Accuracy Assessment of Li-ion Batteries Internal Resistance Model Through CFD Simulations, Experimental Measurements And Uncertainties

International audienceInternal resistance is a critical parameter of the thermal behavior of Li-ion battery cells. This paper proposes an innovative way to deal with the uncertainties related to this physical parameter using experimental data and numerical simulation. First, a CFD model is validated against an experimental configuration representing the behavior of heated Li-ion battery cells under constant discharging current conditions. Secondly, an Uncertainty Quantification based methodology is proposed to represent the internal resistance and its inherent uncertainties. Thanks to an accurate and fast to compute surrogate model, the impact of those uncertainties on the temperature evolution of Li-ion cells is quantified. Finally, a Bayesian inference of the internal resistance model parameters using experimental measurements is performed, permitting to reduce the prediction uncertainty by almost 95% for some temperatures of interest

Accuracy assessment of an internal resistance model of Li-ion batteries in immersion cooling configuration

International audienceInternal resistance is a critical parameter of the thermal behavior of Li-ion battery cells. This paper proposes an innovative way to deal with the uncertainties related to this physical parameter using experimental data and numerical simulation. First, a CFD model is validated against an experimental configuration representing the behavior of heated Li-ion battery cells under constant discharging current conditions. Secondly, an Uncertainty Quantification based methodology is proposed to represent the internal resistance and its inherent uncertainties. Thanks to an accurate and fast to compute surrogate model, the impact of those uncertainties on the temperature evolution of Li-ion cells is quantified. Finally, Bayesian inference of the internal resistance model parameters using experimental measurements is performed, reducing the prediction uncertainty by almost 95% for some temperatures of interest. Finally, an enhanced internal model is constructed by considering the state of charge and temperature dependency on internal resistance. This model is implemented in the CFD code and used to model a full discharge of the Li-ion batteries. The resulting temperature evolution computed with the two different resistance models is compared for the low state of charge situations

A high-order spectral element unified boussinesq model for floating point absorbers

International audienceNonlinear wave-body problems are important in renewable energy, especially in case of wave energy converters operating in the near-shore region. In this paper we simulate nonlinear interaction between waves and truncated bodies using an efficient spectral/hp element depth-integrated unified Boussinesq model. The unified Boussinesq model treats also the fluid below the body in a depth-integrated approach. We illustrate the versatility of the model by predicting the reflection and transmission of solitary waves passing truncated bodies. We also use the model to simulate the motion of a latched heaving box. In both cases the unified Boussinesq model show acceptable agreement with CFD results-if applied within the underlying assumptions of dispersion and nonlinearity-but with a significant reduction in computational effort

Numerical Simulation and Uncertainty Quantification for Immersion Cooling of Lithium-ion Batteries

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.To encourage a wider use of electric vehicles, Lithium-ion (Li-ion) batteries are required to handle high electric currents, generating great heat loads which deteriorate their performances and lifespan. The thermal management of the battery packs is a key element to fulfill these industrial demands. Immersion cooling technology stands as a promising solution in terms of heat transfer performances. Multi-physics processes govern those systems, from the internal chemistry of Li-ion cells to the heat transfer at the battery pack scale powering the electric engine. This thesis aims to develop numerical models of immersion cooling systems for Li-ion batteries considering the uncertainties coming from the physical parameters. This issue is addressed by proposing two models of increasing fidelity. Firstly, a low fidelity model is developed, including the thermal and electrical phenomena of the immersion cooling problem. Uncertainty quantification methods (Bayesian calibration and sensitivity analysis) coupled with original experimental data provide a deeper knowledge on the overall behavior of the system. Secondly, a more specific approach is performed using a high fidelity Computational Fluid Dynamics (CFD) model solving the transient conjugate heat transfer in an immersed battery pack in two dimensions. This CFD tool is used to assess the accuracy of a constructed model for the internal resistance of Li-ion batteries. Uncertainties coming from the internal resistance are taken into account thanks to the parameterization of this model and calibrated using an experimental test case from literature. Furthermore, for a better understanding of the immersion cooling physics, the fidelity of the CFD model is increased by considering 3D simulations and an enhanced internal resistance model

