« Nous avons amélioré d’un facteur 100 le code de dynamique moléculaire dédié à l’optimisation des batteries », se réjouit Mathieu Salanne, vainqueur du Prix Spécial Joseph Fourier

Metalwalls, un logiciel de simulation des phénomènes chimiques à l’échelle atomique, a remporté le Prix Spécial Joseph Fourier, le 8 juillet. Rencontre avec le professeur des universités Mathieu Salanne, à la tête du développement de ce code de dynamique moléculaire nécessaire pour avancer dans le domaine des supercondensateurs et des batteries.

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« Nous avons amélioré d’un facteur 100 le code de dynamique moléculaire dédié à l’optimisation des batteries », se réjouit Mathieu Salanne, vainqueur du Prix Spécial Joseph Fourier

Le projet Metalwalls a remporté, jeudi 8 juillet, le Prix Spécial du concours Joseph Fourier 2021, organisé chaque année par l’entreprise de services numériques française Atos et le Grand équipement national de calcul intensif (GENCI). Ce développement d’un « code de dynamique moléculaire » a donné lieu à un logiciel disponible en open source, permettant de mieux comprendre, à l’échelle de l’atome, les phénomènes chimiques cruciaux qui se déroulent dans les supercondensateurs et les batteries. Comment fonctionne cet outil ? Comment peut-il permettre de doper les performances des batteries et des supercondensateurs ? Réponses avec Mathieu Salanne, Professeur à Sorbonne Université et responsable de l’équipe Électrochimie et Liquides Ioniques.

Industrie & Technologies : Vous êtes responsable d'une équipe spécialisée dans des recherches en électrochimie à Sorbonne Université. Pourquoi avoir consacré du temps au développement d’un logiciel de simulation ?

Mathieu Salanne : Il s’agit de notre outil de travail ! Il existe en effet deux manières d’améliorer nos connaissances sur les batteries et les supercondensateurs : soit par la spectroscopie, qui permet de sonder vraiment les objets en profondeur, soit par la modélisation. Nous sommes spécialisés sur cette deuxième approche.

Or, au départ, le logiciel que nous avions en notre possession était limité… Nous ne pouvions pas simuler des phénomènes trop complexes. Après avoir travaillé avec des ingénieurs spécialisés dans le calcul haute performance à la Maison de la simulation, nous avons amélioré le code par un facteur 100 ou un facteur 1000 en 5 ans. Nous pouvons désormais simuler des systèmes qui sont beaucoup plus gros et pendant bien plus longtemps !

Qu’est-ce qu’un « code de dynamique moléculaire » vous permet de comprendre ?

Il y a plusieurs étapes en simulation, la première consiste à analyser le grand nombre de données sur les supercondensateurs ou les batteries que nous avons à notre disposition : les expérimentateurs constatent, empiriquement, que tel système fonctionne mieux que tel autre. C’est là que nous intervenons : si nos modèles sont suffisamment bons, nous sommes en mesure d’observer ce qui se passe à l’échelle moléculaire (c’est donc une version très, très miniaturisée du dispositif) puis d’expliquer par exemple pourquoi tel liquide charge mieux le système que tel autre.

Nous travaillons par exemple sur les supercondensateurs birédox, dont des travaux de l’université de Montpellier montrent qu’ils seraient en capacité de stocker deux fois plus d’énergie que la génération actuelle de supercondensateurs. Car contrairement aux supercondensateurs « traditionnels », les birédox n’utilisent pas seulement le carbone pour stocker l’électricité, mais aussi le liquide présent dans le système. Dans les birédox, les molécules sont constituées d’un plus grand nombre d’atomes, il y a des transferts d’électrons dans les liquides… nous n’aurions pas pu les modéliser sans notre logiciel !

Quelles informations vous sont nécessaires « en entrée » ?

L’information la plus importante consiste à définir de quelle manière les atomes interagissent entre eux. Pour cela, nous avons besoin d’autres simulations, encore à plus petite échelle, demandant l’intervention de la mécanique quantique.

Pour les supercondensateurs par exemple, nous devons savoir comment les solvants utilisés, comme l’acétonitrile ou l’eau, vont interagir avec une surface de carbone. Une fois que nous possédons cette information, nos simulations font bouger les molécules d’eau ou d’acétonitrile au cours du temps et, sur la base de notre film, nous déduisons les propriétés physiques du système.

Ces données sont-elles facilement disponibles ?

Nous produisons une partie de ces informations, mais il existe aussi beaucoup de littérature sur le sujet.

Dans le secteur des batteries pourtant, beaucoup de questions restent ouvertes sur les phénomènes qui se passent à l’échelle moléculaire…

C’est vrai ! Premièrement, nombre de phénomènes cruciaux se déroulent plus lentement que pour les supercondensateurs. Les simulations sont donc plus longues, avec des atomes qui bougent parfois peu, et plus difficiles à modéliser à l’échelle moléculaire.

Deuxièmement, il est un phénomène de grande importance dans les batteries, qui est encore très mal connu : la formation d’une couche protectrice entre l’électrode et le liquide pendant les premiers cycles de la batterie, appelée « Solid Electrolyte Interphase » (SEI). Nous connaissons mal la composition de cette couche, sa structure, ses propriétés. Or, en l’absence de ces informations, difficile de la modéliser !

Mais la recherche avance, nous disposons de plus en plus de données sur cette question et l’un des objectifs de notre laboratoire consiste justement à simuler la manière dont se forme cette couche protectrice.

Pourquoi est-il si important de comprendre comment se forme la SEI ?

Nous savons qu’il s’agit de l’agrégat de plein de petits cristaux ou phases amorphes (selon qu’il s’agisse d’un milieu organique ou aqueux), qui se forme par des produits de réaction. Nous connaissons donc l’état final, mais pas la manière dont il se forme.

Or, si la couche est trop épaisse, par exemple, elle risque d’empêcher le lithium de bien se diffuser et donc affecte les bonnes performances de la batterie. Mais le principal problème avec cette couche protectrice, c’est son caractère dynamique : elle change tout au long de la durée de vie de la batterie. L’une des pistes de recherche consiste à essayer de contrôler sa morphologie, son épaisseur, de la fixer pour améliorer la durée de vie des batteries.

Comment Metalwalls vous aide-t-il à avancer sur cette question ?

Nous ne pourrons pas simuler l’ensemble de la SEI d’un seul coup, c’est sûr. En revanche, nous allons essayer de regarder la nucléation, composant par composant (sel de fluorure de lithium ou de carbonate de lithium avec des phases salines) : comment les petits cristaux de sel se placent sur la surface de l’électrode, à quelle vitesse, etc.

Votre code doit-il encore être amélioré ?

Après 5 ans de développement, notre logiciel arrive en bout de cycle. Nous pouvons désormais repartir sur une phase plus scientifique. Car notre originalité, c’est la manière dont nous utilisons ce code Metalwalls, en le dédiant aux supercondensateurs et aux batteries.

Nous sommes en train d’ouvrir un nouveau chapitre : nous n’allons plus seulement analyser les observations des expérimentateurs, mais allons nous-mêmes proposer des prévisions (basées sur notre code moléculaire) qui, ensuite, feront l’objet d’expériences.

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