TU BRAUNSCHWEIG

DaLion – Data-Mining in der Produktion von Lithium-Ionen Batteriezellen

Ausgangslage

Im Vergleich zu anderen Technologien mit einem hohen Technologiereifegrad bietet die Batteriezellproduktion noch erhebliche Potenziale zur Steigerung der Produktivität und Verbesserung der Produkteigenschaften. Entsprechende Ansatzpunkte sind sowohl in der Gestaltung der Batteriezelle als auch bei den Produktionsprozessen zu finden. Im Hinblick auf Produkt- und Prozessinnovationen sind die Herstellung der Elektroden und darauf aufbauend die Produktion der Zellen von besonderer Bedeutung. Eine Datenbank, in der systematisch alle Prozessparameter erfasst werden, ist ein Mittel zur Qualitätssicherung, um die Ausschussrate und damit Kosten und Energiebedarf zu reduzieren.

Zielsetzung

Im Rahmen des Projektes soll Kenntnis über die Wirkzusammenhänge der Produktion von Lithium-Ionen Batteriezellen erlangt werden. Hierdurch soll sowohl die systematische Verbesserung der Wirtschaftlichkeit und Umweltverträglichkeit der Batterieproduktion als Ganzes verbessert werden, als auch die gezielte Herstellung definierter Batteriezelltypen und -qualitäten ermöglicht werden. Die genaue Kenntnis der Wirkzusammenhänge ist dabei nicht nur für heutige, sondern insbesondere auch für neue Batteriegenerationen entscheidend.

Das geplante Forschungsvorhaben strebt es an Transparenz bezüglich der Wirkzusammenhänge und Wechselwirkungen in der Produktion von Batteriezellen zu schaffen, die auf Grund des Neuheits- bzw. Reifegrades derzeitiger und zukünftiger Materialien sowie der zugehörigen Batterie- und Prozesstechnologien nicht vorhanden ist. Sie ermöglicht die Ableitung von Produkt- und Produktionsstrategien für die Steuerung der Zielvariablen. Damit lassen sich Batteriezellen hinsichtlich verschiedener Kriterien optimieren, sodass z.B. Hochleistungszellen, „grüne“ Zellen oder „günstige“ Zellen realisiert werden können.

Vorgehensweise

In DaLion entsteht ein rückgekoppelter Prozess, der die wichtigen Parameter systemisch identifiziert, erfasst, dokumentiert und mit den Messdaten der Online-Charakterisierung in verschiedenen Stufen der Produktion über Methoden des Data-Mining zu einem Expertensystem verknüpft. Das Expertensystem erfordert die gezielte Erfassung von Produkt- und Prozesseigenschaften sowie der Stoff- und Energieströme im Produktionssystem.

ProjektpartnerInstitut für Partikeltechnik (iPAT), TU Braunschweig

  • Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik, TU Braunschweig
  • Institut für Füge- und Schweißtechnik (ifs), TU Braunschweig
  • Institut für Energie- und Systemverfahrenstechnik (InES), TU Braunschweig
  • Institut für Hochspannungstechnik und Elektrische Energieanlagen (elenia), TU Braunschweig
  • Institut für Ökologische und Nachhaltige Chemie (IÖNC), TU Braunschweig

Projektlaufzeit:

12/2015-12/2018

Ansprechpartner:

Artem Turetskyy

Förderung:

Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi)


  aktualisiert am 26.02.2019
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