Algorithmes avancés d'enregistrement d'images pour les problèmes dynamiques.

Advanced image registration algorithms for dynamic problems.

• Auteur / Autrice : Sonia Ait hamouda
• Direction : Peter Moonen
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Physique
• Date : Inscription en doctorat le ; Soutenance le 19/12/2024
• Etablissement(s) : Pau
• Ecole(s) doctorale(s) : Sciences Exactes et leurs Applications
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des Fluides Complexes et leurs Réservoirs
• Jury : Président / Présidente : Gilles Pijaudier-cabot
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Peter Moonen, Erika Tudisco, Michele Griffa, Julien Réthoré, Alexandre Dufour
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Erika Tudisco, Julien Réthoré

Mots clés

Mots clés libres

Recalage d'image

Imagerie à rayons X

Batteries solides

Méthode des éléments finis MEF

Jumeau numérique

Transition énergétique

Image Registration

X-ray Tomography

. Solid-State Batteries

FEM model

Digital Twin

Energy Transition

Résumé

À travers cette thèse, nous avons exploré les défis liés à la transition énergétique et particulièrement au stockage d’électricité dans des batteries à électrolyte solide. Bien que le développement de cette technologie et les avancées des performances et de sécurité sont considérées comme une révolution, des recherches récentes ont constaté que les phénomènes d’emballement thermique pourraient également se produire. La tomographie à rayons X permet d’observer ce phénomène en trois dimensions et au fil du temps. Cependant, si l’on souhaite comparer des images à deux instants différents, avant et après un certain nombre de cycles de charge et de décharge, les méthodes de recalage d’image conventionnelles ne permettent pas la compréhension fine des phénomènes physiques qui en sont responsables. Dans le cadre de cette thèse, nous avons développé une approche novatrice. Il s’agit de transformer l’image d’un état à l’autre en s’appuyant sur un jumeau numérique. Afin d’avoir un jumeau numérique identique à son homologue physique, il est important d’identifier les phénomènes physiques dominants (ici la thermo-élasticité), de les décrire avec des expressions mathématiques, qui sont ensuite résolues à l’aide d’éléments finis sur la géométrie initiale obtenue par tomographie à rayons X. Ce modèle est ensuite complété avec les propriétés physiques des matériaux, les conditions initiales et les conditions in-situ autour de l’objet d’étude. Le modèle contient aussi des paramètres qui sont difficiles à quantifier en amont. Dans le cas du cyclage des batteries, il est nécessaire de trouver la quantité de chaleur générée par les processus électrochimiques à un instant t qui évoque les mêmes déformations que celles observées dans la cellule réelle. Cette comparaison est réalisée à l’aide d’un algorithme du Dense Optical Flow, ou à chaque résolution d’image, un problème inverse est résolu, donnant la quantité de chaleur recherchée. Une fois que ce jumeau numérique élaboré, nous avons testé numériquement sa capacité. Dans ce but, l’algorithme a été utilisé pour analyser une séquence d’images synthétiques des cellules déformées sous l’effet d’une source de chaleur connue. À travers diverses études de sensibilité, la robustesse de l’algorithme a pu être démontrée : l’algorithme est capable de donner des résultats très précis même dans le cas des images de petites tailles, de faible résolution et présentant un bruit accentué. La validation expérimentale de la méthode a été réalisé à l’aide d’un bimétal constitué de deux matériaux de conductivité thermique différente. Ce dernier est plongé dans un récipient chauffé à l’aide d’un bain thermostaté et positionné au sein d’un tomographe, permettant ainsi d'acquérir des séquences d’images radiographiques illustrant l’effet du changement de température lors du chauffage et du refroidissement de l’eau sur le bimétal. Des résultats probants ont démontré que le jumeau numérique du bimétal a généré des images quasi identiques aux images réelles. De surcroît, le champ de température obtenu est étroitement similaire de celui enregistré par un thermocouple. Ces résultats constituent une validation expérimentale de ce modèle de recalage d’images basé sur la physique. Le jumeau numérique nécessite une puissance de calcul plus importante que les algorithmes de recalage conventionnels. Afin de faire face à ce problème, un maillage non-uniforme et adaptatif a été mis-en-œuvre. Les résultats obtenus se sont révélés très satisfaisants, alliant à la fois une précision des résultats et un gain de temps de calcul. Ce développement a ensuite permis d’appliquer l’algorithme sur les vraies images tri-dimensionnelles de la cellule de batterie. Enfin, le développement de cet algorithme offre un large éventail d’applications prometteuses, en particulier la prédiction des signes initiaux de déformation des batteries à électrolyte solide. Mots clés : Recalage d’image, Batteries solides, Imagerie à rayons X, Jumeau numérique.

In this thesis, we have explored some of the challenges related to the energy transition, with a particular focus on electricity storage in solid-state batteries. Although the introduction of this technology and the improvements in performance and safety over the traditional liquid electrolytes are considered revolutionary, recent research has revealed that thermal runaway could still occur. X-ray tomography enables to observe this phenomenon in three dimensions and over time. However, if we want to compare images at two different instants in time, before and after a certain number of charge and discharge cycles, conventional image registration methods do not provide a detailed understanding of the underlying physical phenomena. Within the scope of the current doctoral research project, we have developed an innovative solution to this problem. It involves transforming the image from one state to another based on a digital twin. To ensure that the digital twin is identical to its physical homologue, it is important to identity the dominant physical phenomena (in this case, thermo-elasticity) and describe them with mathematical expressions, then solve them by means of finite elements on the initial geometry obtained by X-ray tomography. This model is then completed with the physical properties of the materials, the initial conditions and the in-situ conditions surrounding the object under study. Furthermore, the model contains parameters that are a challenging to quantify in advance. In the case of battery cycling, it is necessary to find the quantity of heat generated by the electrochemical processes at an instant t that causes the same deformations as those observed in the real cell. This comparison is carried out by means of a Dense Optical Flow algorithm, where at each image resolution, an inverse problem is solved, yielding the sought heat source or sink. Once this digital twin had been developed, we evaluated its numerical capabilities. First, the algorithm was employed to analyze a sequence of synthetic images of cells deformed under the effect of a known heat source. Through various sensitivity studies, the robustness of the algorithm was demonstrated: the algorithm is capable to provide highly accurate results even for images of small size, low resolution and high levels of noise. Next, experimental validation of the method was carried out using a bimetal consisting of two materials with different thermal conductivities. This sample is immersed in a vessel whose temperature is controlled by means of a thermostatic bath. The vessel is set up inside a tomograph, enabling to acquire a sequence of X-ray images over time, effectively demonstrating the impact of temperature variations on the bimetal. Convincing findings showed that the digital twin of the bimetal generated images that were matching the real ones. Furthermore, the temperature field obtained was closely similar to the one recorded with the thermocouple. These results constitute an experimental validation of this physics-based image registration model. Digital twins have a higher computational cost than conventional registration algorithms. To address this problem, a non-uniform, adaptive mesh was implemented. The results obtained were highly satisfactory, effectively combining both accuracy and computation time savings. This development then enabled the algorithm to be applied to real three-dimensional images of the battery cell. Overall, the development of this algorithm offers a broad spectrum of promising applications, in particular the prediction of early indications of deformation in solid-state batteries. Keywords: Image registration, Solid-state batteries, X-ray imaging, Digital twin.