Se pone en marcha un proyecto de investigación para la 2ª vida útil de las baterías de iones de litio
Como parte del proyecto de investigación financiado por el Ministerio Federal de Educación e Investigación (BMBF), en el que participan el Instituto Fraunhofer de Tecnología de Fabricación y Materiales Avanzados IFAM, la Universidad Friedrich-Alexander de Erlangen-Nuremberg y la empresa Industrial Dynamics, un equipo de proyecto interdisciplinar ha abordado cuestiones como: ¿Es posible reutilizar las baterías usadas de los vehículos eléctricos de forma eficaz y segura? O bien: ¿Qué obstáculos técnicos y económicos hay que superar? Partiendo de esta base, "QuaLiProM" se ha fijado el objetivo científico de determinar la capacidad residual y la vida útil de las baterías de iones de litio usadas de forma no destructiva, rápida y segura, de modo que sea posible un segundo uso fiable y económicamente viable.
Las baterías de iones de litio pierden capacidad de almacenamiento con los años y su rendimiento disminuye en consecuencia con el paso del tiempo. El estado de salud de una batería suele definirse mediante el estado de salud (SoH), que describe el cambio relacionado con la edad en el estado de una célula en relación con su estado original. Determinar el SoH es un factor clave para evaluar el rendimiento y la vida útil de las pilas.
Hasta la fecha se han utilizado métodos experimentales como las pruebas de capacidad, la espectroscopia de impedancia electroquímica o las pruebas de vida útil para determinar el SoH de las baterías, mientras que el proyecto "QuaLiProM" utiliza la magnetometría cuántica. Este método, que ya se utiliza en la investigación sobre baterías, permite determinar el estado de salud de las celdas de las baterías de forma rápida, rentable y precisa. Con ayuda de este método, se puede determinar con precisión la magnetización dependiente del estado de una célula de batería. Los defectos, las impurezas y el estado de carga pueden detectarse mediante sensores cuánticos.
El proyecto "QuaLiProM" combina ahora la magnetometría cuántica y la inteligencia artificial para desarrollar un método de medición de alta velocidad que permitirá clasificar las células en función de su estado de salud en aplicaciones industriales. Para desarrollar esta metodología de prueba rápida, las células de iones de litio se someten a una degradación forzada mediante pruebas de envejecimiento cíclico.
A continuación, las pilas que han pasado a estados de envejecimiento definidos mediante las pruebas de envejecimiento se analizan mediante magnetismo cuántico. El sensor cuántico mide con gran precisión el campo magnético de las pilas observando el espín de un defecto especial en un diamante, que emite un número diferente de partículas luminosas en función del campo magnético. De este modo, se generan mapeados del campo magnético que proporcionan información valiosa sobre posibles anomalías en las celdas de la batería.
Este método no destructivo no requiere ciclos de carga y descarga que requieren mucho tiempo y, por lo tanto, es adecuado para su uso en la producción de células, así como en el proceso de reciclaje o upcycling. La próxima transferencia de la metodología del nivel de laboratorio a la escala industrial es uno de los principales objetivos del proyecto.
Para el análisis basado en IA de los mapeados del campo magnético, se utilizan innovadores métodos de aprendizaje profundo para identificar rasgos característicos, que muestran una clara correlación con el estado de envejecimiento de las células. Estos rasgos se utilizan para clasificar las células según su estado de salud, categorizándolas como sanas, degradadas o defectuosas. De este modo, se pueden identificar las células degradadas pero aún funcionales que ya no son aptas para su uso en vehículos eléctricos debido a su insuficiente capacidad. Mediante el desarrollo de estrategias adecuadas de upcycling y la investigación de nuevas aplicaciones de segunda vida en ámbitos menos exigentes, el proyecto pretende promover el uso sostenible y eficiente de los recursos de las pilas y acelerar su transferencia a la industria.
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