Thèse de doctorat : Diagnostic des défaillances des batteries pour une seconde vie par une approche basée sur l’intelligence artificielle
Hybrid
Saint-Étienne-Du-Rouvray, France
Freelance
10-03-2025
Job Specifications
ESIGELEC-IRSEEM, Université de Rouen Normandie, Rouen, France - www.esigelec.fr
BE ENERGY, Avignon, France – www.be-energy.net
Titre de la thèse : Diagnostic des défaillances des batteries pour une seconde vie par une approche basée sur l’intelligence artificielle
Equipe Encadrante :
Ghaleb HOBLOS (ESIGELEC/Université de Rouen Normandie) ;
Zaher YAMAK (ESIGELEC/Université de Rouen Normandie) ;
Ahmad AL MOHAMAD (BE ENERGY)
Contexte et problématique :
Les batteries représentent un marché économique très important né conjointement avec la nécessité de la transition énergétique dont l’objectif final consiste à baisser les émissions de gaz à effet de serres et à produire de l’énergie décarbonée. Cela a touché beaucoup de secteurs tels que l’automobile, la production de l’énergie électrique et bien d’autres. En effet, l’électrification des voitures en allant vers les véhicules hybrides et électriques a poussé les industriels à fabriquer des batteries de plus en plus performantes en terme d’autonomie et surtout en terme de durée de vie. Les énergies renouvelables intermittentes (solaire, éolienne, …) quant à elle posent la problématique de stockage d’énergie afin de compléter la chaine de production énergétique garantissant la disponibilité de l’énergie à tout moment. Ainsi, les problématiques des batteries (autonomie, gestion, durée de vie, …) se sont placées au centre de la transition énergétique et sont devenues incontournables afin de bien réussir une transition énergétique viable économiquement et maitrisée tant sur le plan de la disponibilité que de l’efficacité énergétique.
Ainsi, les enjeux scientifiques, en lien avec le sujet thèse proposé, visent à :
Développer des techniques avancées de diagnostic pour améliorer la gestion des batteries tout au long de leur vie et optimiser leur réutilisation.
Étudier les phénomènes de vieillissement des batteries à travers des approches hybrides combinant modélisation physique et apprentissage automatique.
Proposer des méthodes d’apprentissage automatique robustes pour la détection précoce des défaillances des cellules et leur classification.
Intégrer des techniques d’optimisation pour améliorer la fiabilité des batteries en seconde vie.
Développer un test rapide pour estimer l'état de santé (SoH) d'un pack/module/cellule de batterie.
Objectifs et méthodologie :
Afin de relever ces défis, nous aspirons à mettre en œuvre des techniques avancées dans le domaine du traitement de signal et de l'intelligence artificielle. Les objectifs visés comprennent notamment :
Analyse de la diagnosticabilité des défaillances des batteries via les informations fournies par le BMS (Battery Management System).
Proposition des scénarii de test des modules en vue d’obtenir un test rapide des cellules défaillantes.
Développement de approches basées IA en vue de proposer une classification performante des défaillances des cellules.
Utilisation de modèles hybrides combinant intelligence artificielle et modélisation physique pour améliorer la précision du diagnostic.
Mise en place de techniques de maintenance prédictive pour allonger la durée de vie des batteries reconditionnées.
Ces objectifs ont pour but de fournir une aide à la décision pour le reconditionnement de batteries, permettant de donner une seconde vie à la batterie, contribuant ainsi à la transition énergétique et à l’économie circulaire sur un marché très promoteur. Les travaux de recherche proposés dans cette thèse ont un impact direct pour la lutte contre le changement climatique et la dégradation des ressources.
Mots-clés
Batteries de seconde vie ; Estimation rapide de SoH ; Maintenance prédictive ; Diagnostic de défaillances ; Intelligence Artificielle ; Apprentissage profond ; BMS « Battery Management System » ; Matlab / Simulink ; Python.
Durée et financement : 3 ans, financement BE ENERGY / Financement public
Démarrage : début octobre 2025
Adresser CV, bulletins de notes des deux dernières années d’études + lettre de motivation à :
ghaleb.hoblos@esigelec.fr
zaher.yamak@esigelec.fr
a.almohamad@be-energy.net
About the Company
En tant que leader mondial dans la régénération de batteries , nous sommes déterminés à créer un avenir plus durable. Nos solutions innovantes permettent de réduire considérablement l'empreinte environnementale du secteur de l'industrie. Rejoignez-nous dans notre mission pour une mobilité décarbonée ! La régénération des batteries et des huiles est un enjeu majeur pour l’environnement, dont les avantages sont : - Augmenter la durée de vie des batteries et des huiles, - 50 % d'économie sur le poste achat batteries e... Know more
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