EP4275240A1 - Computergestütztes verfahren zur analyse einer elektrodenschicht einer batteriezelle mittels einer ki-engine, verfahren zum trainieren einer ki-engine, herstellungsverfahren eines batteriespeichers und herstellungseinheit - Google Patents

Computergestütztes verfahren zur analyse einer elektrodenschicht einer batteriezelle mittels einer ki-engine, verfahren zum trainieren einer ki-engine, herstellungsverfahren eines batteriespeichers und herstellungseinheit

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EP4275240A1
EP4275240A1 EP22703915.3A EP22703915A EP4275240A1 EP 4275240 A1 EP4275240 A1 EP 4275240A1 EP 22703915 A EP22703915 A EP 22703915A EP 4275240 A1 EP4275240 A1 EP 4275240A1
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EP
European Patent Office
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electrode layer
engine
computer
property
determined
Prior art date
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EP22703915.3A
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English (en)
French (fr)
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Sascha Schulte
Manfred Baldauf
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Siemens AG
Original Assignee
Siemens AG
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Publication date
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    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Definitions

  • Computer-assisted method for analyzing an electrode layer of a battery cell using an AI engine method for training an AI engine, manufacturing method of a battery storage unit and manufacturing unit
  • the invention relates to a method for analyzing an electrode layer paste and/or an electrode layer, a method for training an AI engine, a manufacturing method for a battery storage device, a manufacturing unit and a computer program product.
  • Lithium-ion accumulators also referred to below as lithium-ion batteries, are used as energy storage devices in mobile and stationary applications due to their high power density and energy density.
  • a lithium-ion battery typically includes multiple battery cells.
  • a battery cell in particular a lithium-ion battery cell, includes a large number of layers. Typically, these layers include anodes, cathodes, separators, and other elements. These layers can be designed as a stack or as windings.
  • the electrodes usually include metal foils, in particular including copper and/or aluminum, which are coated with an active material.
  • a paste containing lithium compounds or carbon, known as a slurry, is typically applied as the active material.
  • the films and the coating each have a thickness of a few microns. Even a few micrometer deviations in the thickness of the coating or in the material composition have negative effects on the quality of the electrode. In the case of irregular coating, the disadvantage is that battery cells of inferior quality are produced. Furthermore, safe operation of the battery cell is disadvantageously not ensured.
  • defective coatings can often only be carried out after the entire production process of the battery cell has been completed as part of a so-called end-of-line test. In some cases, faulty coatings are only discovered after the battery cell has been in operation for several years.
  • the disadvantage is that a large proportion of defective battery cells are rejected during battery production.
  • the production process therefore has a large material and energy requirement in order to produce a sufficient quantity of high-quality battery cells.
  • the object is achieved according to the invention with a method for analyzing an electrode layer paste and/or an electrode layer according to claim 1, a method for training an AI engine according to claim 9, a manufacturing method for a battery storage unit according to claim 12, a manufacturing unit according to claim 13 and a computer program product according to claim 15 solved.
  • the computer-aided method according to the invention for analyzing an electrode layer paste and/or an electrode layer for a battery cell comprises several steps. First, at least one measuring device is provided for measuring a property of the electrode layer paste and/or the electrode layer during a manufacturing process. The property of the electrode layer paste and/or the electrode layer is measured by means of the measuring device and measurement data are generated. Further will provided an AI engine. Using the AI engine, a quality value of the electrode layer paste and/or the electrode layer is determined based on the measurement data.
  • the electrode layer is introduced into a battery cell after the property has been measured.
  • the battery cell is put into operation.
  • Operating data of the battery cell are determined.
  • the operating data of the battery cell are correlated with the property of the electrode layer and/or the electrode layer paste.
  • the quality value is determined based on this correlation.
  • the manufacturing method according to the invention for a battery storage comprises several steps. First, the analysis of an electrode layer paste and/or an electrode layer for a battery cell of the battery storage takes place according to the inventive method for analyzing the electrode layer. A manufacturing condition for manufacturing the electrode layer is adjusted based on at least one quality value.
  • the manufacturing method according to the invention for a battery storage comprises several steps. First, the analysis of an electrode layer for the battery storage takes place according to the inventive method for analyzing the electrode layer.
  • the AI engine used in the computer-assisted method for analysis was trained in particular according to the method for training the AI engine according to the invention.
  • a manufacturing condition for manufacturing the electrode layer is adapted based on at least one first quality value.
  • the production unit according to the invention for producing a battery store comprises an electrode layer production device with a measuring device and with an AI engine, which is set up to carry out the method for analysis according to the invention.
  • the computer program product according to the invention can be loaded directly into a memory of a programmable computing unit, comprises program code means in order to carry out the method according to the invention for analysis when the computer program product is executed in the computing unit.
  • an AI engine can be understood to mean a computer system that includes an "application”, i.e. an executable file or a program library, which uses artificial intelligence (AI) to learn, in particular, how to correlate different input data.
  • an application i.e. an executable file or a program library, which uses artificial intelligence (AI) to learn, in particular, how to correlate different input data.
  • AI artificial intelligence
  • the AI engine has an execution environment.
  • an execution environment can be understood as a virtual machine, for example a Java Virtual Machine, a processor or an operating system environment.
  • the execution environment can be implemented on a physical computing unit (processor, microcontroller, CPU, CPU core).
  • the application can be executed in a learning mode and in an execution mode on the same physical processing unit. It is also possible, for example, for the application to be executed in a learning mode in another physical computing unit.
  • the training can take place in a special training processing unit. Execution in an execution mode takes place, for example, in a second arithmetic unit, the validity information determined during training being used during execution in the execution arithmetic unit.
  • the validity information ascertained, for example, by the training processing unit is preferably provided in a manipulation-protected manner.
  • Electrode layer paste (slurry) is understood as meaning the raw substance for producing the electrode layer.