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

To encourage a wider use of electric vehicles, Lithium-ion (Li-ion) batteries are required to handle high electric currents, generating great heat loads which deteriorate their performances and lifespan. The thermal management of the battery packs is a key element to fulfill these industrial demands. Immersion cooling technology stands as a promising solution in terms of heat transfer performances. Multi-physics processes govern those systems, from the internal chemistry of Li-ion cells to the heat transfer at the battery pack scale powering the electric engine. This thesis aims to develop numerical models of immersion cooling systems for Li-ion batteries considering the uncertainties coming from the physical parameters. This issue is addressed by proposing two models of increasing fidelity. Firstly, a low fidelity model is developed, including the thermal and electrical phenomena of the immersion cooling problem. Uncertainty quantification methods (Bayesian calibration and sensitivity analysis) coupled with original experimental data provide a deeper knowledge on the overall behavior of the system. Secondly, a more specific approach is performed using a high fidelity Computational Fluid Dynamics (CFD) model solving the transient conjugate heat transfer in an immersed battery pack in two dimensions. This CFD tool is used to assess the accuracy of a constructed model for the internal resistance of Li-ion batteries. Uncertainties coming from the internal resistance are taken into account thanks to the parameterization of this model and calibrated using an experimental test case from literature. Furthermore, for a better understanding of the immersion cooling physics, the fidelity of the CFD model is increased by considering 3D simulations and an enhanced internal resistance model.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

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

To encourage a wider use of electric vehicles, Lithium-ion (Li-ion) batteries are required to handle high electric currents, generating great heat loads which deteriorate their performances and lifespan. The thermal management of the battery packs is a key element to fulfill these industrial demands. Immersion cooling technology stands as a promising solution in terms of heat transfer performances. Multi-physics processes govern those systems, from the internal chemistry of Li-ion cells to the heat transfer at the battery pack scale powering the electric engine. This thesis aims to develop numerical models of immersion cooling systems for Li-ion batteries considering the uncertainties coming from the physical parameters. This issue is addressed by proposing two models of increasing fidelity. Firstly, a low fidelity model is developed, including the thermal and electrical phenomena of the immersion cooling problem. Uncertainty quantification methods (Bayesian calibration and sensitivity analysis) coupled with original experimental data provide a deeper knowledge on the overall behavior of the system. Secondly, a more specific approach is performed using a high fidelity Computational Fluid Dynamics (CFD) model solving the transient conjugate heat transfer in an immersed battery pack in two dimensions. This CFD tool is used to assess the accuracy of a constructed model for the internal resistance of Li-ion batteries. Uncertainties coming from the internal resistance are taken into account thanks to the parameterization of this model and calibrated using an experimental test case from literature. Furthermore, for a better understanding of the immersion cooling physics, the fidelity of the CFD model is increased by considering 3D simulations and an enhanced internal resistance model.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

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

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.To encourage a wider use of electric vehicles, Lithium-ion (Li-ion) batteries are required to handle high electric currents, generating great heat loads which deteriorate their performances and lifespan. The thermal management of the battery packs is a key element to fulfill these industrial demands. Immersion cooling technology stands as a promising solution in terms of heat transfer performances. Multi-physics processes govern those systems, from the internal chemistry of Li-ion cells to the heat transfer at the battery pack scale powering the electric engine. This thesis aims to develop numerical models of immersion cooling systems for Li-ion batteries considering the uncertainties coming from the physical parameters. This issue is addressed by proposing two models of increasing fidelity. Firstly, a low fidelity model is developed, including the thermal and electrical phenomena of the immersion cooling problem. Uncertainty quantification methods (Bayesian calibration and sensitivity analysis) coupled with original experimental data provide a deeper knowledge on the overall behavior of the system. Secondly, a more specific approach is performed using a high fidelity Computational Fluid Dynamics (CFD) model solving the transient conjugate heat transfer in an immersed battery pack in two dimensions. This CFD tool is used to assess the accuracy of a constructed model for the internal resistance of Li-ion batteries. Uncertainties coming from the internal resistance are taken into account thanks to the parameterization of this model and calibrated using an experimental test case from literature. Furthermore, for a better understanding of the immersion cooling physics, the fidelity of the CFD model is increased by considering 3D simulations and an enhanced internal resistance model

