BattMo -- Battery Modelling Toolbox

Dit artikel introduceert BattMo, een flexibele op MATLAB gebaseerde finite volume-toolbox voor het simuleren van diverse elektrochemische batterijcellen die 3D-geometrieën, gekoppelde thermische en degradatiemodellen en FAIR-conforme parametrisering ondersteunt, terwijl het efficiënte gradiëntgebaseerde optimalisatie mogelijk maakt door middel van automatische differentiatie.

De kern

Stel je voor dat je een betere batterij wilt bouwen, maar in plaats van fysieke prototypes te bouwen van metaal en chemicaliën (wat duur, traag en rommelig is), wil je ze in een computer bouwen. Dat is precies wat BattMo doet.

Beschouw BattMo als een "Lego-set voor batterijwetenschappers."

Dit is hoe het werkt, onderverdeeld in eenvoudige concepten:

1. Het Blauwdruk (Het "JSON"- en "Graph"-systeem)

Normaal gesproken is het aanpassen van een batterijontwerp in een computerprogramma alsof je het hele woordenboek probeert te herschrijven om slechts één woord te veranderen. BattMo is anders.

• Het Receptkaartje: Je vertelt de software hoe je batterij eruitziet en waar deze van gemaakt is met behulp van een eenvoudig tekstbestand (een zogenaamde JSON). Het is alsof je een formulier invult waarin je zegt: "Ik wil een cilindrische batterij gemaakt van dit specifieke type lithium."
• Het Stroomdiagram: Binnen de computer is de batterij niet zomaar een klont code; deze wordt gebouwd als een stroomdiagram of een computationele graaf. Stel je een stamboom voor waarbij de "ouders" de wetten van de natuurkunde zijn en de "kinderen" de resultaten. Als je wilt veranderen hoe de batterij opwarmt, kun je simpelweg één tak van de boom vervangen zonder de rest van de familie te breken. Dit maakt het heel eenvoudig om verschillende ideeën te mixen en te matchen.

2. De Simulator (Het "Virtuele Lab")

Zodra je je virtuele batterij hebt gebouwd, fungeert BattMo als een hogesnelheidssimulator.

• 3D-Modellering: Het kijkt niet alleen naar een plat vlak van de batterij; het bouwt een volledig 3D-model. Of je batterij nu een platte munt, een opgerolde "jelly roll" of een groot rechthoekig blok is, BattMo kan dit in 3D visualiseren.
• De "Warmte"-factor: Het houdt niet alleen elektriciteit bij; het houdt ook warmte bij. Het simuleert hoe de batterij opwarmt tijdens het opladen en hoe deze afkoelt terwijl hij stilstaat, en dat alles tegelijkertijd.
• De "Verouderings"-wacht: Het kan zelfs voorspellen hoe de batterij oud wordt. Het simuleert zaken zoals een dun laagje "gunk" (de zogenaamde SEI-laag) die zich aan de binnenkant ophoopt, of hoe siliciummaterialen opzwellen als een spons wanneer ze energie opzuigen.

3. De "Slimme Tutor" (Kalibratie en Optimalisatie)

Een van de moeilijkste onderdelen van de batterijwetenschap is het raden van de juiste getallen voor de materialen.

• De Automatische Aanpasser: BattMo heeft een ingebouwde "slimme tutor" die gebruikmaakt van een techniek genaamd automatische differentiatie. Stel je voor dat je een radio probeert af te stemmen om het duidelijkste signaal te krijgen. BattMo kan direct berekenen aan welke knoppen je moet draaien om de perfecte match te krijgen tussen je computermodel en de echte wereld. Dit bespaart onderzoekers wekenlang gokken en testen.

4. Voor wie is dit bedoeld?

• De Experts: Batterijontwerpers die 50 verschillende vormen in een uur willen testen in plaats van 50 fysieke prototypes te bouwen.
• De Studenten: Beginners die willen zien hoe elektriciteit en warmte zich binnen een batterij bewegen zonder dat ze een PhD nodig hebben om de code te begrijpen.
• De Ontwikkelaars: Mensen die deze tool in hun eigen software-workflows willen integreren.

