température, déformation et pression in situ. L’intégration de capteurs FBG et Fabry-Pérot entre les électrodes de cellules commerciales 18650 (NMC622/graphite) permet désormais de mesurer simultanément la température interne, la déformation mécanique et la pression au sein d’une cellule en fonctionnement. Les résultats confirment la cohérence des mesures de déformation avec les variations de volume du graphite, et révèlent une irréversibilité de la déformation après le premier cycle, possiblement liée à la génération de gaz lors de la formation de la SEI.

Capteurs TFBG à ondes évanescentes — Suivi de l’électrolyte et de la concentration ionique. Les capteurs à réseau de Bragg incliné (TFBG), exploitant le phénomène d’ondes évanescentes, permettent de suivre le mouillage de l’électrolyte et les variations locales de concentration en sel de lithium. Un réseau de trois capteurs TFBG répartis dans une cellule 21700 NMC/Si fournit des mesures spatialement résolues, révélant une décomposition significative du sel au cours du cyclage.

Spectroscopie infrarouge operando par fibre optique — Vers le « Lab on the Fiber ». En combinant une fibre chalcogénure (TAS) revêtue d’oxyde d’indium-étain (ITO), un capteur optique fonctionnant également comme électrode de travail a été développé. L’insertion/désinsertion réversible du sodium dans le bleu de Prusse a été suivie directement sur la fibre par spectroscopie IR-FEWS, ouvrant la voie au concept de « laboratoire sur fibre ».

Pilier 2 — Plateforme multiphysique et base de données pour l’IA : BEAM (Battery Evaluation and Ageing Monitoring).

Pour pallier les limitations des bancs de test conventionnels (Arbin, Biologic), la plateforme BEAM a été développée : 16 canaux de cyclage synchronisés avec mesures haute précision de tension, courant, température, déformation mécanique. Son architecture modulaire permet également l’intégration de l’EIS, des ultrasons et des capteurs FBG, avec un format de données standardisé (TDMS) et des métadonnées structurées, directement exploitables par des algorithmes d’apprentissage automatique.

Caractérisation et cyclage de cellules Li-ion et Na-ion. Deux chimies de référence ont été caractérisées en détail (ante-mortem par SEM/EDS, GC-MS, CT-scan) : la cellule Li-Ion LG M50LT et la Na-Ion HINA MP10. Les essais préliminaire de cyclage montrent un vieillissement prononcé de la M50LT (79 % SOH à 680 cycles) avec une accélération notable de la dégradation sous 90 % SOH, tandis que la HINA présente une rétention de capacité remarquable (94 % SOH à 760 cycles). Prochaines étapes

Une campagne d’envergure de 100 cellules en cyclage/vieillissement sera lancée sur les deux chimies, avec des mesures multiphysiques (électrique, mécanique, acoustique, optique). La base de données, structurée pour l’IA, alimentera le développement d’algorithmes de fusion de données et de Physics-Informed Machine Learning.