Forschungsprojekt PREDICTOR

Doktoranden-Netzwerk für Hochdurchsatz-Screening, Synthese und Charakterisierung aktiver Materialien für Flussbatterien

PREDICTOR hat sich zum Ziel gesetzt, ein schnelles Hochdurchsatzverfahren zur Identifizierung und Entwicklung von Materialien für die elektrochemische Energiespeicherung zu etablieren.

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PREDICTOR ist ein Forschungs- und Ausbildungsprojekt, das im Rahmen des Marie-Sklodowska-Curie-Programms der Europäischen Union gefördert wird. An dem Projekt sind 7 Partner und 15 assoziierte Partner aus 11 verschiedenen Ländern beteiligt, die 17 Doktoranden für das Projekt rekrutieren werden.

Ziel von PREDICTOR ist es, eine schnelle Hochdurchsatzmethode zur Identifizierung und Entwicklung von Materialien für die elektrochemische Energiespeicherung zu etablieren. Es wird die schnelle Identifizierung, Synthese und Charakterisierung von Materialien innerhalb einer kohärenten Entwicklungskette ermöglichen und damit herkömmliche Entwicklungen nach dem Prinzip von Versuch und Irrtum ablösen.

Zur Validierung des PREDICTOR-Systems dienen aktive Materialien und Elektrolyte für Redox-Flow-Batterien als Fallstudie. Im Rahmen des Projekts werden drei Demonstrationsbatteriezellen (TRL3-4) mit den neu entwickelten Materialien zusammengebaut und getestet.

PREDICTOR wird sich auf die Hochdurchsatz-Entwicklung von Materialien für Redox-Flow-Batterien (RFBs) konzentrieren, die als eine der vielversprechendsten Technologien für die mittel- bis langfristige Energiespeicherung gelten.

In RFBs ermöglicht eine reversible chemische Reaktion in flüssigen Elektrolyten die schnelle Speicherung und Freisetzung von Energie: Die beschleunigte Entwicklung organischer Elektrolyte bietet daher ein erhebliches Potenzial, diese Systeme zu verbessern und sie auf spezifische Anwendungen zuzuschneiden. Die neuen Methoden werden jedoch auf alle elektrochemischen Energiespeichertechniken übertragbar sein.

Die Projektarbeit gliedert sich in drei Entwicklungsbereiche:

  • Modellierung, Simulation und computergestütztes Hochdurchsatz-Screening
  • Experimentelle Hochdurchsatzmethoden
  • Datenmanagement und -validierung, experimenteller Nachweis

Training

PREDICTOR wird 17 Doktoranden mit den wissenschaftlichen und übertragbaren Kompetenzen ausstatten, die für eine Karriere im Bereich der elektrochemischen Energiespeicherung erforderlich sind.

Sie erwerben fundierte Kenntnisse in den Bereichen Modellierung, Hochdurchsatz-Experimente, Selbstoptimierung und skalenübergreifendes Datenmanagement. Unternehmerische Fortbildungen und Praktika in der Industrie werden Theorie und Praxis miteinander verbinden und so praktische Erfahrungen sowie vielfältige Perspektiven vermitteln.

Weitere Informationen zu PREDICTOR

Hintergrund

Förderung: HORIZON, MSCA-DN

Förderkennzahl: 101168943

Projektdauer: September 2024 bis August 2028

Website: www.rfb-predictor.eu

LinkedIn: @predictor-doctoral-network-for-high-throughput-methods-for-flow-battery-material-development

Assoziierte Partner

HTE GmbH, Harvard University, Universität Bayreuth, Golin Wissenschaftsmanagement, RWTH Aachen, University of Amsterdam, University of Leiden, University of Gent, Université de Picardie Jules Verne