5. Wat maakt het bijzonder?

Hoewel er andere tools bestaan (zoals PyBaMM), is BattMo uniek omdat:

• Het vanaf de basis is gebouwd om 3D-vormen en warmte samen te verwerken.
• Het is gebouwd op een fundament genaamd MRST (een toolbox die oorspronkelijk werd gebruikt voor olie reservoirs), wat betekent dat het zeer goed is in het snel oplossen van complexe wiskundige problemen.
• Het is open en flexibel. Je kunt de "motor" (de wiskundige vergelijkingen) gemakkelijk vervangen, net zoals je een automotor vervangt, om nieuwe batterijchemieën te proberen.

In een Notendop

BattMo is een digitale werkplaats waar je batterijen kunt ontwerpen, bouwen en testen in 3D. Het gebruikt een modulair, blokgebaseerd systeem waarmee wetenschappers gemakkelijk onderdelen kunnen uitwisselen, kunnen voorspellen hoe batterijen verouderen en hun ontwerpen automatisch kunnen afstemmen op de realiteit — en dat allemaal zonder dat ze in de echte wereld ook maar één fysieke batterij hoeven te bouwen.

Noot: Deze software wordt momenteel gebruikt in grote Europese onderzoeksprojecten (zoals HYDRA en BATMAX) om nieuwe soorten batterijen voor elektrische voertuigen en energieopslag te ontwerpen, maar het artikel richt zich op de tool zelf, niet op specifieke toekomstige producten die het zal creëren.

Technische samenvatting

Technische Samenvatting van BattMo: Battery Modelling Toolbox

Probleemstelling
De ontwikkeling van hoogwaardige elektrochemische systemen, met name Li-ion en post-Li-ion batterijen, is cruciaal voor de transitie naar elektrische energie. Het blijft echter een uitdaging om rigoureuze digitale workflows te creëren om fysieke prototyping te verminderen en inzichten uit data te extraheren. Bestaande fysische modellen worstelen vaak met parametercalibratie, en hoewel open-source frameworks zoals PyBaMM, cideMOD en LIONSIMBA bestaan, kampen zij met specifieke beperkingen. Zo heeft PyBaMM pas onlangs (per 2025) 2D- en 3D-simulaties mogelijk gemaakt en vertrouwt het doorgaans op een externe package (PyBOP) voor calibratie en optimalisatie. CideMOD ondersteunt eveneens 3D-simulaties, maar mist automatische differentiatie, waardoor het beheer van complexe nietlineaire systemen en ontwerpoptimalisatie moeilijk wordt. Er is behoefte aan een flexibel framework dat van nature volledig gekoppelde 3D elektrochemische-thermische simulaties ondersteunt, efficiënte parametercalibratie via adjoint-methoden biedt en een modulaire architectuur heeft voor het uitbreiden van modellen.

Methodologie
BattMo is een flexibel finite volume continuüm modelleringsframework geïmplementeerd in MATLAB® (met compatibiliteitspogingen voor Octave). Het maakt gebruik van de MATLAB Reservoir Simulation Toolbox (MRST) voor meshing, het oplossen van grote nietlineaire systemen en visualisatie, waarbij gebruik wordt gemaakt van fundamentele robuuste, low-order finite volume methoden en volledige impliciete tijddiscretisatie.

• Modelarchitectuur: Het framework maakt gebruik van een hiërarchisch, graafgebaseerd ontwerp. Elk model komt overeen met een computationele graaf waarbij knopen variabelen vertegenwoordigen en gerichte randen functionele relaties vertegenwoordigen. Deze structuur maakt modulariteit mogelijk; koppeling van modellen wordt bereikt door een nieuw koppelingsmodel te creëren dat bestaande modellen als subgrafen bevat, waarbij randen voor koppelingsmechanismen worden toegevoegd terwijl de submodellen grotendeels ongewijzigd blijven.
• Input en Interoperabiliteit: Simulatie-inputs, inclusief materiaalparameters en geometrische beschrijvingen, worden gespecificeerd via JSON-schema's. Deze aanpak voldoet aan de richtlijnen van de Battery Interface Ontology (BattINFO) om semantische interoperabiliteit en FAIR-principes te ondersteunen.
• Fysica en Chemie: Het kernmodel is gebaseerd op de Doyle-Fuller-Newman (DFN) benadering. BattMo bevat volledig gekoppelde thermische simulaties en ondersteunt diverse degradatiemechanismen, zoals SEI-laaggroei (met behulp van de Safari- en Bolay-modellen) en lithiumplating. Het handelt ook composietmaterialen af (bijv. silicium-grafietmengsels) en siliciumzwelling.
• Solver en Optimalisatie: De solver maakt gebruik van automatische differentiatie om adjoint-berekeningen te ondersteunen. Deze capaciteit maakt het mogelijk om de afgeleiden van de objectieve functie met betrekking tot alle parameters efficiënt te berekenen, wat gradiëntgebaseerde optimalisatieroutines mogelijk maakt voor het kalibreren van modellen tegen experimentele data.
• Geometrie: De toolbox ondersteunt 1D, 2D en 3D geometrieën, inclus inclusief geparametriseerde ontwerpen voor cilindrische, prismatische, knoopcel (coin cell), jelly roll en multi-pouch cellen met diverse tab-lay-outs.

