Catalogo corsi 2025

Batterie al Litio: approccio ibrido (machine learning e modello fisico)

Categoria corso

Verticale

Tipologia

Advanced

Durata

12 ore [2 giornate]

Orario

09:00 - 12:00 | 14.00 - 17.00

Lingua

Italiano

Tutor

Bruno Marcello

Descrizione

Corso sulle batterie al litio, organizzato in quattro moduli principali, ciascuno dei quali si concentrerà su aspetti fondamentali della tecnologia oorja.

Il primo modulo offrirà una panoramica esaustiva, illustrando i principali vantaggi e svantaggi di queste batterie e fornendo una visione aggiornata dello stato dell'arte nel settore.

Nel secondo modulo, si esaminerà il degrado delle batterie, una delle sfide più impegnative. Attraverso simulazioni che combinano approcci ibridi (Machine Learning e modelli fisici), verranno analizzati i fattori che influenzano il deterioramento delle prestazioni in diverse condizioni operative e le tecniche per mitigare questi effetti. Si imparerà a utilizzare i dati raccolti dalle celle delle batterie per ottenere predizioni accurate sulle loro performance e per analizzare il Capacity Fade e i fenomeni di SEI e Lithium Plating.

Il terzo modulo tratterà la gestione termica e il fenomeno del thermal runaway. Partendo dai dati relativi alla singola cella, si esplorerà come prevedere e prevenire i rischi legati al surriscaldamento e al thermal runaway delle batterie tramite simulazioni in diverse condizioni operative.

Il corso si concluderà con una sessione pratica, in cui i partecipanti potranno applicare le conoscenze acquisite attraverso esercitazioni su modelli ibridi.

Destinatari

Fisici; Ingegneri: chimici, meccanici, elettronici

Propedeuticità

Conoscenza di base delle batterie a Litio

Agenda

Introduzione: criticità, vantaggi e stato dell'arte

Analisi di Capacity Fade: verifica della SoH sia dovuto al cyclic aging, sia al calendar aging e studio dei fenomeni di SEI e lithium plating

Analisi termiche: gestione delle condizioni di temperature della batteria (Thermal management) e analisi di deriva termica (Thermal runaway)

Esempi ed esercitazioni pratiche con l'utilizzo di tool dedicati

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Segreteria corsi

Silvia Galtarossa
Tel. +39 049 770 5311 | corsi@enginsoft.it

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