  • the method according to the invention for analyzing an electrode layer of a battery storage device records at least one property of the electrode layer paste and/or the electrode layer by means of the measuring device during production. In other words, the electrode layer paste and/or the electrode layer is analyzed online, ie without having to physically intervene directly in the electrode layer.
  • the quality value is not only determined based on individual limit values for individual production steps, in particular the application of the electrode layer to a substrate and/or the electrode layer properties, but operating values of the fully manufactured battery cells are advantageously included in the evaluation of the quality value .
  • the quality value also includes whether the analyzed properties of the electrode layer paste and/or the electrode layer are related to high-quality operating data. In particular, during the training of the AI engine, not only a limit value for a named property is observed, but rather the interaction of the individual properties and the sequence on the operating data is analyzed.
  • the measurement data and an evaluation of the measurement data based on a correlation of the measurement data with the operating data go into the quality value.
  • Operating data is understood to mean, in particular, idle or operating voltage, current, internal resistance and/or capacity of the battery during operation. In other words, operating data can represent a second quality value.
  • the deviating quality value can be used to determine which of the production conditions are advantageously to be adapted in order to improve the quality of the electrode layer.
  • At least two measuring devices are used and a first property of the electrode layer paste and/or the electrode layer is determined with a first measuring device and a second property of the electrode layer paste and/or the electrode layer is determined with a second measuring device Electrode layer determined.
  • a larger number of different measured values are thus advantageously included in the determination of the quality value. This advantageously enables a determination of the quality value that is more robust and reliable.
  • location information is assigned to the first property and the second property during measurement. net.
  • a comparative value is determined at one location.
  • the comparison value is included in the AI engine's correlation determination during training. In this way, information about exactly one location on the electrode layer can be brought together. In particular, it is thus possible to draw conclusions about the shape of holes or cracks in the electrode layer.
  • these erroneously set production devices can then be corrected.
  • the AI engine is trained using deep learning methods to classify the first quality value into quality classes and to assign a location of the electrode layer to a quality class. It is thus advantageously possible to analyze the electrode layer in a spatially resolved manner.
  • a qualitatively inferior section of the electrode layer can then be deliberately discarded.
  • an inferior electrode layer is not built into one battery cell, which would then function unreliably and lead to rejects.
  • a laser scanning device is used as the measuring device for determining a topological property as a property of the electrode layer.
  • An image of the electrode layer is thus recorded with a laser scanning device.
  • topological properties of the electrode layer are determined. Correlation of the topological properties of the electrode layers with the operating data of the battery cell advantageously enables the electrode layer to be evaluated during the manufacturing process.
  • a porosity measuring device in particular an ultrasonic measuring unit or a computer tomograph, is used as a measuring device for measuring a porosity value of the electrode layer.
  • a relief value is determined for at least two locations in the electrode layer based on a comparison value and at least one property of the electrode layer paste and/or electrode layer. Based on this, at least one shape of at least one indentation and/or number of indentations is determined based on the at least one relief value. It is thus advantageously possible to analyze whether there are cracks, punctiform holes or fluctuations in the coating thickness in the electrode layer.
  • the electrode layer can thus advantageously be analyzed in a very differentiated manner during the production process. Based on this information, it can be advantageously assessed at an early stage whether the electrode layer is of sufficiently high quality to be divided into one install battery cell.
  • the first quality value also includes how the shape of the depressions is structured, with the different shapes being evaluated with regard to an influence on the quality of the electrode layer, in particular by means of tolerance limit values.
  • an ultrasound measuring unit or an X-ray-based measuring method is used as the porosity measuring device.
  • the porosity can be determined without contact during the manufacturing process by means of this measuring method. It is also possible to use X-ray methods to determine a structure of the electrode layer after the production process in order to verify the structure that was measured using optical methods.
  • a hyperspectral camera and/or a dielectric spectroscopy unit are used as a measuring device.
  • a hyperspectral camera based on the image data, in particular a chemical composition of the electrode layer can be determined as a property
  • dielectric properties in particular can be determined as a property.
  • a first quality value in particular a degree of mixing, a relief value and/or a crack value of the electrode layer, is determined as the quality value. Before geous these sizes reflect a quality of the electrode layer.
  • a second quality value is used as the quality value, in particular an aging behavior, a capacity, an open-circuit voltage, an operating voltage and/or an internal resistance of the battery cell and/or the battery store with the battery cell.
  • the battery data which are determined as operating data by means of measurements, are regarded as a second quality value.
  • a porosity and/or a pore density and/or a pore distribution and/or a pore volume is determined as the porosity value. It is thus possible to evaluate the porosity based on different methods and to combine these results if necessary.
  • temperature of the solutions and/or temperatures of the surroundings, proportion of solvent in the raw electrode solution for the electrode layer and/or the degree of mixing of the raw electrode solution are adjusted as production conditions.
  • An adaptation takes place in such a way that the first quality value and/or the second quality value is improved.
  • FIG. 1 shows a production unit with an electrode layer production device with a laser scanning device, a porosity measuring device and an AI engine;
  • FIG. 2 shows an electrode layer production device and two battery cells
  • FIG. 3 shows a process diagram for analyzing an electrode layer for a battery cell.
  • Figure 1 shows a production unit 1.
  • the production unit 1 comprises an electrode layer production device 8.
  • the electrode layer production device 8 comprises two measuring devices: a laser scanning device 5 as a first measuring device and a porosity measuring device 9 as a second measuring device. It also includes an AI Engine 111. 100.
  • the AI engine 111 is connected to the laser scanning device 5 and the porosity measuring device 9 via a data cable.
  • the electrode layer production device 8 comprises a carrier substrate 3 to which an electrode layer 4 made of an electrode layer paste 2 (slurry) is applied.
  • the electrode layer paste 2 is homogenized in a container using an agitator 7 .
  • the agitator 7 and the substrate transport are also connected to the AI engine 111 via a data cable.
  • the porosity measuring device 9 is used to determine a second property, namely a porosity and/or an electrode layer thickness of the electrode layer 4 .
