Qui sommes-nous ?
Saft est le spécialiste des batteries de haute technologie pour l’industrie, de la conception et du développement à la production, de la personnalisation à la fourniture de services. Depuis près de 100 ans, Saft fournit à ses clients des batteries avec une durée de vie toujours plus longue, pour l’alimentation de secours et la propulsion de leurs applications critiques. Notre technologie innovante, sure et fiable assure une haute performance dans l’espace, en mer, dans les airs et sur terre. Saft fournit l’énergie de l’industrie et des villes intelligentes, tout en assurant des fonctions de secours dans des environnements extrêmes, du cercle polaire jusqu’au désert du Sahara.
Saft est une filiale à 100 % de TotalEnergies, une compagnie multi-énergies mondiale de production et de fourniture d’énergies : pétrole et biocarburants, gaz naturel et gaz verts, renouvelables et électricité.
Nous dynamisons le monde : www.saftbatteries.com.
Contexte
La demande mondiale en batteries lithium-ion est de plus en plus importante. Cet essor est principalement dû à l’émergence des véhicules hybrides et électriques d’une part, et au besoin de stockage de l’énergie en lien avec les énergies renouvelables et la gestion des réseaux électriques d’autre part.
L’un des principaux besoins des fabricants de batteries est de pouvoir connaître l’état interne des batteries au cours de leur utilisation. L’indicateur d’état de santé des batteries est notamment utilisé pour détecter qu’une batterie devient inutilisable et doit être remplacée.
L’estimation de l’état de santé d’une batterie peut aujourd’hui être réalisée via des méthodes destructives rendant inutilisable l’élément testé ou via des cycles de maintenance empêchant le client d’utiliser la batterie pendant un laps de temps donné. D’autre part, des méthodes d’estimation non destructive existent mais ces modèles sont pour la plupart inutilisables en conditions réelles.
Depuis plusieurs années, l’EIS (« Electrochemical impedance spectroscopy ») est une méthode de test non destructif donnant de nombreuses informations quant à l’état interne de la batterie étudiée. La littérature scientifique récente sur ce sujet a notamment montré de bonnes performances concernant l’estimation de l’état de santé des batteries.
SAFT est particulièrement intéressée par ce sujet en tant que fabricant de batteries. Ce stage, financé par SAFT, se déroulera au sein de son centre de recherche à Bordeaux.
Description du sujet
Depuis peu, des opportunités d’utilisation de l’EIS en conditions réelles sont apparues et dans ce contexte, SAFT souhaiterait étudier ce type de données et particulièrement dans le cadre de l’estimation de l’état de santé des batteries.
Il existe aujourd’hui une base de données issue d’une thèse, contenant des résultats de test EIS et des estimations de l’état de santé des batteries testées via d’autres méthodes.
L’objectif du stage sera donc de mener l’exploration de cette base de données et, sur la base des méthodes et techniques explicitées dans un article scientifique récent (Predicting battery capacity from impedance at varying temperature and state of charge using machine learning), de développer un ou plusieurs modèles d’estimation de l’état de santé d’une batterie. Principalement, les méthodes telles que les Gaussian Process ou Random Forest devront être testées. Concernant les méthodes d’extraction de features, les méthodes type Principal Component Analysis (PCA) ou Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) devront être envisagées.
Tâches réalisées lors du stage :
· Exploration et analyse d’une base de données existante
· Création des pipelines et des outils nécessaires à l’exploitation de la base de données
· Reprise de la méthodologie et des techniques d’un article scientifique (Predicting battery capacity from impedance at varying temperature and state of charge using machine learning) pour estimer l’état de santé d’une batterie
· Développement de nouveaux modèles d’estimation de l’état de santé s’appuyant sur l’analyse de la base de données
Profil recherché
· Stage de 3ème année d’école d’ingénieurs
· Connaissances nécessaires en développement (python) et en data science
· Connaissances en électrochimie et batteries est un plus
Lieu Ce stage se déroulera à SAFT Bordeaux, 111 Bd Alfred Daney, 33074 Bordeaux.
Durée : 5 à 6 mois.
Mots-clefs : Data Science, IA, statistique, batterie, fréquentiel, EIS
Merci de nous envoyer votre CV et Lettre de motivation à l’adresse suivante : clement.bertin@saft.com