Röntgen-Tomographie ermöglicht es, direkt in eine Batterie hineinzuschauen und ihr während des Entladens und Beladens zuzuschauen. „Wenn etwa das Lithium beim Laden und Entladen zwischen Anode und Kathode hin und her wandert, dehnt sich möglicherweise das Lithium-Speichermaterial aus oder es finden chemische Umwandlungsprozesse statt“, erläutert der Tomographieexperte Dr. Ingo Manke.
Die dreidimensionale Abbildung dieser strukturellen Veränderungen kann Schwachstellen hinsichtlich Leistung und Haltbarkeit deutlich machen, zum Beispiel Alterungsprozesse. Die Röntgen-Tomographie kann diese Strukturveränderungen abbilden und ist daher auch in der Batterieforschung – ähnlich wie in der Medizin – zu einer unverzichtbaren Messtechnik geworden.
Tomographie-Labor für Festkörperbatterien
Das HZB baut nun ein automatisiertes Tomographie-Labor auf, das speziell auf die Bedürfnisse von so genannten Festkörperbatterien ausgerichtet ist. Die Auswertung tomographischer Messungen ist äußerst zeitaufwändig, da die erzeugten Datenmengen sehr groß sind und komplexe 3D-Algorithmen erfordern. Daher sollen große Teile der 3D-Auswertungen mit Hilfe von Verfahren der Künstlichen Intelligenz (beziehungsweise des maschinellen Lernens) vollautomatisiert werden. Unterstützt wird dies durch einen speziellen Hochleistungs-Computer, mit dem so genannte „digitale Zwillinge“ der realen Batterien im Computer erzeugt werden können.
Diese Kombination aus Methoden der Künstlichen Intelligenz und Tomographie-Messverfahren ist ein innovativer Ansatz mit Pilotfunktion für die Ausstattung zukünftiger Labore. „Das Projekt hilft uns dabei, die Batterieforschung im Hinblick auf die Erfordernisse der Industrie 4.0 zu digitalisieren und neue Wege bei der Entwicklung von Batterien einzuschlagen“, sagt Projektkoordinator Manke.
Das neue Labor wird Arbeitsgruppen an universitären und außeruniversitären Forschungseinrichtungen sowie Industrieunternehmen darin unterstützen, neue Batterietechnologien zu entwickeln und zu verbessern.
Laufzeit bis Herbst 2024
Das Projekt „Machine Learning unterstütztes automatisiertes Labor für multi-dimensionale Operando Tomographie von Festkörperbatterien unter realen Betriebsbedingungen“ wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen der Initiative zum Ausbau der nationalen Forschungsinfrastruktur im Bereich der Batteriematerialien und -technologien (ForBatt) gefördert. Die Förderung läuft vom 01. September 2022 bis 31. August 2024.
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