По-малко отпадъци за енергийния преход

Джонас Уит | Изобретатели на годината на Siemens | Новодошлите

Поглед към производството на батерии

A man in a black shirt leans over a laptop with

Литиево-йонните батерии имат алуминиев катод (- полюс) и меден анод (+ полюс). По време на производството тънки слоеве активни материали - например литиев кобалтов оксид или литиев железен фосфат - се нанасят върху дълги ленти от медно или алуминиево фолио. Тези дълги електродни ленти се нарязват на малки сегменти, комбинират се и навиват или се подреждат към отделни клетки на батерията. „Покриването на металните фолиа е критична стъпка на процеса. Активните слоеве трябва да бъдат с еднаква дебелина по цялата ширина на фолиото“, казва Джонас. „Грешките тук са основната причина за лошите батерии. Двете изобретения, които се признават, ни помагат да разберем по-добре и подобрим тази производствена стъпка.

Модел като пръстов отпечатък

Колкото по-точно може да се проследи причината за грешката, толкова по-лесно е да се разработят решения - и този принцип важи и за производството на батерии. Джонас и неговият екип потърсиха начин да установят връзка между конкретна батерийна клетка и секциите от ленти от медно/алуминиево фолио, от които са произведени. „В миналото производствените данни са били присвоени на дълги ленти от материал“, обяснява Джонас. „Нашата нова процедура е по-прецизна и неинвазивна. Открихме, че повърхностният модел на материала е уникален за отделни сегменти на покритие, подобно на пръстов отпечатък. Всякакви разлики в моделите на различните сегменти са толкова ясни, че за конкретна клетка на батерията впоследствие можем да проследим точните сегменти от фолио, от които са произведени, кога са произведени и настройките, които са използвани. С това знание ние не само направихме старите маркировки остарели, но и можем да анализираме кога и защо толкова много или толкова малко отпадъци са били произведени по-точно от всякога.

Hands use scissors to cut a dark, flexible material with a red laser line on it, for battery component fabrication.

Учене от експертите

A man with a serious expression is standing in front of a white wall, wearing a black shirt and a black jacket.

Точното калибриране на производствените машини е ключов фактор. „Операторите на машини обикновено трябва да преминат няколко месеца обучение, за да развият подходящо усещане за оптимално задаване на параметрите на процеса“, казва Джонас. „Големи количества скрап често се произвеждат, защото са пренебрегнали нещо.“ Ето защо Джонас и неговият екип са обучили AI модел с инспекционното поведение на висококвалифициран оператор на машини, за да разработят система, която предоставя препоръки за оптимална конфигурация по време на текуща работа. „Въз основа на оперативните данни, добре обученият AI модел е много по-бърз в разпознаването, когато се отклоняваме твърде далеч от оптималното“, потвърждава Джонас. „Нашата цел за близко бъдеще е да можем да контролираме процеса на покритие напълно автоматично, така че да можем да намалим скоростта на скрап за акумулаторните клетки с около десет процента. Вече сме получили търговски лицензи.“