Gebrauchte Batterien aus Elektrofahrzeugen werden in neuen Einsatzbereichen weiterverwendet, anstatt sie unmittelbar dem Recycling zuzuführen. Obwohl dieses Upcycling erhebliche Ressourcen einsparen könnte, scheiterte seine breite Umsetzung bisher an technischen und wirtschaftlichen Hürden. Ein Forscherteam hat nun eine praxistaugliche Lösung entwickelt, indem es eine Hochgeschwindigkeitsmessmethode mit Künstlicher Intelligenz kombiniert.
Die Quantenmagnetometrie bietet eine schnelle, kostengünstige und präzise Methode zur Bestimmung des Gesundheitszustands von Lithium-Ionen-Batteriezellen – ein Vorteil gegenüber herkömmlichen experimentellen Verfahren. Bereits nachgewiesen wurde, dass diese Technik Defekte, Verunreinigungen und den Ladungszustand zuverlässig erkennt.
Im »QuaLiProM-Projekt« wird diese Methode mit Künstlicher Intelligenz kombiniert, um Zellen anhand ihres Zustands industriell zu klassifizieren. Deep-Learning-Algorithmen identifizieren spezifische „Healthy Features“, die eine eindeutige Korrelation zur Zellalterung aufweisen. So lassen sich degradierte, aber noch nutzbare Zellen für weniger anspruchsvolle Second-Life-Anwendungen bestimmen. (oe)