  • the analysis takes place at the same point on the electrode layer 4 after the substrate with the electrode layer 4 has been transported on, now labeled with the location information E1'.
  • the porosity is analyzed during the production of the electrode layer 4.
  • the porosity measuring device is then designed in particular as an ultrasonic measuring unit, as an X-ray absorption unit or as a computer tomograph.
  • the measurement data is transmitted to the AI engine 111 .
  • the topological properties of the electrode layer 4 are then determined in the AI engine 111 based on at least one image as a function of the location information El.
  • the topological properties in other words a three-dimensional image of the electrode layer surface, are then compared with the porosity value and/or the electro- compared to the layer thickness at this location. Based on the comparison, a comparison value is determined in this example. However, it is also possible to consider the two properties separately.
  • a first quality value of the electrode layer is determined based on this comparison value.
  • a degree of mixing of the electrode layer 4 or a roughness of the electrode layer 4 is determined as the first quality value.
  • the quality value is determined using the AI engine 111, as shown in FIG.
  • An example is the AI engine 111, a computer system with a computing unit 100.
  • the AI engine 111 is trained using operating data from battery cells 50 into which the electrode layers 4 were introduced: the quality value is determined based on the operating data.
  • the AI engine 111 is trained to correlate the operating data with the individual properties, in this example the porosity and the topological property, and/or with the comparison value and to determine a quality value.
  • This quality value can provide information about the production process in particular.
  • it is possible to analyze how disturbances are distributed relative to one another and what their position is in relation to one another.
  • it can be analyzed whether cracks are particularly common in the area of low coating thicknesses.
  • it can be analyzed in particular whether the porosity is high when a large number of holes are limited to a local position of the electrode layer. In the latter case, the coating equipment may need to be readjusted.
  • an additional determination of the porosity can also be carried out.
  • an external porosity determination in particular by means of optical methods from sectional images or gas porosimetries, be performed.
  • the results of this porosity determination can be compared with the results of the online method of porosity determination.
  • additional information about the electrode layer 4 in particular conclusions about the internal structure, such as a grain size distribution or grain boundaries, can be determined.
  • the trained AI engine it is possible to determine a quality value based on individual properties or based on the comparison value, which is determined based on the image data of the laser scanning device, the porosity and/or the electrode layer thickness.
  • operating data from battery stores can also be incorporated without each electrode layer having to be built into a battery cell.
  • porosity values that were measured offline can advantageously be correlated with porosity values that were measured online in order to further optimize an evaluation of the electrode layer 4 using the AI engine.
  • statements can also be made about the internal structure of the electrode layer 4, in particular about grain size distributions or grain boundaries, without having to carry out an offline determination of the porosity again.
  • production conditions of the production unit 1 can now be adapted, as already shown in the first exemplary embodiment.
  • the agitator 7 of the electrode raw solution 2 is adjusted using a second control signal 102 and/or the running speed of the electrode substrate 3 is adjusted using a first control signal 101 .
  • Figure 3 schematically shows the method for analyzing an electrode layer paste 2 and/or an electrode layer 4 of a battery cell 50 in an electrode layer production device 1.
  • a first step S1 at least one measuring device for measuring a property of an electrode layer paste 2 and/or an electrode layer 4 is provided.
  • a second step S2 the property of the electrode layer paste 2 and/or the electrode layer is measured and measurement data are generated by means of the measurement device.
  • an AI engine 111 is provided in a third step S3.
  • a first quality value of the electrode layer paste 2 and/or the electrode layer 4 is determined using the AI engine.
  • the AI engine is trained in a fifth step S5.
  • the electrode layer is introduced into a battery cell after the property has been measured.
  • the battery cell is put into operation and the operating data is determined.
  • the operating data are correlated with the property of the electrode layer paste 2 and/or the electrode layer 4.
  • the first quality value of the electrode layer 4 can then be determined by means of the trained AI engine 111 as a function of the comparison value, without the electrode layer 4 having to be installed in a battery cell 50 .
  • the manufacturing unit includes an electrode layer manufacturing device, a hyperspectral camera as a measurement sensor, and an AI engine.
  • the electrode layer production device comprises a carrier substrate onto which an electrode layer made of an electrode layer paste (slurry) is applied.
  • the electrode layer paste is homogenized in a container using an agitator.
  • the hyperspectral camera records an image with at least two pixels of the electrode layer.
  • the two pixels lie at locations adjacent to one another.
  • a material property of the electrode layer can be determined using the AI engine.
  • the material composition is evaluated as a material property based on the image data.
  • the material compositions, which were determined at the two neighboring locations, are combined to form a comparative value.
  • This comparison value can in particular be a concentration gradient of a defined material composition and/or a concentration gradient of a defined component of the electrode layer paste, also known as the raw electrode solution.
  • a characteristic property can then be determined on the basis of this comparison value.
  • a characteristic property in this example is a material composition gradient.
  • a material homogeneity value can also be determined based on this material composition gradient.
  • the AI engine was trained using operating data from the battery cell into which the electrode layers were placed.
  • a quality value can be determined based on the operating data, with the AI engine being trained to correlate the quality value with the characteristic property.
  • the trained AI engine it is possible to determine a quality value based on the characteristic property, which is analyzed using the hyperspectral camera and the recorded image. Based on this quality value, crafting conditions of the crafting unit can now be adjusted.
  • the agitator of the electrode layer paste is adjusted using a second control signal and/or the running speed of the electrode substrate is adjusted using a first control signal.
  • the manufacturing unit includes an electrode layer manufacturing facility and an AI engine.
  • the electrode layer production device comprises a carrier substrate onto which an electrode layer made of an electrode layer paste (slurry) is applied.
  • the electrode layer paste for the electrode layer is homogenized in a mixing container using an agitator.
  • a first dielectric spectroscopy unit is arranged in the mixing container.
  • the first dielectric spectroscopy unit is located at the edge of the mixing vessel.
  • the electrode layer paste is applied to the carrier substrate via a first line.
