Diplomado de posgrado en métricas de degradación y modelos de vida útil
Diplomado de posgrado en línea de 800 horas en métricas de degradación y modelos de vida útil. 8 módulos con IEC 62660-1, ISO 12405-4 y MATLAB. Tutor asignado e inscripción abierta.
Diplomado de posgrado en métricas de degradación y modelos de vida útil — estudiando desde Colombia
La electromovilidad, el almacenamiento energético con baterías y el hidrógeno son líneas de desarrollo en Colombia, impulsadas por incentivos a vehículos eléctricos, proyectos de transporte público de cero emisiones y la búsqueda de nuevas fuentes energéticas. Las ciudades con sistemas de buses eléctricos y los operadores de estaciones de carga requieren ingenieros capaces de diseñar, integrar y mantener sistemas de potencia y baterías. El marco de la Unidad de Planeación Minero Energética (UPME) y las políticas de transición energética orientan las oportunidades en este campo.
Costos para Colombia: $ 4.530.000 (peso colombiano), con cuotas y patrocinio empresarial disponibles.
Organismos relevantes en Colombia
Roles típicos
Preguntas desde Colombia
¿Qué normas regulan baterías e hidrógeno en Colombia?
En Colombia el hidrógeno tiene un marco en desarrollo, incluida la Ley 1964 de 2019 de promoción de vehículos eléctricos, y la UPME participa en planeación energética. La seguridad de instalaciones se rige por reglamentos técnicos y por el Reglamento Técnico de Instalaciones Eléctricas. El título de ingeniero es oficial, pero un programa privado de SEIUM no lo es, por lo que su reconocimiento depende de empleadores o entidades.
¿Qué empleos hay en movilidad eléctrica y baterías en Colombia?
Existen oportunidades en empresas de transporte público eléctrico, operadores de flotas, fabricantes e importadores de vehículos eléctricos, proyectos de almacenamiento energético y empresas de energía. Los perfiles incluyen gestión de baterías, ingeniería de carga y evaluación de proyectos. La contratación depende del desarrollo del mercado y no se puede asegurar.
¿Puedo estudiarlo mientras trabajo y cuánto cuesta en cuotas?
Sí, el programa es 100% en línea, lo que facilita estudiar con empleo. Se paga en cuotas fraccionadas y el empleador puede patrocinarlo. Colombia opera en UTC-5, así que conviene revisar horarios con el tutor técnico. Al estudiar desde casa no necesita visa de estudiante. El programa se dicta en inglés.
Toma el control.
Realiza un auténtico compromiso de ingeniería en este campo. Mueve los controles deslizantes, observa cómo reacciona el modelo en tiempo real y supera el desafío.
Lo que podrás hacer
Identificar los mecanismos de degradación de las baterías de iones de litio.
Calcular métricas de degradación a partir de pruebas.
Diseñar campañas de envejecimiento calendario y cíclico.
Ajustar modelos empíricos de vida útil.
Aplicar modelos físicos y de aprendizaje automático.
Predecir la vida útil restante con cuantificación de incertidumbre.
Aplicar los modelos de vida a decisiones de diseño y garantía.
Para quién es
- Ingeniero de durabilidad de baterías que busca especializarse en métricas de degradación y modelos de vida útil.
- Científico de datos de baterías que busca especializarse en métricas de degradación y modelos de vida útil.
- Ingeniero de modelado electroquímico que busca especializarse en métricas de degradación y modelos de vida útil.
- Ingeniero de pruebas de envejecimiento que busca especializarse en métricas de degradación y modelos de vida útil.
- Ingeniero de garantías que busca especializarse en métricas de degradación y modelos de vida útil.
- Investigador en electroquímica aplicada que busca especializarse en métricas de degradación y modelos de vida útil.
- Graduados en ingeniería o ciencias que buscan incorporarse al sector de vehículos eléctricos.
