Description: Die 3D-Morphologie von Batterieelektroden hat einen wesentlichen Einfluss auf ihre elektrochemischen Eigenschaften. Dabei muss sowohl die ionische als auch die elektrische Leitfähigkeit in der gesamten Elektrode sichergestellt sein. Die Bestimmung geeigneter hierarchischer Elektrodenstrukturen im Mikro- und Nanometerbereich ist somit unerlässlich für die Verbesserung der elektrochemischen Performanz von polymerbasierten Batterien. Hierfür sind detaillierte Kenntnisse der 3D-Morphologie experimentell hergestellter Elektroden und ihrer funktionellen Eigenschaften erforderlich. Das Ziel dieses Projektes ist es, besser zu verstehen, wie polymerbasierte Batterieelektroden strukturiert werden müssen, um 3D-Morphologien zu erhalten, die zu einer hohen elektrochemischen Performanz und Degradationsstabilität führen. Hierfür werden neuwertige und zyklisch gealterte Standard-Elektroden untersucht, die von der AG Schubert der Uni Jena zur Verfügung gestellt werden. Die 3D-Morphologie dieser Elektroden wird zunächst von der AG Manke mittels tomographischer Bildgebungstechniken wie FIB/SEM Tomographie und Synchrotron-Tomographie rekonstruiert. Des Weiteren wird die AG Manke tomographische Operando-Messungen durchführen, um Strukturänderungen während der Zyklisierung zu analysieren. Die AG Schmidt wird mit statistischer Bildanalyse Korrelationen zwischen Fabrikationsparametern und transportrelevanten Kenngrößen der 3D-Morphologien von neuwertigen und gealterten Elektroden untersuchen und quantitativ bewerten, während die AG Carraro ortsaufgelöste numerische Simulationen des Ladungstransports durchführt und ein elektrochemisches Multiskalen-Modell entwickelt, um zu untersuchen, wie die 3D-Morphologie der Elektroden die in ihr ablaufenden elektrochemischen Prozesse beeinflusst. Neben den experimentell hergestellten Elektroden der AG Schubert werden simulierte Elektrodenstrukturen untersucht. Hierfür entwickelt die AG Schmidt einen stochastischen Geometrie-Generator, mit dem sie eine große Vielfalt von virtuellen Elektrodenstrukturen in 3D erzeugt. Dadurch wird die systematische Untersuchung der 3D-Morphologie von polymerbasierten Batterieelektroden mittels Computersimulation ermöglicht. Insbesondere führt die 3D Simulation von Elektrodenstrukturen zu empirisch hergeleiteten Formeln, die transportrelevante Kenngrößen der 3D-Morphologie durch Fabrikationsparameter ausdrücken, also zu sogenannten Fabrikation-Mikrostruktur-Beziehungen. Die Kombination von stochastischer Struktursimulation mit der numerischen Simulation elektrochemischer Prozesse der AG Carraro führt außerdem zu Formeln, durch die elektrochemische Kenngrößen mittels morphologischer Kenngrößen ausgedrückt werden, d.h. zu Mikrostruktur-Eigenschafts-Beziehungen. Insgesamt werden so durch die Kombination von 3D Bildgebung mit modellbasierter 3D Simulation Strukturierungsempfehlungen generiert, die das Design von polymerbasierten Batterieelektroden mit optimierter elektrochemischer Performanz unterstützen.
Types:
SupportProgram
Origins:
/Bund/UBA/UFORDAT
Tags:
Jena
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Elektrochemie
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Polymer
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Batterie
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Bildverarbeitung
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Statistisches Modell
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Generator
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Leitfähigkeit
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Simulation
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Modellierung
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Eigenschaften von Funktionsmaterialien
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Elektrode
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Herstellung von Funktionsmaterialien
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Mathematik
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Polymermaterialien
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Stoffeigenschaften
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Region:
Hamburg
Bounding boxes:
9.99302° .. 9.99302° x 53.55073° .. 53.55073°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Organisations
Time ranges:
2020-01-01 - 2025-06-30
Alternatives
-
Language: Englisch/English
Title: Characterization of fabrication-microstructure-property relationships for polymer-based battery materials, combining tomographic 3D imaging with modeling and simulation
Description: The 3D morphology of battery electrodes is crucial for their performance and degradation behavior. Simultaneous ionic and electric conductivity has to be ensured in the entire electrode. Therefore, an appropriate and stable hierarchical 3D structure on the micro- and nanometer scales is key for improving the electrochemical performance of polymer-based batteries. This makes an accurate knowledge of the 3D morphology of experimentally manufactured electrodes and their functional properties indispensable. The aim of this project is to better understand how polymer-based battery electrodes, which are a complex mixture of redox-active polymer, conductive carbon material and (optionally) a polymeric binder, have to be designed in order to obtain an optimal 3D morphology that yields high performance and degradation stability. To begin with, various kinds of pristine and cyclically aged standard electrodes will be provided by the group of Ulrich S. Schubert (University of Jena). The 3D morphologies of these electrodes will be reconstructed by the Manke group, where tomographic imaging techniques like FIB/SEM tomography and synchrotron X-ray tomography will be used. Besides, the Manke group will carry out operando-tomography measurements in order to analyze the structural changes during cyclization. Using techniques of statistical image analysis, the Schmidt group will detect and quantify correlations between fabrication parameters and transport-relevant descriptors of the 3D morphologies of pristine and aged electrodes, whereas the Carraro group will combine spatially resolved numerical simulations of charge transport with a multiscale electrochemical model to investigate how different electrode morphologies affect the electrochemical processes. Besides the investigation of experimentally manufactured electrodes, simulated electrode morphologies will be considered. For this purpose, the Schmidt group will develop a stochastic geometry generator, which will be used to create a large variety of virtual 3D electrode morphologies. This will enable the systematic study of the 3D morphology of real battery electrodes just at the cost of computer simulations. Furthermore, statistical analysis of the outcome of the stochastic microstructure simulations will lead to empirically derived formulas, which express descriptors of the 3D morphologies by fabrication parameters, i.e., so-called fabrication-microstructure relationships will be established. The combination of stochastic microstructure modeling with the numerical simulation of electrochemical processes leads then to formulas, which express electrochemical quantities by morphological characteristics, i.e., microstructure-property relationships will be derived. Altogether, in this way, the methods of 3D imaging in combination with model-based simulation will generate structuring recommendations that support the design of polymer-based battery electrodes with optimized electrochemical performance.
https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1088406
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