  • a second dielectric spectroscopy unit is arranged in the first line. This ensures that the entire electrode layer paste is analyzed before it is applied to the carrier substrate.
  • the measurement data determined is transmitted to the AI engine via data lines.
  • a first quality value which in particular describes the conductivity or the homogeneity of the electrode layer paste, is determined in the AI engine.
  • the AI engine is trained using operating data from battery cells into which the electrode layers have been placed. ned.
  • the quality value can be determined based on the operating data.
  • the operating data are combined with the electrical properties of the electrode layer paste or the electrical properties over time to form a comparative value.
  • the AI engine then assigns a quality value to the comparison value.
  • the AI engine can make statements about the quality of the dielectric properties, such as conductivity or the homogeneity value of the electrode layer paste, after it has been trained with operating data from battery cells (or battery storage systems that include the battery cells).
  • operating data from battery cells can also be included in the determination of the first quality value, without each electrode layer having to be built into a battery cell.
  • the selection of technical parameters of the dielectric spectroscopy unit can enable measurement of different technical properties of the slurry to be examined.
  • the electrical insulation of the electrodes of the spectroscopy unit allows the use of a conductive medium about
  • the variation of the measurement frequency of the dielectric spectroscopy unit allows a measurement that is comparable to electroimpedance spectroscopy in certain frequency ranges.
  • a response of the system to be measured to electrical vibration excitation at different frequencies is analyzed for both sensors.
  • electroimpedance spectroscopy however, the complete impedance, ie including the electrical conductivity, of a finished battery cell is typically determined in the prior art.
  • a change in the dielectric properties of the electrode layer paste is already determined during the production process.
  • the manufacturing conditions can still be changed in this case.
  • the dielectric spectroscopy unit By using the dielectric spectroscopy unit, it can also be determined whether the materials in the raw suspension were not only mixed, but also mechanically damaged. Depending on the selected measuring frequency of the spectroscopy unit, this can result in a change in the excitation response, i.e. the electrical properties of the raw suspension.
  • the measurement units laser scan unit, porosimetry unit, hyperspectral camera and the electrical spectroscopy unit mentioned in the examples can also be used in a production unit and all of them provide measurement data for an AI engine. This advantageously increases the robustness of the evaluation of the first quality value of the electrode layer.

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Abstract

Computergestütztes Verfahren zur Analyse einer Elektrodenschicht einer Batteriezelle mittels einer KI-Engine, Verfahren zum Trainieren einer KI-Engine, Herstellungsverfahren eines Batteriespeichers und Herstellungseinheit Die Erfindung betrifft ein computergestütztes Verfahren zur Analyse einer Elektroden-Paste und/oder einer Elektrodenschicht für eine Batteriezelle mit mehreren Schritten. Zunächst erfolgt das Bereitstellen wenigstens einer Messeinrichtung zu Messen einer Eigenschaft der Elektrodenschicht- Paste und/oder der Elektrodenschicht während eines Herstellungsverfahrens. Es wird eine Eigenschaft der Elektrodenschicht-Paste und/oder der Elektrodenschicht gemessen und Messdaten werden mittels der Messeinrichtung erzeugt. Es wird eine KI-Engine bereitgestellt. Es wird ein Qualitätswerts der Elektrodenschichtpaste und/oder der Elektrodenschicht mittels der KI-Engine ermittelt. Für das Trainieren einer KI-Engine wird die Elektrodenschicht nach dem Messen der Eigenschaft in eine Batteriezelle eingebracht, die Batteriezelle wird in Betrieb genommen und Betriebsdaten der Batteriezelle werden ermittelt. Diese Betriebsdaten werden mit der Eigenschaft der Elektrodenschicht-Paste und/oder der Elektrodenschicht korreliert.

Description

Beschreibung
Computergestütztes Verfahren zur Analyse einer Elektroden schicht einer Batteriezelle mittels einer KI-Engine, Verfah ren zum Trainieren einer KI-Engine, Herstellungsverfahren ei nes Batteriespeichers und Herstellungseinheit
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Analyse einer Elekt- rodenschicht-Paste und/oder einer Elektrodenschicht, ein Ver fahren zum Trainieren einer KI-Engine, ein Herstellungsver fahren eines Batteriespeichers, eine Herstellungseinheit und ein Computerprogrammprodukt.
Lithium-Ionen-Akkumulatoren, im Folgenden auch Lithium-Ionen- Batterien genannt, werden aufgrund ihrer hohen Leistungsdich te und Energiedichte in mobilen und stationären Anwendungen als Energiespeicher eingesetzt.
Eine Lithium-Ionen-Batterie umfasst typischerweise mehrere Batteriezellen. Eine Batteriezelle, insbesondere eine Lithi- um-Ionen-Batteriezelle, umfasst eine Vielzahl von Schichten. Typischerweise umfassen diese Schichten Anoden, Kathoden, Se paratoren und weitere Elemente. Diese Schichten können als Stapel oder als Wicklungen ausgestaltet sein.
Die Elektroden umfassen üblicherweise Metallfolien, insbeson dere umfassend Kupfer und/oder Aluminium, welche mit einem Aktivmaterial beschichtet werden. Als Aktivmaterial wird da bei typischerweise eine lithiumverbindungen- oder Kohlen stoffhaltige Paste, Slurry genannt, aufgetragen. Die Folien und die Beschichtung weisen jeweils eine Dicke von einigen Mikrometern auf. Bereits einige Mikrometer Abweichung in der Dicke der Beschichtung oder bei der Materialzusammensetzung bergründen negative Auswirkungen auf die Qualität der Elekt rode. Nachteilig werden bei unregelmäßiger Beschichtung somit qualitativ minderwertige Batteriezelle hergestellt. Weiterhin ist ein sicheres Betreiben der Batteriezelle nachteilig nicht sichergestellt . Derzeit können im Stand der Technik fehlerhafte Beschichtun gen häufig erst nach Abschluss des gesamten Produktionspro zesses der Batteriezelle im Rahmen eines sogenannten End- of- line-Tests durchgeführt werden. Teilweise werden fehlerhafte Beschichtungen auch erst nach mehreren Jahren der Batterie zelle im Betrieb festgestellt.
