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DigiBatMat

Digitale Plattform für Batteriematerialdaten, -wissen und deren Verknüpfung

Die Eigenschaften von Batteriematerialien werden heute bei jedem Entwicklungsschritt durch aufwendige Serientests ermittelt. Die dabei gewonnenen heterogenen Daten lassen sich bisher nur schwer mit Daten aus dem Herstellungsprozess und der Systemcharakterisierung verknüpfen, um sie miteinander zu vergleichen. DigiBatMat schafft eine Plattform für die interoperable Verwaltung von Batteriematerialdaten, die durch maschinelles Lernen und Korrelationsanalyse Vorhersagen über Qualität und Leistung ermöglicht. Der Komplexität des Systems "Batterie" und seiner heterogenen Materialien wird durch eine Ontologie Rechnung getragen, in der die Komponenten auf unterschiedlichen Skalen eindeutig beschrieben sind. Auf diese Weise können Materialdaten und Wissen logisch stringent verknüpft und abgefragt werden.

Projektinformationen

  • 3 Jahre (01.03.2021-28.02.2024)
  • BMBF (03XP0367C)
  • Förderung: 0.59 Mio. € (TUBS)

Partner

  • INM – Leibniz-Institut für Neue Materialien (INM)
  • HS Aalen – Technik und Wirtschaft (HSAA)
  • AWS-Institut für digitale Produkte und Prozesse gGmbH (AWSi)
  • TU Braunschweig, Institut für Partikeltechnik (iPAT)
  • TU Braunschweig, Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik (IWF)
  • KIT, Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)

Projektziele und -inhalte

Als Teil von MaterialDigital und ProZell schafft das Projekt DigiBatMat eine Plattform, die Taxonomien, Ontologien, strukturiertes Datenmanagement und Methoden zur Datenanalyse auf Basis von vier Anwendungen vereint. Die Datenmanagement-Applikation "DigiBatEin" ermöglicht es den Nutzern, ihre eigenen Daten in die Plattform zu integrieren. Über die Applikation "DigiBatQ" greift der Anwender auf die im Projekt entwickelten Ontologien zu und erfährt, welche Daten für die Beantwortung von prozess- und materialbezogenen Fragestellungen aus Sicht des aktuellen Wissensstandes und der Anwenderhypothesen relevant sein könnten. Die Anwendung "DigiBatML" wird mit den im Projekt gesammelten Daten trainiert und dient der Vorhersage der Qualität von Zellen auf Basis konkreter Daten des Anwenders. Mit der Applikation "DigiBatKor" kann der Anwender lineare und/oder nichtlineare Datenanalysen durchführen und bestimmen, welche Daten dabei ausgewertet werden.
Im Rahmen des Teilprojekts stellen das Institut für Partikeltechnik (iPAT) und das Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik (IWF) der Technischen Universität Braunschweig (TUBS) ihre Kompetenzen auf dem Gebiet der Elektroden- und Zellfertigung sowie der Prozess- und (Zwischen-)Produktanalyse zur Verfügung, die insbesondere in die Entwicklung der Taxonomien und Ontologien einfließen. Daten aus der Produktion (z.B. Strukturparameter von Rohstoffen und Zwischenprodukten) sowie Expertisen aus abgeschlossenen und laufenden Projekten und aus der Battery LabFactory Braunschweig (BLB) dienen als Grundlage für die Entwicklung der DigiBatMat-Plattform und ihrer verschiedenen Anwendungen. Begleitend zur Datenbereitstellung sollen Prozessketten zur Herstellung von Elektroden mit unterschiedlichen Elektrodenmaterialien aufgebaut werden. Die verschiedenen Materialkombinationen dienen mehreren Forschungsfragen. 

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