Con qué trabajarás
- IEC 62660-1
- ISO 12405-4
- RTM UN n.º 22
- Reglamento (UE) 2023/1542
- IEC 61427-2
- IEC 62619
- SAE J2288
8 módulos · 800 h
1.1Crecimiento de la capa SEI con el tiempo1.2Depósito de litio a baja temperatura y alta tasa1.3Agrietamiento de partículas activas por expansión1.4Disolución de metales de transición del cátodo1.5Pérdida de inventario de litio (LLI)1.6Pérdida de material activo (LAM)1.7Oxidación y descomposición del electrolito1.8Corrosión de los colectores de corriente1.9Diferencias de envejecimiento entre LFP y NMC1.10Práctica: identificación de modos a partir de curvas de voltaje
2.1Capacidad residual y porcentaje de retención2.2Aumento de la resistencia interna bajo pulsos2.3Eficiencia coulómbica de alta precisión2.4Eficiencia energética de carga y descarga2.5Pérdida de potencia a bajo SoC2.6Energía acumulada y ciclos completos equivalentes2.7Cuantificación de LLI, LAM y resistencia óhmica2.8Umbrales de fin de vida según la aplicación2.9Métricas de idoneidad para segunda vida2.10Taller: cálculo de métricas a partir de una prueba de ciclado
3.1Diseño de pruebas de envejecimiento cíclico3.2Pruebas de envejecimiento calendario en almacenamiento3.3Matrices de temperatura, SoC y profundidad de descarga3.4Pruebas periódicas de desempeño de referencia (RPT)3.5Factores de aceleración y sus límites3.6Duración y costo de las campañas de pruebas3.7Diseño factorial de la matriz de pruebas3.8Base de datos de resultados de envejecimiento3.9Escalamiento de resultados de celda a paquete3.10Caso de estudio: matriz de pruebas para una celda NMC811
4.1Dependencia de la temperatura según la ley de Arrhenius4.2Envejecimiento proporcional a la raíz cuadrada del tiempo4.3Curvas de Wöhler para baterías4.4Superposición de envejecimiento cíclico y calendario4.5Ajuste de parámetros mediante regresión no lineal4.6Validación con perfiles de uso independientes4.7Riesgos de la extrapolación a largo plazo4.8Simulación de vida con perfiles de conducción4.9Análisis de sensibilidad a la temperatura media4.10Práctica: ajuste de un modelo calendario en Python
5.1Modelos electroquímicos con submodelos de degradación5.2Modelado del crecimiento de SEI limitado por difusión5.3Modelado del depósito de litio y su reversibilidad5.4Regresión con características extraídas de los ciclos5.5Redes neuronales recurrentes para series de capacidad5.6Regresión por procesos gaussianos5.7Combinación de modelos físicos y basados en datos5.8Cuantificación de la incertidumbre en la predicción5.9Aprendizaje por transferencia entre químicas de celdas5.10Laboratorio: predicción de vida con procesos gaussianos
6.1Definición de vida útil restante (RUL)6.2Pronóstico con filtros de partículas6.3Predicción agregada en flotas de vehículos6.4Cálculo de garantías a partir de modelos6.5Influencia de los patrones de uso del conductor6.6Estrategias de carga que prolongan la vida6.7Costo total de propiedad y degradación6.8Intervalos de confianza para la gestión técnica6.9Actualización de modelos con datos de campo6.10Caso de estudio: garantía de 8 años o 160 000 km
7.1Selección de celdas según su durabilidad7.2Sobredimensionamiento de paquetes por degradación7.3Implementación de modelos de vida en el BMS7.4Mantenimiento predictivo basado en la degradación7.5Clasificación de baterías para segunda vida7.6Requisitos de durabilidad del RTM UN n.º 227.7Especificaciones de durabilidad del cliente7.8Informes técnicos de durabilidad7.9Lecciones de casos industriales publicados7.10Práctica: informe de durabilidad para un cliente
8.1Caracterización inicial de la celda8.2Plan de envejecimiento acelerado8.3Procesamiento de datos y métricas8.4Ajuste del modelo semiempírico8.5Modelo complementario basado en datos8.6Predicción de vida en una aplicación real8.7Validación con datos no utilizados8.8Recomendaciones de uso y garantía8.9Informe y presentación8.10Revisión final con el tutor
Cómo aprenderás
Formación 100% en línea en el campus de SEIUM, con material descargable, clases grabadas y un tutor técnico asignado. No hay horarios fijos: los estudiantes avanzan a su propio ritmo dentro de la convocatoria, lo que permite combinar el estudio con el trabajo.
Cada módulo combina teoría, lectura guiada de la norma original y ejercicios aplicados. El software de trabajo es MATLAB, Python con scikit-learn, PyBaMM, Simscape Battery, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Las pruebas se estudian con procedimientos reales para diseñar campañas de envejecimiento acelerado, predecir la vida útil para garantías y evaluar baterías para segunda vida. La evaluación es continua por módulo, más el proyecto final integrador.
Desarrólalo de principio a fin
Tu proyecto final sigue el flujo de trabajo real de la ingeniería, paso a paso, revisado por tu tutor.
Identifique los mecanismos de degradación de las baterías de iones de litio.
Calcule las métricas de degradación a partir de las pruebas.
Diseñe las campañas de envejecimiento calendario y cíclico.
Ajuste modelos empíricos de vida útil.
Aplique modelos físicos y de aprendizaje automático.
Hacia dónde te lleva
Requisitos
- Formación técnica previa o experiencia profesional en el sector. No se requiere título universitario.
- Conexión a internet y una computadora capaz de ejecutar el software del programa.
- Inglés suficiente para seguir la lectura de normas técnicas.
¿Listo para empezar?
Envía tu solicitud hoy. Nuestro equipo de admisiones responde en un plazo de 72 horas con tu plan de estudios y las opciones de financiamiento.
Preguntas frecuentes
El programa consta de 800 horas en total, distribuidas a lo largo de 6 a 8 meses. Eso equivale a entre 10 y 15 horas por semana en promedio, compatibles con un empleo de tiempo completo.
El trabajo se realiza con MATLAB, Python con scikit-learn, PyBaMM y Simscape Battery. Se utilizan versiones gratuitas, académicas o de evaluación, y el tutor indica la alternativa gratuita cuando existe.
Un diploma propio de SEIUM al aprobar la evaluación continua y el proyecto integrador. Se trata de formación interna, no de una titulación oficial del Ministerio.
Sí. Los módulos aprobados en un curso o diplomado del mismo área se acreditan para el programa avanzado. Consulte la política de reconocimiento de créditos al matricularse.
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