Simulation Numérique et Quantification d’Incertitudes pour le Refroidissement par Immersion des Batteries Lithium-ion

Abstract

Pour promouvoir une utilisation plus large des véhicules électriques, les batteries Lithium-ion (Li-ion) se doivent de supporter des courants électriques importants, générant ainsi de fortes contraintes thermiques qui dégradent leurs performances et leur durée de vie. La gestion thermique des packs de batteries est donc un élément crucial pour répondre à ces nouvelles contraintes industrielles. La technologie de refroidissement par immersion est une solution prometteuse en termes de performances thermiques. Ces systèmes sont gouvernés par des phénomènes multi-physiques,allant de la chimie interne des batteries jusqu’au transfert thermique à l’échelle du pack de batteries alimentant le moteur électrique. Cette thèse a pour objectif de développer des modèles numériques pour le refroidissement par immersion des batteries Li-ion, tout en considérant les incertitudes pro-venant des paramètres physiques en jeu.Cette problématique est abordée en proposant deux modèles de fidélités croissantes. D’abord,un modèle dit basse fidélité est développé, incluant la modélisation des phénomènes thermiques et électriques du problème. Des méthodes de quantification d’incertitudes (calibration Bayésienne et analyse de sensibilité) couplées avec des données expérimentales originales offrent ainsi des éléments de compréhension et d’analyse sur le comportement global du système. Ensuite, une approche plus spécifique est présentée à l’aide d’un code de calcul CFD haute fidélité. Le calcul du transfert thermique conjugué sous régime transitoire en deux dimensions d’un pack de batteries immergées est ainsi réalisé. Cet outil est utilisé pour évaluer la précision d’un modèle construit apriori, représentant la résistance interne des batteries Li-ion. Les incertitudes provenant de la résistance sont prises en compte grâce à la paramétrisation de ce modèle et calibrées en utilisant un cas test expérimental de la littérature. Enfin, pour obtenir une meilleure compréhension de la physique de ces problèmes de refroidissement par immersion, la fidélité de l’outil CFD est augmentée en considérant des calculs de transfert thermiques en 3D, ainsi qu’un modèle de résistance interne amélioré.