Deutsch
English
KI2L - Echtzeiterkennung von gesundheitszustandsrelevanten Prozessen in Lithiumionenbatterien durch KI-geschützte Charakterisierung zur ressourceneffizienten Erschließung des Nachnutzungsprotenzials
Projektleiter: Prof. Dr. Volker Wesling
Förderzeitraum: 01.01.2023 – 31.12.2025
Förderstelle: BMBF - PTJ
Bearbeiter: Dipl.-Ing. Tassilo Söldner
Ziel des Forschungsprojektes ist seitens des CZM die Entwicklung eines automatisierten Verfahrens zum Austauchen von Batterieelementen aus Akkumulatorstacks. Dieses soll durch den Einsatz von Robotik, abtragender Fertigung und Laserschweißen realisiert werden.
Im Gesamtprojekt wird durch die Projektpartner der Alterungszustand von einzelnen Batterieelementen in Akkumulatorstacks erfasst und bewertet. Dies ist wichtig, um vorzeitig gealterte Elemente im Stack zu erkennen, welche dann ausgetauscht werden sollen und durch neue ersetzt werden sollen. Der so modifizierte Batteriestack kann danach in einer stationären Umgebung weiterverwendet werden.
Die Batterieelemente sind in einem Stack durch Zellableiter miteinander verbunden. Hierbei sind beim Abtragen und bei der Automatisierung des Prozesses die dünnen Blechdicken der Zellableiter zu berücksichtigen. Das Neufügen der Zellableiter soll entweder durch Laserschweißen oder Laserlöten verwirklicht werden. Hier ist ein Prozess zu konzipieren, bei dem die Batteriezellableiter einerseits bei minimaler Energieeinbringung neugefügt werden, um die Batterieelemente nicht zu beschädigen, andererseits müssen die Schweißnahten auch bei intermetallischen Verbindungen mechanisch haltbar gefertigt werden und die elektrische Leitfähigkeit der Verbindungen hoch bleiben.