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SPINBATT

ANR · 2024

SPINBATT — Spectroscopie RMN à l’angle magique pour la caractérisation in situ des batteries

Financement : 313 682 €

2 partenaires

Fiche du financeur ↗

La résonance magnétique nucléaire à l'état solide (ssRMN) in situ est un outil efficace pour sonder la structure chimique et la dynamique lors du fonctionnement de la batterie. Cependant, les larges signaux obtenus en condition statique ne fournissent pas d’informations suffisantes sur les mécanismes en jeu. Une technique ex situ de rotation des échantillons, à l’angle magique (MAS), est nécessaire pour fournir des données à haute résolution permettant d'interpréter les résultats in situ. Cependant, la technique MAS ex situ nécessite l’arrêt du cyclage et le démontage de la cellule, empêchant les analyses séquentielles et ne représentant pas toujours fidèlement les processus (électro)chimiques sous-jacents. Malheureusement, il est difficile d’avoir une cellule de batterie en rotation à l'intérieur d'un aimant en raison de la présence de métaux. Récemment, une cellule de batterie en rotation a été explorée en bobinant entre eux les éléments de la cellule, y compris des fils métalliques. Cependant, l’assemblage est peu pratique et l’échauffement de l’échantillon inévitable. SPINBATT propose un développement expérimental pour exploiter la ssRMN in situ avec MAS. Le projet intégrera trois éléments pour réaliser une percée dans la spectroscopie ssRMN pour les batteries : 1. Développer des cellules en rotation sans métal. 2. Effectuer in situ la ssRMN avec MAS. 3. Mettre en œuvre une spectroscopie localisée offrant une caractérisation résolue spatialement. La possibilité de réaliser une spectroscopie localisée avec MAS et surtout in situ est inédite. Cela améliorera les informations sur les mécanismes de réaction, la mobilité des ions et leur distribution dans les batteries en offrant un contrôle spatial in situ de tous les composants, y compris les interphases et les interfaces. L'extension des résolutions spatiales de techniques telles que la ssRMN est cruciale pour caractériser le comportement des batteries et améliorer leurs performances.

Structures participantes de Université Paris-Saclay

Provenance des données

Sources : scanR. Données consolidées le 27/10/2026. Une erreur ? Elle se corrige dans la source d’origine (HAL, RNSR, annuaire) ; voir comment.