Nachteilig wird somit ein großer Anteil Ausschuss fehlerhaf ter Batteriezellen während der Batterieproduktion erzeugt. Somit weist der Produktionsprozess einen großen Materialbe darf und Energiebedarf auf, um eine ausreichende Menge quali tativ hochwertiger Batteriezellen zu produzieren.
Es ist somit Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfah ren zur Analyse während eines Herstellungsverfahrens, ein Herstellungsverfahren eines Batteriespeichers, eine Herstel lungseinheit und ein Computerprogrammprodukt bereitzustellen, welche eine Ausschussquote der Batterieherstellung reduzie ren.
Die Aufgabe wird erfindungsgemäß mit einem Verfahren zur Ana lyse einer Elektrodenschicht-Paste und/oder einer Elektroden schicht gemäß Anspruch 1, einem Verfahren zum Trainieren ei ner KI-Engine gemäß Anspruch 9, einem Herstellungsverfahren eines Batteriespeichers gemäß Anspruch 12, einer Herstel lungseinheit gemäß Anspruch 13 und einem Computerprogrammpro dukt gemäß Anspruch 15 gelöst.
Das erfindungsgemäße computergestützte Verfahren zur Analyse einer Elektrodenschicht-Paste und/oder einer Elektroden schicht für eine Batteriezelle umfasst mehrere Schritte. Zu nächst erfolgt das Bereitstellen wenigstens einer Messein richtung zu Messen einer Eigenschaft der Elektrodenschicht- Paste und/oder der Elektrodenschicht während eines Herstel lungsverfahrens. Mittels der Messeinrichtung wird die Eigen schaft der Elektrodenschicht-Paste und/oder der Elektroden schicht gemessen und Messdaten werden erzeugt. Weiterhin wird eine KI-Engine bereitgestellt. Mittels der KI-Engine wird ein Qualitätswert der Elektrodenschicht-Paste und/oder der Elekt rodenschicht basierend auf den Messdaten ermittelt.
In einem erfindungsgemäßen Verfahren zum Trainieren der KI- Engine wird die Elektrodenschicht nach dem Messen der Eigen schaft in eine Batteriezelle eingebracht. Die Batteriezelle wird in Betrieb genommen. Betriebsdaten der Batteriezelle werden ermittelt. Die Betriebsdaten der Batteriezelle werden mit der Eigenschaft der Elektrodenschicht und/oder der Elekt- rodenschicht-Paste korreliert. Basierend auf dieser Korrela tion wird der Qualitätswert ermittelt.
Das erfindungsgemäße Herstellungsverfahren eines Batterie speichers umfasst mehrere Schritte. Zunächst erfolgt das Ana lysieren einer Elektrodenschicht-Paste und/oder einer Elekt rodenschicht für eine Batteriezelle des Batteriespeichers ge mäß dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Analyse der Elektro denschicht. Es erfolgt das Anpassen einer Herstellungsbedin gung zum Herstellen der Elektrodenschicht basierend auf we nigstens einem Qualitätswert.
Das erfindungsgemäße Herstellungsverfahren eines Batterie speichers umfasst mehrere Schritte. Zunächst erfolgt das Ana lysieren einer Elektrodenschicht für den Batteriespeicher ge mäß dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Analyse der Elektro denschicht. Die in dem computergestützten Verfahren zur Ana lyse eingesetzte KI-Engine wurde insbesondere gemäß des er findungsgemäßen Verfahrens zum Trainieren der KI-Engine trai niert. Es erfolgt das Anpassen einer Herstellungsbedingung zum Herstellen der Elektrodenschicht basierend auf wenigstens einem ersten Qualitätswert.
Die erfindungsgemäße Herstellungseinheit zum Herstellen eines Batteriespeichers umfasst eine Elektrodenschichtherstellungs einrichtung mit Messeinrichtung und mit einer KI-Engine, wel che eingerichtet ist, das erfindungsgemäße Verfahren zur Ana lyse auszuführen. Das erfindungsgemäße Computerprogrammprodukt ist direkt in einen Speicher einer programmierbaren Recheneinheit ladbar, umfasst Programmcode-Mittel, um das erfindungsgemäße Verfah ren zu Analyse auszuführen, wenn das Computerprogrammprodukt in der Recheneinheit ausgeführt wird.
Im Zusammenhang mit der Patentanmeldung kann unter einer KI- Engine ein Computersystem verstanden werden, welches eine „Anwendung", also eine ausführbare Datei oder auch eine Pro grammbibliothek, umfasst, welche mittels Künstlicher Intelli genz (KI) insbesondere Korrelationen unterschiedlicher Einga bedaten erlernt.
Die KI-Engine weist eine Ausführungsumgebung auf. Im Zusam menhang mit der Patentanmeldung kann unter einer Ausführungs umgebung eine virtuelle Maschine, beispielsweise eine Java Virtual Machine, ein Prozessor oder eine Betriebssystemumge bung verstanden werden. Die Ausführungsumgebung kann auf ei ner physikalischen Recheneinheit (Prozessor, Mikrocontroller, CPU, CPU Core) realisiert sein. Dabei kann die Ausführung der Anwendung in einem Lernmodus und in einem Ausführungsmodus auf derselben physikalischen Recheneinheit erfolgen. Ebenso ist es beispielsweise möglich, dass die Ausführung der Anwen dung in einem Lernmodus in einer anderen physikalischen Re cheneinheit erfolgt. So kann z.B. das Anlernen beispielsweise in einer speziellen Anlern-Recheneinheit erfolgen. Die Aus führung in einem Ausführungsmodus erfolgt beispielsweise in einer zweiten Recheneinheit, wobei die beim Anlernen ermit telte Gültigkeitsinformation bei der Ausführung in der Aus führungs-Recheneinheit verwendet wird. Die durch die Anlern- Recheneinheit beispielsweise ermittelte Gültigkeitsinformati on wird vorzugsweise manipulationsgeschützt bereitgestellt.
