InOPlaBat – In situ und Operando Plating Detektion in Batterien

Ziel von InOPlaBat ist die räumlich und zeitlich aufgelöste Erkennung von Lithium-Plating (Anlagerung von metallischem Lithium) in Lithium-Ionen-Batterien. Lithium-Plating ist gerade bei Schnellladevorgängen von Elektrofahrzeugen ein sicherheitskritisches Phänomen, welches auf der Anode durch die limitierte Aufnahmefähigkeit von Lithium-Ionen in gewünschter Geschwindigkeit hervorgerufen wird. Um die Lebensdauer und Sicherheit von Batterien für alle Anforderungsprofile zu optimieren, ist es zentral, die Bildung von metallischem Lithium und Dendriten frühzeitig zu erfassen.

Um die Struktur von Elektrodenmaterialien und ihre Veränderungen, insbesondere das Plating von Lithium auf der Anode während des Ladens, skalenübergreifend von nanometer- bis zentimeter-Dimensionen zu erfassen, sollen im Projekt verschiedene optische, elektronenmikroskopische (FIB, REM und TEM) und röntgenographische (mikro-CT, nano-CT) Verfahren in Kombination mit spektroskopische Verfahren (NMR, EPR, EIS) eingesetzt werden. Aufbauend auf Erkenntnissen aus Post-Mortem- Untersuchungen sollen für die jeweiligen Methoden geeignete in situ/operando Versuchseinrichtungen aufgebaut werden, um die Lade-/Entladeprozesse direkt in einer Batteriezelle unter Betriebsbedingungen zu untersuchen. Damit soll es möglich werden, Plating-Prozesse hochauflösend in der Zelle in situ zu analysieren und dadurch strukturelle Änderungen mit spektroskopisch detektierten dynamischen Prozessen zu korrelieren.

Verschiedene multiskalige Untersuchungsmethoden für Li-Plating

Zum Verständnis der ablaufenden Prozesse, wie auch deren grundlegenden Ursachen, werden die Messungen eng mit gekoppelten atomistischen Simulationen und makroskopischer Modellierung verknüpft. Dabei ist ein bidirektionaler Informationsfluss zentral, denn ein vertieftes physikalisches Verständnis kann nur erreicht werden durch erfolgreiche multiskalige Simulation der ablaufenden Prozesse, während experimentelle Daten die Grundlage zur Formulierung, Parametrisierung und Validierung der Simulationssysteme liefern. Die Modellierung auf makroskopischer Ebene bietet anschließend einen Transferpfad hin zu kommerziellen Zellen und stellt eine direkte Umsetzbarkeit der Resultate in industriellen Anwendungen sicher.