Realistische Mikrostrukturen für Festoxidzellen generieren – schnell und zuverlässig
GeoApp: Solid Oxide Electrode Generation
Die Festoxidzellentechnologie (SOC) ist zentral für zukünftige Energiesysteme und bietet einen Weg zu einer effizienten, nachhaltigen Energieumwandlung – sie ermöglicht eine effiziente Stromerzeugung mit Festoxid-Brennstoffzellen (SOFC-Modus) und eine Speicherung erneuerbarer Energien mit Festoxid-Elektrolysezellen (SOEC-Modus). Experimentelle Forschung ist jedoch kostspielig und langsam, und Herausforderungen hinsichtlich Materialverschleiß und Lebensdauer verlangsamen weiterhin die industrielle Einführung.
Die GeoApp Solid Oxide Electrode Generation zur Erzeugung von Mikrostrukturen hilft Ihnen, diese Hindernisse zu überwinden. Sie nutzt fortschrittliche stochastische geometrische Modellierung, um realistische Dreiphasen-Mikrostrukturen (2 Feststoffe + 1 Porenphase) zu erzeugen – etwa für Ni-YSZ- oder Ni-CGO-Anoden – und bietet damit eine effiziente Alternative zu klassischen Partikelpackungsmethoden.
Durch die Kombination von stochastischer Modellierung, virtuellen Tests (z. B. mit GeoDict) und multiphysikalischen Simulationen können neue Materialien erforscht, Elektroden optimiert und Designrichtlinien entwickelt werden – noch bevor physische Experimente stattfinden.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Ansätzen bietet die GRF-basierte Modellierung
- Erzeugen kontinuierlicher Phasennetzwerke, die reale gesinterte Mikrostrukturen widerspiegeln.
- Präzise Steuerung der Feststoffvolumenanteile und des Benetzungsverhaltens.
- Groß angelegte parametrische Studien mit realistischer Variabilität möglich.
- Steuerung der Mikrostruktureigenschaften durch Variation der im Erzeugungsprozess verwendeten Korrelationsfunktionen.
Das Ergebnis: physikalisch aussagekräftige, anpassbare 3D-Strukturen, die für virtuelle Tests, Bildanalysen und multiphysikalische Simulationen bereit sind.
Solche Strukturen eignen sich nicht nur für SOC, sondern auch für weitere Komponenten von Brennstoffzellen mit ähnlicher Mikrostruktur – etwa die Katalysatorschichten (CL) von Protonenaustauschmembran-Brennstoffzellen (PEM) und Elektrolyseuren. Dabei wird eine realistische Verteilung der Kohlenstoffphase mit Pt-Katalysator, Ionomer und Porenraum berücksichtigt.
Ob zur Entwicklung neuer SOC-Elektroden oder zur Optimierung bewährter Systeme wie Ni-YSZ – mit dieser GeoApp können Sie:
- schnell digitale Zwillinge realer Materialien erstellen.
- die Auswirkungen von Mikrostrukturvariationen auf die Leistung virtuell testen.
- Designrichtlinien für langlebigere und leistungsstärkere SOC-Geräte ableiten.
Unser Tipp: Cloud-basierte Simulationen als Motor für SOC-Innovation
Mit GeoDict Cloud und Massive Simultaneous Cloud Computing (MSCC) können Hunderte von virtuellen Strukturen parallel untersucht werden, wodurch sich die Zeit bis zur Gewinnung von Erkenntnissen drastisch verkürzt.
Beginnen Sie noch heute mit der Erzeugung von SOC-Mikrostrukturen und beschleunigen Sie Ihre Materialforschung!
Marmet et al., Stochastic microstructure modeling of SOC electrodes based on a pluri-Gaussian method, Energy Adv., 2023, 2, 1942-1967, DOI 10.1039/D3YA00332A
Marmet et. al.: Standardized microstructure characterization of SOC electrodes as a key element for Digital Materials Design, Energy Advances, 2023, volume 2, issue 7, pages 980-1013, DOI 10.1039/D3YA00132F
Holzer et. al.: Tortuosity and Microstructure Effects in Porous Media, 2023, Springer Series in Material Sciences, Volume 333, DOI 10.1007/978-3-031-30477-4
3D-Tomografiedaten einer Ni-YSZ-Elektrode
- Beispiel: Holzer et al (2020)*
- Kontinuierliche Phasen aufgrund von Sintern, keine Pulverpartikelgeometrien mehr sichtbar
- Modellierung mit Gaußschen Zufallsfeldern (GRFs)
*L. Holzer, et al. (2020), https://doi.org/10.5281/zenodo.4056538
Strukturerzeugung mit Gaußschen Zufallsfeldern
- Basierend auf Moussaoui et al (2020)*
- Stochastische geometrische Modellierung für realistische Dreiphasen-Mikrostrukturen (2 Feststoffe + 1 Porenphase)
- Schwellenwertbildung und Phasensteuerung über benutzerdefinierten Volumenanteilen
- Anpassen des Benetzungsverhaltens durch Kontaktwinkelparameter
*H. Moussaoui et al. (2018), https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2017.11.015
Verschiedene Korrelationsfunktionen
- Referenzfall mit Gaußschen Zufallsfeldern (GRFs)
für beide Feststoffphasen - Ersetzen eines GRF durch eine Laplace-basierte
Korrelationsfunktion - Ersetzen beider GRFs durch eine Laplace-basierte
Korrelationsfunktion
GeoApp Features
- Unabhängige Gaußsche Zufallsfelder zum Aufbau statistisch robuster Morphologien
- Schwellenwertbildung und Phasensteuerung basierend auf benutzerdefinierten Volumenanteilen
- Anpassung des Benetzungsverhaltens durch Kontaktwinkelparameter
- Beschleunigung von Forschung und Entwicklung – Erkundung großer Designräume ohne kostspielige Experimente
- Entwicklung von SOC-Materialien der nächsten Generation oder Optimierung etablierter Elektrodensysteme
- Digital Materials Design (DMD) – virtuelle Überprüfung und Optimierung von Elektrodenkonzepten
- Realistische Modellierung – Erfassung von Elektrodeneigenschaften wie Leitfähigkeit, Porentransport und Dreiphasengrenzlänge
- Kosteneffizienz – Reduzierung von Laborzeit, Materialaufwand und Trial-and-Error
- Standardisierte Erzeugung von Mikrostrukturen – reproduzierbare, automatisierte Workflows
- Skalierbare Erforschung – Hunderte von Simulationen parallel mit cloudbasierten Workflows ausführen
- Direkte Integration – Strukturen können problemlos in bestehende Simulationspipelines, Bildanalysen oder multiphysikalische Modelle eingespeist werden
GeoDict Online User Guide
Für folgende Module ist eine Lizenz notwendig:
| Notwendiges Modul | GrainGeo |
Diese Module und GeoApps werden oft mit der "Solid Oxide Electrode Generation" GeoApp kombiniert:
| Import & Bildverarbeitung | ||||
| Bildanalyse | MatDict | PoroDict | ||
| Materialmodellierung | ||||
| Simulation & Vorhersage | BatteryDict | ConductoDict | DiffuDict | FlowDict |
| Schnittstellen |
Welche Module für Sie am besten passen, ist abhängig von der Art Ihrer Anwendung.