Manje otpada za energetsku tranziciju

Jonas Vitt | Siemensovi pronalazači godine | Novajlija

Pogled na proizvodnju baterija

A man in a black shirt leans over a laptop with

Litijum-jonske baterije imaju aluminijumsku katodu (- pol) i bakarnu anodu (+ pol). Tokom proizvodnje, tanki slojevi aktivnih materijala - npr. litijum kobalt oksid ili litijum gvožđe fosfat - nanose se na duge trake bakarne ili aluminijumske folije. Ove duge trake elektroda se seku na male segmente, kombinuju se i namotavaju ili slažu na pojedinačne ćelije baterije. „Premazivanje metalnih folija je kritičan korak procesa. Aktivni slojevi moraju biti ujednačene debljine po celoj širini folije „, kaže Jonas. „Greške ovde su glavni uzrok loših ćelija baterije. Dva izuma koja se prepoznaju pomažu nam da bolje razumemo i poboljšamo ovaj proizvodni korak.“

Uzorak poput otiska prsta

Što se preciznije može pratiti uzrok greške, lakše je razviti rešenja - a ovaj princip važi i za proizvodnju baterija. Jonas i njegov tim tražili su način da uspostave vezu između određene ćelije baterije i delova traka bakarne/aluminijumske folije od kojih su proizvedeni. „U prošlosti su podaci o proizvodnji dodeljivani dugim trakama materijala“, objašnjava Jonas. „Naš novi postupak je precizniji i neinvazivniji. Otkrili smo da je površinski uzorak materijala jedinstven za pojedinačne segmente premaza, slično otisku prsta. Sve razlike u obrascima različitih segmenata su toliko jasne da za određenu baterijsku ćeliju naknadno možemo pratiti tačne segmente folije od kojih su proizvedeni, kada su proizvedeni i podešavanja koja su korišćena. Sa ovim znanjem, ne samo da smo stare oznake učinili zastarelim, već smo i u stanju da analiziramo kada i zašto je proizvedeno toliko ili toliko malo otpada preciznije nego ikad ranije.

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

Učenje od stručnjaka

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

Precizna kalibracija proizvodnih mašina je ključni faktor. „Operatori mašina uglavnom moraju da prođu nekoliko meseci obuke kako bi razvili odgovarajući osećaj za optimalno podešavanje parametara procesa“, kaže Jonas. „Često se proizvode velike količine otpada jer su nešto previdjeli.“ Zato su Jonas i njegov tim obučili AI model sa inspekcijskim ponašanjem visoko kvalifikovanog operatera mašine kako bi razvili sistem koji daje preporuke za optimalnu konfiguraciju tokom tekućeg rada. „Na osnovu operativnih podataka, dobro obučeni AI model mnogo brže prepoznaje kada odstupamo predaleko od optimuma“, potvrđuje Jonas. „Naš cilj za blisku budućnost je da budemo u mogućnosti da kontrolišemo proces premazivanja u potpunosti automatski kako bismo mogli smanjiti količinu otpada ćelija baterija za oko deset procenata. Već smo dobili komercijalne licence.“