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PREDICTOR

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High-throughput screening, synthesis and characterization of active materials fo...

High-throughput screening, synthesis and characterization of active materials for flow batteries PREDICTOR aims to establish a rapid, high-throughput method to identify and develop materials for electrochemical energy storage. This method will comprise:•A modelling and simulation tool for the computational screening of organi... ver más

31/08/2028

Fraunhofer

Presupuesto desconocido

Líder del proyecto

FRAUNHOFER GESELLSCHAFT ZUR FORDERUNG DER ANG... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2024-09-01

HORIZON-MSCA-2023-DN-01-01: MSCA Doctoral Networks 2023 Expected Outcome:Project results are expected to contribute to the following outcomes:

I+D

Cerrada hace 1 año

0% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

Participantes

Fraunhofer

Lider

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Duración del proyecto: 47 meses Fecha Inicio: 2024-09-01
Fecha Fin: 2028-08-31

Líder del proyecto

FRAUNHOFER GESELLSCHAFT ZUR FORDERUNG DER ANG... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto PREDICTOR aims to establish a rapid, high-throughput method to identify and develop materials for electrochemical energy storage. This method will comprise:•A modelling and simulation tool for the computational screening of organic chemicals based on their potential performance in energy storage systems.•Automated chemical synthesis, electrolyte production and characterization methods, so that the chemicals identified in the screening step can be rapidly produced and tested for their suitability in energy storage applications.•Artificial-intelligence-based self-optimization methods that allow experimental data from material characterization to be fed back into automated experimental methods to enable self-driving laboratory laboratory platforms and for modelling and simulation tools, improving their accuracy.•Data management systems to standardize and store the data generated for further use in model validation and self-optimization proceduresThis approach will allow the rapid identification, synthesis and characterization of materials within a coherent development chain, replacing conventional trial-and-error developments. It will exploit the synergies between several emerging markets (digital technologies, artificial intelligence, high-throughput experimentation, renewable energy storage), providing the recruited doctoral candidates (DCs) with a valuable interdisciplinary skill set. To validate the PREDICTOR system, the case study will be active materials and electrolytes for redox-flow batteries. Within the project, three demonstrator battery cells (TRL3-4) will be assembled and tested with the newly developed materials.

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