Neu am HZB: Tomographie-Labor für die KI-unterstützte Batterieforschung

Röntgen-Tomographie einer Batterie-Kathode, virtuell in ihre Bestandteile zerlegt.

Röntgen-Tomographie einer Batterie-Kathode, virtuell in ihre Bestandteile zerlegt. © M. Osenberg, I. Manke/ HZB / Binder/ KIT

Am HZB wird ein Labor für automatisierte Röntgen-Tomographie an Festkörper-Batterien eingerichtet. Das Besondere: 3D-Daten während der Lade/Entladeprozesse (operando) können mit Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) rascher und vielseitiger ausgewertet werden. Das Bundesministerium für Forschung und Bildung fördert das Projekt „TomoFestBattLab“ mit 1,86 Millionen Euro.

 

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.

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 (bzw. 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“ (TomoFestBattLab, FKZ 03XP0462) 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 01.09.2022 bis 31.08.2024.

 

red.

  • Link kopieren

Das könnte Sie auch interessieren

  • Batterieforschung mit dem HZB-Röntgenmikroskop
    Science Highlight
    18.11.2024
    Batterieforschung mit dem HZB-Röntgenmikroskop
    Um die Kapazität von Lithiumbatterien weiter zu steigern, werden neue Kathodenmaterialien entwickelt. Mehrschichtige lithiumreiche Übergangsmetalloxide (LRTMO) ermöglichen eine besonders hohe Energiedichte. Mit jedem Ladezyklus wird jedoch ihre Kapazität geringer, was mit strukturellen und chemischen Veränderungen zusammenhängt. Mit Röntgenuntersuchungen an BESSY II hat nun ein Team aus chinesischen Forschungseinrichtungen diese Veränderungen erstmals experimentell mit höchster Präzision vermessen: Mit dem einzigartigen Röntgenmikroskop konnten sie morphologische und strukturelle Entwicklungen auf der Nanometerskala beobachten und dabei auch chemische Veränderungen aufklären.

  • BESSY II: Neues Verfahren für bessere Thermokunststoffe
    Science Highlight
    04.11.2024
    BESSY II: Neues Verfahren für bessere Thermokunststoffe
    Umweltfreundliche Thermoplaste aus nachwachsenden Rohstoffen lassen sich nach Gebrauch recyclen. Ihre Belastbarkeit lässt sich verbessern, indem man sie mit anderen Thermoplasten mischt. Um optimale Eigenschaften zu erzielen, kommt es jedoch auf die Grenzflächen in diesen Mischungen an. Ein Team der Technischen Universität Eindhoven in den Niederlanden hat nun an BESSY II untersucht, wie sich mit einem neuen Verfahren aus zwei Grundmaterialien thermoplastische „Blends“ mit hoher Grenzflächenfestigkeit herstellen lassen: Aufnahmen an der neuen Nanostation der IRIS-Beamline zeigten, dass sich dabei nanokristalline Schichten bilden, die die Leistungsfähigkeit des Materials erhöhen.
  • Wasserstoff: Durchbruch bei Alkalischen Membran-Elektrolyseuren
    Science Highlight
    28.10.2024
    Wasserstoff: Durchbruch bei Alkalischen Membran-Elektrolyseuren
    Einem Team aus Technischer Universität Berlin, Helmholtz-Zentrum Berlin, Institut für Mikrosystemtechnik der Universität Freiburg (IMTEK) und Siemens Energy ist es gelungen, eine hocheffiziente alkalische Membran-Elektrolyse Zelle erstmals im Labormaßstab in Betrieb zu nehmen. Das Besondere: Der Anodenkatalysator besteht dabei aus preisgünstigen Nickelverbindungen und nicht aus begrenzt verfügbaren Edelmetallen. An BESSY II konnte das Team die katalytischen Prozesse durch operando Messungen im Detail darstellen, ein Theorie Team (USA, Singapur) lieferte eine konsistente molekulare Beschreibung. In Freiburg wurden mit einem neuen Beschichtungsverfahren Kleinzellen gebaut und im Betrieb getestet. Die Ergebnisse sind im renommierten Fachjournal Nature Catalysis publiziert.