Belangrijkste Bijdragen

• Natieve 3D en Gekoppelde Simulatie: In tegen tegenstelling tot sommige voorgangers is BattMo vanaf de basis ontworpen voor gekoppelde elektrochemische-thermische simulaties in 3D zonder dat externe packages nodig zijn voor de kernfunctionaliteit.
• Adjoint-gebaseerde Calibratie: De integratie van automatische differentiatie en adjoint-berekening biedt een efficiënte methode voor het kalibreren van complexe batterijmodellen vanuit experimentele data, wat een veelvoorkomende bottleneck in fysische modellering aanpakt.
• Modulair Graafgebaseerd Ontwerp: De computationele graaf-aanpak vergemakkelijkt de uitbreiding en koppeling van modellen, waardoor onderzoekers gemakkelijk de onderliggende vergelijkingen kunnen wijzigen en nieuwe degradatie- of materiaalmodellen kunnen integreren.
• Gestandaardiseerde Input: Het gebruik van JSON-schema's die zijn afgestemd op BattINFO zorgt ervoor dat modeldefinities gestructureerd, reproduceerbaar en interoperabel zijn.
• Ecosysteem: Het artikel introduceert de "BattMo-familie", die de MATLAB-versie, een Julia-versie (BattMo.jl), een Python-wrapper (PyBattMo) en een webapplicatie (BattMoApp) omvat.

Resultaten en Mogelijkheden
Het artikel presenteert BattMo als een functionele toolbox met een bibliotheek van geparametriseerde batterijgeometrieën en een reeks gedocumenteerde voorbeelden. Het demonstreert het vermogen om:

• Verschillende batterijchemieën (NMC, NCA, LFP, LNMO, SiGr) en formaten (knoopcel, pouch, cilindrisch) te simuleren.
• Ontwerpoptimalisatie uit te voeren op geometrie en parameters.
• Standaard testprotocollen (CC, CV, CCCV) en tijdreeksinputs te ondersteunen.
• Specifieke fenomenen te modelleren, waaronder SEI-groei, plating en siliciumzwelling.
• Functionaliteit uit te breiden naar andere elektrochemische systemen, zoals alkalische membraanelektrolysers en proton keramische membraalmodellen.

Betekenis en Impact
De auteurs positioneren BattMo als een instrument voor reproduceerbare batterijcelontwikkeling in onderzoek en onderwijs. De betekenis ligt in het vermogen om zowel ervaren ontwerpers die virtuele ontwerpen optimaliseren als beginners die fundamentele processen willen begrijpen, te ondersteunen. De software is al gebruikt in verschillende commerciële en niet-commerciële projecten, waaronder EU-gefinancierde initiatieven zoals HYDRA, BATMAX, IntelLiGent, BIG-MAP en DigiBatt. In deze contexten is het gebruikt voor het modelleren van zowel nieuwe LNMO-cellen als commerciële LFP- en NMC-cellen in zowel 1D- als 3D-configuraties. Door een modulair framework te combineren met gestandaardiseerde inputs en geavanceerde optimalisatiecapaciteiten, beoogt BattMo de afhankelijkheid van fysieke prototyping te verminderen en de validiteit en reproduceerbaarheid van batterijonderzoek te verbeteren.