Unter Elektrodenschicht-Paste (engl. Slurry) wird die Rohsub stanz für das Herstellen der Elektrodenschicht verstanden. Das erfindungsgemäße Verfahren zur Analyse einer Elektroden schicht eines Batteriespeichers nimmt bereits während der Produktion wenigstens eine Eigenschaft der Elektrodenschicht- Paste und/oder der Elektrodenschicht mittels der Messeinrich tung auf. In anderen Worten erfolgt Analysieren der Elektro- denschicht-Paste und/oder der Elektrodenschicht online, also ohne physikalisch in die Elektrodenschicht direkt eingreifen zu müssen.
Vorteilhaft wird der Qualitätswert somit nicht nur basierend auf einzelnen Grenzwerten für einzelne Produktionsschritte, insbesondere das Aufbringen der Elektrodenschicht auf ein Substrat und/oder der Elektrodenschicht-Eigenschaften, ermit telt, sondern vorteilhaft werden Betriebswerte der vollstän dig gefertigten Batteriezellen in die Bewertung des Quali tätswerts einbezogen. In anderen Worten geht alternativ oder zusätzlich zu Grenzwerten, welche einzelnen Produktions schritte vorgegeben sind, mit in den Qualitätswert ein, ob die analysierten Eigenschaften der Elektrodenschicht-Paste und/oder der Elektrodenschicht mit qualitativ hochwertigen Betriebsdaten Zusammenhängen. Insbesondere wird während des Trainings der KI-Engine nicht lediglich ein Grenzwert für ei ne genannte Eigenschaft eingehalten, sondern vielmehr das Zu sammenwirken der einzelnen Eigenschaften und der Folge auf die Betriebsdaten analysiert.
In anderen Worten gehen in den Qualitätswert die Messdaten und eine Bewertung der Messdaten basierend auf einer Korrela tion der Messdaten mit den Betriebsdaten ein.
Als Betriebsdaten werden insbesondere Ruhe- oder Betriebs spannung, Strom, Innenwiderstand und/oder Kapazität der Bat terie im Betrieb verstanden. In anderen Worten können Be triebsdaten einen zweiten Qualitätswert darstellen.
Diese Zusammenhänge können für den Fachmann überraschend sein. Es ist möglich, dass Grenzwerte für einzelne Produkti onsschritte überschritten werden, der Qualitätswert aber den- noch ausreichend gut ist. Genauso ist es möglich, dass die einzelnen Produktionsschritte innerhalb vorgegebener Grenz werte liegen, der Qualitätswert aber dennoch als unzureichend zu bewerten ist, da sich kleine Abweichungen von einem Pro duktionsschritte zum nächsten Produktionsschritte aufaddie ren. Durch das Trainieren der KI-Engine ist es vorteilhaft möglich, den Qualitätswert schon frühzeitig während des Her stellungsverfahrens zu ermitteln, wenn die trainierte KI- Engine in einem Herstellungsverfahren für die Analyse der Elektrodenschicht-Paste und/oder Elektrodenschicht eingesetzt wird. Somit kann vorteilhaft frühzeitig erkannt werden, wenn sich die Qualität der Elektrodenschicht verschlechtert.
Es ist weiterhin vorteilhaft möglich, eine Information, wel che über eine Ausgabe von „Elektrodenschicht ist in Ordnung" oder „Elektrodenschicht ist Ausschuss" hinausgeht, zu ermit teln. Vorteilhaft kann somit eingeschätzt werden, ob die Elektrodenschicht ausreichend qualitativ gut ist, um in eine Batteriezelle verbaut zu werden. Weiterhin kann mittels des abweichenden Qualitätswerts ermittelt werden, welche der Her stellungsbedingungen vorteilhaft anzupassen sind, um die Qua lität der Elektrodenschicht zu verbessern.
In einer vorteilhaften Ausgestaltung und Weiterbildung der Erfindung werden wenigstens zwei Messeinrichtungen verwendet und mit einer ersten Messeinrichtung wird eine erste Eigen schaft der Elektrodenschicht-Paste und/oder der Elektroden schicht bestimmt und mit einer zweiten Messeinrichtung eine zweite Eigenschaft der Elektrodenschicht-Paste und/oder der Elektrodenschicht bestimmt. Vorteilhaft werden somit in die Bestimmung des Qualitätswerts eine größere Anzahl unter schiedlicher Messwerte einbezogen. Dies ermöglicht vorteil haft eine Bestimmung des Qualitätswerts, welche robuster und zuverlässiger ist.
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung und Weiterbil dung der Erfindung werden der ersten Eigenschaft und der zweiten Eigenschaft beim Messen eine Ortsinformation zugeord- net. An einem Ort wird ein Vergleichswert ermittelt. Der Ver gleichswert wird in die Korrelationsbestimmung der KI-Engine während des Trainings einbezogen. Somit können Informationen über genau einen Ort der Elektrodenschicht zusammengeführt werden. Insbesondere ist es somit möglich Rückschlüsse über Formen von Löchern oder Rissen der Elektrodenschicht zu ana lysieren. Vorteilhaft ist es wiederum möglich anhand der For men von Löchern oder Rissen auf mögliche fehlerhaft einge stellte Herstellungsvorrichtungen, insbesondere Auftragsvor richtungen der Elektrodenschicht-Paste auf ein Trägersub strat, schließen zu können. Vorteilhaft können diese fehler haft eingestellten Herstellungsvorrichtungen anschließend korrigiert werden.
