Marwan HASSINI

Sujet de thèse : "Batteries lithium-ion de seconde vie dans des applications de recharge : maitrise du vieillissement"
Doctorat en partenariat avec l'industriel Mob-Energy dans l'équipe de recherche commune "Gestion de l'Energie et Stockage pour les Transports"
Chargé de TD et TP en Electrotechnique à l'Université Claude-Bernard, Lyon 1 (110h)

Travaux réalisés :
• Étude du vieillissement de batteries usagées issues de véhicules électriques et réutilisées dans un robot chargeur
• Mise en place de techniques de caractérisation rapide des batteries usagées
• Optimisation de la gestion de l'énergie des batteries de seconde vie

Mots-clés : Batteries, réutilisation, données, économie circulaire, vieillissement

Compétences techniques développées :
• Démontage et caractérisation rapide de batteries usagées
• Mise en place de tests de vieillissement sur les batteries
• Développement d'outils d'analyse et de modélisation des données expérimentales
• Valorisation des travaux à l'oral et à l'écrit

Publications notables :
[1]Hassini, M., Redondo-Iglesias, E., & Venet, P. (2023). "Second-Life Batteries Modeling for Performance Tracking in a Mobile Charging Station". MDPI World Electric Vehicle Journal, 14(4), 94..
[2]Hassini, M., Redondo-Iglesias, E., & Venet, P. (2023). "Lithium-ion Battery Data: From Production to Prediction", MDPI Batteries
[3] Redondo-Iglesias, E., Hassini, M., Venet, P. & Pelissier, S. (2023). "DATTES: Data Analysis Tools for Tests on Energy Storage", Elsevier SoftwareX

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Stage - Modélisation d'une batterie lithium-ionStage - Modélisation d'une batterie lithium-ion
Renault Group · StageRenault Group · Stage mars 2020 - août 2020 · 6 moismars 2020 - août 2020 · 6 mois Région de Paris, France · HybrideRégion de Paris, France · Hybride

Le stage visait à travailler sur la modélisation de batteries dans un contexte de charge rapide. Mes missions ont consister à:
- Modéliser la résistance interne d'une cellule Li-LMO-LTO
- Modéliser le phénomène d'autodécharge sur une batterie lithium-ion
- Simuler la perte de capacité d'une batterie sur plusieurs années dans différentes localisations et conditions d'usage

Les résultats du stage ont fait l'objet d'une valorisation en conférence internationale le 12/11/2020 : https://events.imeche.org/ViewEvent?code=CMP7017

Encadrant Renault :
Philippe Gyan, Innovation Pilot Battery System Modelling Research Engineer, Groupe Renault