Description

Contexte scientifique :
Une offre de thèse est proposée à des candidats ayant une solide formation en chimie, physique ou science des matériaux. Le ou la candidate retenu(e) rejoindra l’institut IPREM (https://iprem.univ-pau.fr/) de l’Université de Pau et des Pays de l’Adour (UPPA). Cette offre s’inscrit dans le cadre du programme de recherche commun REACTIF entre l’IPREM, le laboratoire commun iC2MC, et l’entreprise Saft (https://saft.com/), pionnière dans le domaine des dispositifs innovants de stockage électrochimique.

Le projet REACTIF, 'Élucidation des mécanismes RÉActionnels aux interfaces électrodes/électrolytes : une étape Clé pour des baTteries lithium-Ion perFormantes', vise à développer des méthodes avancées et transdisciplinaires intégrant la chimie analytique, les simulations numériques et les caractérisations physico-chimiques de surface, afin d’étudier et d’améliorer la performance et la durabilité des batteries lithium-ion (LIB).

Un des défis majeurs dans la technologie des batteries LIB est la formation et l’évolution des couches interfaciales au cours des cycles de charge et de décharge. Plus précisément, il s’agit de l’interface électrolyte-solide (SEI) à l’anode, et de l’interface cathode-électrolyte (CEI) à la cathode. Ces couches nanométriques, formées durant les cycles électrochimiques, jouent un rôle crucial dans la stabilité des batteries, mais sont également au cœur des phénomènes de vieillissement et de perte de performance. Dans le cadre du projet REACTIF, ce travail de thèse portera sur le décryptage, à l’échelle moléculaire, des processus chimiques qui gouvernent la formation et la composition des SEI et CEI.

Description du projet de recherche :
Cette offre de thèse a pour objectif de développer des méthodes de calcul innovantes pour l’exploration des réseaux de réactions chimiques (Chemical Reaction Networks, CRNs). Ces réseaux offrent une vue d’ensemble des processus chimiques complexes, en faisant le lien entre les données expérimentales et théoriques. L’accent sera mis sur la construction et l’analyse de CRNs décrivant la formation de la SEI et la dégradation de l’électrolyte.

Ces processus sont difficiles à caractériser en raison de la forte densité et de la diversité des espèces chimiques et des chemins réactionnels impliquées dans des conditions électrochimiques. De nouveaux outils algorithmiques seront utilisés pour identifier les espèces clés et les mécanismes réactionnels critiques. Cette partie du travail bénéficiera d’une collaboration existante avec l’Université de Californie à Berkeley et le laboratoire commun iC2MC.

Un défi majeur sera d’intégrer dans les CRNs des données thermodynamiques et cinétiques précises, incluant des éléments chimiques ou des espèces moléculaires nouvelles présentes dans la composition de l’électrolyte. Des calculs de chimie quantique (moléculaire et à l’état solide) viendront compléter cette approche pour évaluer les barrières d’activation et les états de transition des réactions clés.

Ce travail sera étroitement couplé aux résultats obtenus par spectrométrie de masse haute résolution (HRMS) dans d'autres volets du projet REACTIF. Les identifications moléculaires fournies par la HRMS serviront de contraintes majeures pour affiner et valider les CRNs de manière itérative. Inversement, les résultats de simulation aideront à l’interprétation des signaux expérimentaux, contribuant ainsi à une meilleure compréhension de la composition des SEI.

Compétences requises

Le ou la candidate retenu(e) devra être titulaire d’un diplôme de Master (Master 2 en France) ou équivalent en chimie, sciences des matériaux ou physico-chimie, avec une solide formation en chimie théorique et simulation numérique. Il/elle devra être particulièrement motivé(e) pour travailler dans un environnement de collaborations nationales et internationales, en lien avec des partenaires industriels, et à l’interface de plusieurs disciplines. Des compétences en anglais et en informatique (Python, calculs haute performance - HPC) sont requises. Une expérience préalable en chimie quantique, simulations moléculaires, ou développement de code serait un atout apprécié.

Bibliographie

Barter, D.; Spotte-Smith, E. W. C.; Redkar, N. S.; Khanwale, A.; Dwaraknath, S.; Persson, K. A.; Blau, S. M. Predictive Stochastic Analysis of Massive Filter-Based Electrochemical Reaction Networks. Digital Discovery 2023, 2 (1), 123–137. https://doi.org/10.1039/D2DD00117A.
Maillard, J. F.; Demeaux, J.; Mase, C.; Gajan, A.; Tessier, C.; Bernard, P.; Afonso, C.; Giusti, P. Unambiguous Molecular Characterization of Solid Electrolyte Interphase Species on Graphite Negative Electrodes. Journal of Power Sources 2023, 582, 233516. https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2023.233516.

Mots clés

Chimie-physique théorique, Simulation numérique, Li-ion battery, Computational chemistry