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung und Weiterbil dung der Erfindung wird die KI-Engine mittels Deep-Learning- Methoden trainiert, den ersten Qualitätswert in Qualitäts klassen einzuteilen und einen Ort der Elektrodenschicht einer Qualitätsklasse zuzuordnen. Vorteilhaft ist es somit möglich, die Elektrodenschicht ortsaufgelöst zu analysieren. Vorteil haft kann dann gezielt ein qualitativ minderwertiger Ab schnitt der Elektrodenschicht verworfen werden. Vorteilhaft wird eine minderwertige Elektrodenschicht somit nicht in die eine Batteriezelle verbaut, welche dann unzuverlässig funkti onieren würde und zu Ausschuss führen würde.
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung und Weiterbil dung der Erfindung wird als die Messeinrichtung eine La serscan-Einrichtung zum Bestimmen einer topologischen Eigen schaft als Eigenschaft der Elektrodenschicht verwendet. Es wird also ein Bild der Elektrodenschicht mit einer Laserscan- Einrichtung aufgenommen. Basierend auf den Bildinformationen werden topologische Eigenschaften der Elektrodenschicht be stimmt. Vorteilhaft ermöglicht eine Korrelation der topologi schen Eigenschaften der Elektrodenschichten mit den Betriebs daten der Batteriezelle eine Bewertung der Elektrodenschicht bereits während des Herstellungsverfahrens. In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung und Weiterbil dung der Erfindung werden als eine Messeinrichtung eine Poro sitäts-Messeinrichtung, insbesondere eine Ultraschall Mess einheit oder ein Computertomograf, zum Messen eines Porosi tätswerts der Elektrodenschicht verwendet.
Mittels der Analyse der topologischen Eigenschaften der Elektrodenschicht, mit der Analyse der Porosität der Elektro denschicht und/oder mit einer Kombination aus beiden Messme thoden, wobei die Messwerte dann ortsaufgelöst am selben Ort ermittelt werden, ist es möglich, zu analysieren, ob Risse in der Elektrodenschicht vorliegen und falls ja, ob diese Risse mit einer insbesondere geringen Beschichtungsdicke und/oder einer hohen Porosität korrelieren. Es ist also vorteilhaft möglich, eine Information, welche über eine Ausgabe von „Elektrodenschicht ist in Ordnung" oder „Elektrodenschicht ist Ausschuss" hinausgeht, zu ermitteln. Vorteilhaft kann so mit eingeschätzt werden, ob die Elektrodenschicht ausreichend qualitativ gut ist, um in eine Batteriezelle verbaut zu wer den. Weiterhin können anhand des ersten Qualitätswerts vor teilhaft Rückschlüsse auf mögliche fehlerhafte Produktions prozessschritte gezogen werden.
In einer vorteilhaften Ausgestaltung und Weiterbildung der Erfindung wird für wenigsten zwei Orte in der Elektroden schicht ein Reliefwert basierend auf einem Vergleichswert und wenigstens einer Eigenschaft der Elektrodenschicht-Paste und/oder Elektrodenschicht ermittelt. Darauf basierend wird wenigstens eine Form wenigstens einer Vertiefung und/oder An zahl von Vertiefungen basierend auf dem wenigstens einen Re liefwert ermittelt. Vorteilhaft ist es somit möglich, zu ana lysieren ob in der Elektrodenschicht insbesondere Risse, punktförmige Löcher oder Schwankungen der Beschichtungsdicke vorliegen. Vorteilhaft kann die Elektrodenschicht somit sehr differenziert schon während des Herstellungsprozesses analy siert werden. Basierend auf diesen Informationen kann vor teilhaft frühzeitig eingeschätzt werden, ob die Elektroden schicht eine ausreichend hohe Qualität aufweist, sie in eine Batteriezelle einzubauen. In anderen Worten, geht in den ers ten Qualitätswert auch mit ein, wie die Form der Vertiefungen strukturiert ist, wobei die unterschiedlichen Formen hin sichtlich eines Einflusses auf die Qualität der Elektroden schicht insbesondere mittels Toleranzgrenzwerten bewertet werden.
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung und Weiterbil dung der Erfindung wird als Porositäts-Messeinrichtung eine Ultraschall-Messeinheit oder ein Röntgenstrahlen-basiertes Messverfahren, insbesondere ein Computertomograf, verwendet. Vorteilhaft kann mittels diesem Messmethoden die Porosität kontaktlos während des Herstellungsprozesses ermittelt wer den. Es ist zusätzlich möglich mittels der Röntgenmethoden eine Struktur der Elektrodenschicht nach dem Herstellungspro zess zu ermitteln, um die Struktur, welche mit den optischen Methoden gemessen wurde, zu verifizieren.
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung und Weiterbil dung der Erfindung werden als eine Messeinrichtung eine Hy perspektralkamera und/oder eine Dielektrizitätsspektroskopie- Einheit verwendet. Mittels der Hyperspektralkamera kann ba sierend auf den Bilddaten insbesondere eine chemische Zusam mensetzung der Elektrodenschicht als Eigenschaft bestimmt werden mittels der Dielektrizitätsspektroskopie-Einheit kön nen insbesondere dielektrische Eigenschaften als Eigenschaft ermittelt werden.
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung und Weiterbil dung der Erfindung wird als Qualitätswert ein erster Quali tätswert, insbesondere ein Durchmischungsgrad, ein Reliefwert und/oder ein Riss-Wert der Elektrodenschicht ermittelt. Vor teilhaft geben diese Größen eine Qualität der Elektroden schicht wieder.
In einer weiteren vollhaften Ausgestaltung und Weiterbildung der Erfindung wird als Qualitätswert ein zweiter Qualitäts wert, insbesondere ein Alterungsverhalten, eine Kapazität, eine Ruhespannung, eine Betriebsspannung und/oder ein Innen widerstand der Batteriezelle und/oder des Batteriespeichers mit der Batteriezelle verwendet. In anderen Worten werden die Batteriedaten, welche mittels Messungen als Betriebsdaten er mittelt werden, als ein zweiter Qualitätswert angesehen.
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung und Weiterbil dung der Erfindung wird als Porositätswert eine Porosität und/oder eine Porendichte und/oder eine Porenverteilung und/oder ein Porenvolumen ermittelt. Es ist somit möglich, die Porosität basierend auf unterschiedlichen Methoden auszu werten und diese Ergebnisse bei Bedarf zu kombinieren.
