Microstructural optimization of Solid Oxide Cells : a coupled stochastic geometrical and electrochemical modeling approach applied to LSCF-CGO electrode

par Hamza Moussaoui

Thèse de doctorat en Matériaux, Mécanique, Génie civil, Electrochimie

Sous la direction de Jérôme Laurencin et de Johan Debayle.

Le président du jury était Elisabeth Siebert.

Le jury était composé de Volker Schmidt, Gérard Delette, Yann Gavet.

Les rapporteurs étaient Jan Van Herle, Jean-Marc Bassat.

  • Titre traduit

    Optimisation microstructurale des cellules à oxydes solides : approche numérique couplant modélisation géométrique et électrochimique appliquée à l'électrode LSCF-CGO


  • Résumé

    Ce travail porte sur la compréhension de l’impact de la microstructure sur les performances des Cellules à Oxyde Solide (SOC), avec une illustration sur l’électrode à oxygène en LSCF-CGO. Une approche couplant de la modélisation géométrique et électrochimique a été adoptée pour cet effet. Le modèle des champs aléatoires plurigaussiens et un autre basé sur des empilements de sphères ont été développés et adaptés pour les microstructures des SOCs. Ces modèles 3D de géométrie stochastique ont été ensuite validés sur différentes électrodes reconstruites par nano-holotomographie aux rayons X au synchrotron ou par tomographie avec un microscope électronique à balayage couplé à une sonde ionique focalisée. Ensuite, des corrélations semi-analytiques ont été proposées et validées sur une large base de microstructures synthétiques. Ces relations permettent de relier les paramètres ‘primaires’ de l’électrode (la composition, la porosité et les diamètres des phases) aux paramètres qui pilotent les réactions électrochimiques (la densité de points triples, les surfaces spécifiques interphases) et sont particulièrement pertinents pour les équipes de mise-en-forme des électrodes qui ont plus de contrôle sur ce premier ensemble de paramètres. Concernant la partie portant sur l’électrochimie, des tests sur une cellule symétrique en LSCF-CGO ont permis de valider un modèle déjà développé au sein du laboratoire, et qui permet de simuler la réponse électrochimique d’une électrode à oxygène à partir des données thermodynamiques et de microstructure. Finalement, le couplage des deux modèles validés a permis d’étudier l’impact de la composition des électrodes, leur porosité ou encore taille des grains sur leurs performances. Ces résultats pourront guider les équipes de mise-en-forme des électrodes vers des électrodes plus optimisées.


  • Résumé

    This work aims at better understanding the impact of Solid Oxide Cells (SOC) microstructure on their performance, with an illustration on an LSCF-CGO electrode. A coupled 3D stochastic geometrical and electrochemical modeling approach has been adopted. In this frame, a plurigaussian random field model and an in-house sphere packing algorithm have been adapted to simulate the microstructure of SOCs. The geometrical models have been validated on different electrodes reconstructed by synchrotron X-ray nano-holotomography or focused ion-beam tomography. Afterwards, semi-analytical microstructural correlations have been proposed and validated on a large dataset of representative synthetic microstructures. These relationships allow establishing the link between the electrode ‘basic’ parameters (composition, porosity and grain size), to the ‘key’ electrochemical parameters (Triple Phase Boundary length density and Specific surface areas), and are particularly useful for cell manufacturers who can easily control the first set of parameters. Concerning the electrochemical part, a reference symmetrical cell made of LSCF-CGO has been tested in a three-electrode setup. This enabled the validation of an oxygen electrode model that links the electrode morphological parameters to its polarization resistance, taking into account the thermodynamic data. Finally, the coupling of the validated models has enabled the investigation of the impact of electrode composition, porosity and grain size on the cell electrochemical performance, and thus providing useful insights to cell manufacturers.


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