H/F chercheur.euse Modéliser les mécanismes de transport ionique dans les matériaux et aux interfaces dans les batteries tout solide
CNRS
L’ICMCB ouvre un poste pour un chercheur postdoctoral dans le domaine de la modélisation ab initio des phénomènes interfaciaux dans les batteries tout-solide lithium-ion. Le projet implique l’utilisation de la modélisation atomistique, regroupant les simulations basées sur la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT), la dynamique moléculaire (MD), et des outils avancés tels que le Machine Learning (ML), pour prédire et comprendre la stabilité et les mécanismes de transfert ionique aux interfaces entre l’électrolyte solide et les matériaux de l’électrode positive. Plus précisément, l’objectif est d’identifier les facteurs structurels et chimiques (stoechiométrie, désordre ionique, fautes d’empilement) qui gouvernent la stabilité électrochimique et le transport ionique des électrolytes solides à base de halogénures, afin d’identifier la structure et la composition idéales pour une performance optimisée des batteries. L’approche computationnelle intègre des simulations avancées de premier principe et l’utilisation de potentiels interatomiques (ML ou champs de force) en collaboration avec le groupe de M. Salanne au PHENIX dans le cadre du réseau français RS2E.
(Paris, France). De plus, les prédictions théoriques seront validées par notre groupe expérimental à l’ICMCB ou par les groupes collaborant activement dans le projet.ActivitésLe candidat utilisera des méthodes de calculs de pointe pour prédire avec précision les propriétés d’une nouvelle classe d’électrolytes solides (halogénures ternaires) et leur interaction avec les matériaux de l’électrode positive. En particulier, le candidat sera impliqué dans les activités suivantes :
– Utiliser des codes de structure électronique (ex : VASP, Quantum Espresso) pour calculer la stabilité des structures, les structures électroniques, et les fenêtres de stabilité électrochimique des systèmes complexes (désordre ionique, fautes d’empilement, interfaces).
– Utiliser la dynamique moléculaire ab initio ou classique (LAMMPS), basée sur des potentiels interatomiques machine learning (MLIP), pour prédire les propriétés de transport ionique (mécanismes de diffusion, mobilité ionique, énergie d’activation) dans les électrolytes solides et aux interfaces avec les matériaux de l’électrode positive.
– Utiliser/améliorer les outils computationnels pour la recherche en science des matériaux.
– Collaborer avec des groupes théoriques et expérimentaux à l’échelle internationale.
– Participer à des réunions et conférences nationales/internationales et rédiger des publications scientifiques dans des revues à comité de lecture.CompétencesLe candidat retenu devra être titulaire d’un doctorat en science des matériaux, chimie, physique ou dans un domaine similaire, et devra avoir démontrer une expertise dans les domaines suivants :
– Physique/chimie de l’état solide
– Méthodes de la théorie de la fonctionnelle de la densité (ex : Quantum Espresso ou VASP)
– Dynamique moléculaire classique ou ab initio (LAMMPS) – l’expérience avec les potentiels interatomiques (machine learning ou champs de force) est un plus.
– Compétences en programmation et analyse des données en Python.
– Compétences en communication écrite et orale en anglais (niveau B2).
– Compétences en organisation et en leadership : capacité à travailler de manière autonome et à collaborer efficacement avec des groupes théoriques et expérimentaux.
Pessac, Gironde
Fri, 28 Jun 2024 05:23:16 GMT
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