Automatisierte Röntgen-Tomographie

Labor für die KI-unterstützte Batterieforschung

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

Bestandteile einer Batterie-Kathode mit Hilfe der Röntgen-Tomographie dargestellt. © M. Osenberg, I. Manke/ HZB / Binder/ KIT

Röntgen-Tomographie ermöglicht es sozusagen, 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 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.

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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.

Mit dem neuen Labor sollen Arbeitsgruppen an universitären und außeruniversitären Forschungseinrichtungen sowie Industrieunternehmen darin unterstützen, neue Batterietechnologien zu entwickeln und zu verbessern.

Zum Projekt:
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.

Quelle: Helmholtz-Zentrum Berlin für Materialien und Energie

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