Numerical Simulation and Uncertainty Quantification for Immersion Cooling of Lithium-ion Batteries

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.To encourage a wider use of electric vehicles, Lithium-ion (Li-ion) batteries are required to handle high electric currents, generating great heat loads which deteriorate their performances and lifespan. The thermal management of the battery packs is a key element to fulfill these industrial demands. Immersion cooling technology stands as a promising solution in terms of heat transfer performances. Multi-physics processes govern those systems, from the internal chemistry of Li-ion cells to the heat transfer at the battery pack scale powering the electric engine. This thesis aims to develop numerical models of immersion cooling systems for Li-ion batteries considering the uncertainties coming from the physical parameters. This issue is addressed by proposing two models of increasing fidelity. Firstly, a low fidelity model is developed, including the thermal and electrical phenomena of the immersion cooling problem. Uncertainty quantification methods (Bayesian calibration and sensitivity analysis) coupled with original experimental data provide a deeper knowledge on the overall behavior of the system. Secondly, a more specific approach is performed using a high fidelity Computational Fluid Dynamics (CFD) model solving the transient conjugate heat transfer in an immersed battery pack in two dimensions. This CFD tool is used to assess the accuracy of a constructed model for the internal resistance of Li-ion batteries. Uncertainties coming from the internal resistance are taken into account thanks to the parameterization of this model and calibrated using an experimental test case from literature. Furthermore, for a better understanding of the immersion cooling physics, the fidelity of the CFD model is increased by considering 3D simulations and an enhanced internal resistance model

Accuracy Assessment of Li-ion Batteries Internal Resistance Model Through CFD Simulations, Experimental Measurements And Uncertainties

International audienceInternal resistance is a critical parameter of the thermal behavior of Li-ion battery cells. This paper proposes an innovative way to deal with the uncertainties related to this physical parameter using experimental data and numerical simulation. First, a CFD model is validated against an experimental configuration representing the behavior of heated Li-ion battery cells under constant discharging current conditions. Secondly, an Uncertainty Quantification based methodology is proposed to represent the internal resistance and its inherent uncertainties. Thanks to an accurate and fast to compute surrogate model, the impact of those uncertainties on the temperature evolution of Li-ion cells is quantified. Finally, a Bayesian inference of the internal resistance model parameters using experimental measurements is performed, permitting to reduce the prediction uncertainty by almost 95% for some temperatures of interest

Accuracy assessment of an internal resistance model of Li-ion batteries in immersion cooling configuration

International audienceInternal resistance is a critical parameter of the thermal behavior of Li-ion battery cells. This paper proposes an innovative way to deal with the uncertainties related to this physical parameter using experimental data and numerical simulation. First, a CFD model is validated against an experimental configuration representing the behavior of heated Li-ion battery cells under constant discharging current conditions. Secondly, an Uncertainty Quantification based methodology is proposed to represent the internal resistance and its inherent uncertainties. Thanks to an accurate and fast to compute surrogate model, the impact of those uncertainties on the temperature evolution of Li-ion cells is quantified. Finally, Bayesian inference of the internal resistance model parameters using experimental measurements is performed, reducing the prediction uncertainty by almost 95% for some temperatures of interest. Finally, an enhanced internal model is constructed by considering the state of charge and temperature dependency on internal resistance. This model is implemented in the CFD code and used to model a full discharge of the Li-ion batteries. The resulting temperature evolution computed with the two different resistance models is compared for the low state of charge situations