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All-Solid-State Batteries (ASSBs) gelten aufgrund ihrer verbesserten Energiedichte und Sicherheit im Vergleich zu herkömmlichen Batterien als vielversprechende Kandidaten für die nächste Generation von Batterien in der Automobil- und Luftfahrtindustrie. Die 3D-Struktur der ASSB-Elektroden beeinflusst ihre Leistung erheblich.

Das Hauptziel unseres gemeinschaftlichen Projekts besteht darin, ein validiertes Software-Tool zur digitalen Gestaltung von ASSB-Materialien zu entwickeln, um die Beziehungen zwischen Mikrostruktur und Eigenschaften zu verstehen und Empfehlungen für die Elektrodenkonstruktion zu liefern. Wir verwenden stochastische Mikrostrukturmodellierung und maschinelles Lernen, um "digitale Zwillinge" von ASSB-Elektroden als Eingabe für Leistungssimulationen zu generieren und den Gestaltungsprozess zu vereinfachen.

Dies reduziert die Notwendigkeit, zahlreiche physische Elektroden herzustellen und zu prüfen, was Kosten einspart und die Zeit bei der experimentellen Materialgestaltung verkürzt. Dies beschleunigt die Optimierung von ASSBs und trägt zur Kostenreduzierung bei. Die Kombination aus stochastischer 3D-Mikrostrukturmodellierung und Leistungsanalyse hat das Potenzial, die Materialgestaltung für ASSBs in Deutschland voranzubringen, insbesondere bei der Verbesserung der elektrochemischen Eigenschaften von ASSB-Elektroden zur Unterstützung der Dekarbonisierung des Energiesektors. Darüber hinaus wird die entwickelte Softwareplattform zur fortlaufenden Digitalisierung der Materialwissenschaften beitragen.

Die Entwicklung des Projekts ist in verschiedene Arbeitspakete (APs) unterteilt, wie unten beschrieben:

• AP1: Herstellung und elektrochemische Charakterisierung von ASSB-Elektroden mit unterschiedlichen Mikrostrukturen.
• AP2: Rekonstruktion von Mikrostrukturen mithilfe hochauflösender 3D-Bildgebung, um deren Auswirkungen auf die elektrochemische Leistung zu verstehen.
• AP3: Erweiterung der Datenbank um virtuelle, dennoch realistische Mikrostrukturen durch Bildverarbeitung, maschinelles Lernen und stochastische Geometrie.
• AP4: Entwicklung von Modellen zur Simulation der elektrochemischen Leistung und deren Anwendung auf virtuelle Mikrostrukturen, um Beziehungen zwischen Mikrostruktur und Eigenschaften sowie Konstruktionsempfehlungen zu etablieren.
• AP5: Durchführung umfassender Validierungen, bei denen die Strukturen aus AP3 elektrochemischen Simulationen mit dem Modell aus AP4 unterzogen werden und die Ergebnisse mit experimentellen Charakterisierungen aus AP1 verglichen werden.

Das Math2Market-Teilprojekt konzentriert sich auf GeoDict-Workflows, einschließlich der Segmentierung von ASSB-Elektroden, der Berechnung von Parametern, der Erstellung statistischer digitaler Zwillinge und der Skripterstellung für stochastische Mikrostrukturmodellierung in AP3. Eine Hauptaufgabe besteht darin, Simulations- und mathematische Modelle für ASSBs in AP4 zu implementieren, relevante Parameterwerte für die Benutzeroberfläche unter Verwendung realer ASSBs zu bestimmen und umfassende Validierungen in AP5 durchzuführen.

Unsere Projektpartner:

Universität Ulm - Institut für Stochastik

Justus Liebig Universität Gießen - Zentrum für Materialforschung

RJL Micro & Analytic GmbH

Start: Oktober 2023
Ende: September 2026