Fehleranalyse und Auswirkungen in großformatigen Lithium-Ionen-Batterien

Mit dem Projekt »FAIL« soll die Sicherheit von Lithium-Ionen Batterien erhöht werden. Dazu wird ein neuartiges CT Gerät mit Sicherheitskammer geschaffen. Dies erlaubt die Erkennung von physikalischen Prozessen während des Thermal Runaways, was das Verständnis dieses Prozesses erhöhen wird.

Die Fraunhofer FFB stellt dazu Batteriezellen mit Defekten her, die im Gerät von diondo am Standort des Fraunhofer ISE in den Thermal Runaway gebracht werden. Der Projektpartner Accure wird diese Daten anschließend auswerten.

Ausgangslage

Die weltweite Produktion von Lithium‑Ionen-Zellen steigt stark an, während bereits kleine Fertigungsdefekte die Ausschussrate erhöhen und das Risiko von Thermal Runaway-Ereignissen in Fahrzeugen stark steigern. In der mehrstufigen Zellherstellung sind Analyse‑ und Kontrollmethoden häufig zerstörerisch und zu langsam, um kritische Fehler in Echtzeit zu erfassen. 

Ziel

Mit »FAiL« wird ein Labor-Demonstratorsystem geschaffen, das kritische Defekte in großformatigen Zellen sichtbar macht, deren Entstehungsmechanismus in Echtzeit aufzeichnet und gleichzeitig die Aussortierung von einwandfreien Zellen minimiert. Ziel ist eine signifikante Reduktion von Ausschuss, eine verbesserte ökologische Bilanz und ein datenbasierter Qualitätsstandard für die europäische Batteriezellfertigung.

Lösungsansatz

1. High-Speed-In-situ-CT – Eine neuartige Flüssig-Metall-Röntgenquelle kombiniert mit einem photonenzählenden Detektor liefert 10 µm‑Auflösung und ≤ 0,5 ms Bildrate, sodass innere Kurzschlüsse, Gasbildung oder Elektroden-Verformungen während Lastzyklen sichtbar werden – und das ohne die Zelle zu zerstören.
2. Batterietest-Schutzkammer – Die Messumgebung wird in einer druck- und temperaturbeständigen Carbon‑Hülle untergebracht, die kaum Röntgen‑Absorption verursacht. Dadurch kann ein vollständiges 3-D-Volumen‑Rekonstrukt einer bis zu 50 mm dicken Zelle erzeugt werden – ein entscheidender Fortschritt gegenüber herkömmlichen dicken Metall-Umhausungen.
3. Systematisches Fehler-Framework & KI-Analyse – Defekte (Fremdpartikel, Beschichtungsunregelmäßigkeiten, Stapel-Fehler) werden gezielt in große Zellen eingebracht, anschließend definierten elektrischen Lasten unterzogen und gleichzeitig per In‑situ‑CT und elektrochemischer Messungen erfasst. Die Daten bilden das Trainings-Set für KI-Modelle, die Fehlermuster erkennen, Ausfall-Risiken quantifizieren und präzise Toleranz-Grenzwerte ableiten.
4. Transfer in die Produktion – Erkenntnisse werden in kompakte Inline-CT-Sensoren für Fertigungsstraßen überführt. Ein begleitendes Monitoring‑Software‑Toolkit wertet die Bild- und Messdaten in Echtzeit aus und löst bei kritischen Mustern sofort Alarme im MES aus, sodass fehlerhafte Zellen bereits im Durchlauf aussortiert werden können.

Damit liefert »FAiL« ein vollständiges, nicht-destruktives Qualitäts- und Sicherheitsmonitoring, das die Ursache von Thermal Runaway aufdeckt und die europäische Batteriezellfertigung zukunftssicher macht.