Comme nous, les batteries lithium-ion, que l’on retrouve dans une myriade d’appareils du quotidien, de notre smartphone à nos voitures électriques mais aussi dans des objets de haute technologie comme les sondes spatiales, vieillissent. A mesure qu’on les utilise, elles perdent de leur capacité de stockage et de leur puissance, synonymes respectivement d'autonomie et de capacité d'accélération pour un véhicule. C’est pourquoi l’on remplace les batteries de nos voitures électriques bien avant la fin de leur durée de vie totale : « Quand on les jette, il leur reste encore 80% de leur capacité », assurait Sandrine Mubenga, professeure en génie électrique à l’université de Toledo, aux Etats-Unis, dans
les colonnes d’Industrie & Technologies%%/ARTICLELIE:1815527%%.
Pourtant, cette décision n’est pas prise en toute connaissance de cause. Il n’existe à l’heure actuelle aucun moyen de mesurer, parfaitement et en temps réel, le niveau de vieillissement d’une batterie lithium-ion. C’est justement l’objectif d’une équipe de chercheurs de la Stanford's School of Earth, Energy & Environmental Sciences, de l’université de Stanford. Dans un article publié le 11 septembre dans la revue à comité de lecture IEEE Transactions on Control Systems Technology, ces derniers dévoilent un nouvel algorithme qui combine des données empiriques de l’état d’une batterie et une modélisation virtuelle des processus physiques qui dégradent ses cellules afin d’estimer sa durée de vie restante et quelle énergie et quelle puissance elle sera capable de fournir.
Un modèle dynamique, prenant en compte la décomposition de l’électrolyte
Cette méthode permet notamment d’analyser très finement et en temps réel l’état d’avancement de la principale cause de vieillissement d’une batterie : l'épaississement du film qui se forme sur l'électrode négative, appelé Solid Electrolyte Interphase (SEI) ou interface solide-électrolyte, lié à la décomposition de l'électrolyte et qui consomme des ions lithium. Ce film réduit à la fois la capacité de la batterie et sa puissance.
« La plupart des méthodes pour mesurer l’état d’une batterie part du principe que les ions lithium sont toujours aussi nombreux, c’est pourquoi leurs résultats sont très inexacts », juge Anirudh Allam, étudiant à Stanford et l’un des deux auteurs de l’article. Son équipe est parvenue à intégrer cette perte d’ions et la formation de SEI dans leur modèle et à le faire évoluer à mesure du vieillissement de la batterie pour un résultat précis à 2% près.
Leur travail de recherche s’est effectué sur une batterie utilisée pour alimenter les voitures électriques (à oxyde de lithium, de nickel, de manganèse et de cobalt) et leur algorithme « pourrait être intégré aux batteries qui équipent actuellement les véhicules électriques », estime Simona Onori, professeure à Stanford et second auteur de l’article. « Ce n'est pas seulement un travail théorique qui ne fonctionne que sur ordinateur mais d'un algorithme pratique et implémentable qui, s'il est adopté et utilisé dans les voitures de demain, peut permettre d'avoir des batteries plus durables, des véhicules plus fiables et des blocs de batteries plus petits. »