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung und Weiterbil dung der Erfindung werden als Herstellungsbedingungen Tempe raturen der Lösungen und/oder Temperaturen der Umgebung, Lö sungsmittelanteil in der Elektroden-Rohlösung für die Elekt rodenschicht, und/oder der Durchmischungsgrad der Elektroden- Rohlösung angepasst. Eine Anpassung erfolgt derart, dass der erste Qualitätswert und/oder der zweite Qualitätswert verbes sert wird.
Weitere Merkmale, Eigenschaften und Vorteile der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung un ter Bezugnahme auf die beiliegenden Figuren. Darin zeigen schematisch:
Figur 1 eine Herstellungseinheit mit einer Elektroden schichtherstellungseinrichtung mit einer Laserscan- Einrichtung, einer Porositäts-Messeinrichtung und einer KI-Engine;
Figur 2 eine Elektrodenschichtherstellungseinrichtung und zwei Batteriezellen;
Figur 3 ein Verfahrensschema zur Analyse einer Elektroden schicht für eine Batteriezelle. Figur 1 zeigt eine Herstellungseinheit 1. Die Herstellungs einheit 1 umfasst eine Elektrodenschichtherstellungseinrich tung 8. Die Elektrodenschichtherstellungseinrichtung 8 um fasst zwei Messeinrichtungen: Als eine erste Messeinrichtung eine Laserscan-Einrichtung 5, als eine zweite Messeinrichtung eine Porositäts-Messeinrichtung 9. Sie umfasst weiterhin eine KI-Engine 111. 100. Die KI-Engine 111 ist mit der Laserscan- Einrichtung 5 und der Porositäts-Messeinrichtung 9 über ein Datenkabel verbunden. Die Elektrodenschichtherstellungsein richtung 8 umfasst ein Trägersubstrat 3 auf das eine Elektro denschicht 4 aus einer Elektrodenschicht-Paste 2 (engl.: Slurry) aufgebracht wird. Die Elektrodenschicht-Paste 2 wird in einem Behälter mittels eines Rührwerks 7 homogenisiert.
Das Rührwerk 7 und der Substrattransport sind ebenfalls über ein Datenkabel mit der KI-Engine 111 verbunden.
Mit der Laserscan-Einrichtung 5 wird in diesem Beispiel als eine Eigenschaft wenigstens ein Bild der Elektrodenschicht 4 und eine Ortsinformation El aufgenommen. Weiterhin wird mit tels der Porositäts-Messeinrichtung 9 eine zweite Eigen schaft, nämlich eine Porosität und/oder eine Elektroden schichtdicke der Elektrodenschicht 4, bestimmt. In diesem Beispiel erfolgt die Analyse an derselben Stelle der Elektro denschicht 4, nachdem das Substrat mit der Elektrodenschicht 4 weitertransportiert wurde, nun gekennzeichnet mit der Ortsinformation El'. Die Analyse der Porosität erfolgt wäh rend der Herstellung der Elektrodenschicht 4. Die Porositäts- Messeinrichtung ist dann insbesondere als Ultraschall- Messeinheit, als Röntgenabsorptions-Einheit oder als Compu tertomograf ausgestaltet.
Die Messdaten werden in diesem Beispiel an die KI-Engine 111 übertragen. In der KI-Engine 111 werden dann die topologi schen Eigenschaften der Elektrodenschicht 4 basierend auf we nigstens einem Bild in Abhängigkeit der Ortsinformation El bestimmt. Die topologischen Eigenschaften, in anderen Worten eine dreidimensionale Abbildung der Elektrodenschichtoberflä che, werden dann mit dem Porositätswert und/oder der Elektro- denschichtdicke an diesem Ort verglichen. Basierend auf dem Vergleich wird in diesem Beispiel ein Vergleichswert ermit telt. Es ist aber ebenso möglich die beiden Eigenschaften ge trennt voneinander zu betrachten.
Basierend auf diesen Vergleichswert wird ein erster Quali tätswert der Elektrodenschicht ermittelt. Als erster Quali tätswert wird insbesondere ein Durchmischungsgrad der Elekt rodenschicht 4 oder eine Rauheit der Elektrodenschicht 4 er mittelt.
Das Ermitteln des Qualitätswerts erfolgt mittels der KI- Engine 111, wie in Figur 2 gezeigt. Beispiel ist die KI- Engine 111 ein Computersystem mit einer Recheneinheit 100.
Die KI-Engine 111 wird mittels Betriebsdaten aus Batteriezel len 50, in welche die Elektrodenschichten 4 eingebracht wur den, trainiert: Basierend auf den Betriebsdaten wird der Qua litätswert ermittelt. Dabei wird die KI-Engine 111 trainiert, die Betriebsdaten mit den einzelnen Eigenschaften, in diesem Beispiel der Porosität und der topologischen Eigenschaft, und/oder mit dem Vergleichswert zu korrelieren und einen Qua litätswert zu bestimmen.
Dieser Qualitätswert kann insbesondere Auskunft über den Pro duktionsprozess geben. Insbesondere kann analysiert werden, wie Störungen relativ zueinander verteilt sind und wie deren Position zueinander ist. Insbesondere kann analysiert werden, ob Risse besonders häufig im Bereich geringer Beschichtungs dicken liegen. Weiterhin kann insbesondere analysiert werden, ob die Porosität dann hoch ist, wenn eine hohe Anzahl von Lö chern auf eine lokale Position der Elektrodenschicht begrenzt sind. Im letzteren Fall kann es sein, dass die Beschichtungs einrichtung neu eingestellt werden sollte.
Zum Trainieren der KI-Engine 111 kann weiterhin eine zusätz liche Bestimmung der Porosität erfolgen. Insbesondere kann eine externe Porositätsbestimmung, insbesondere mittels opti scher Methoden aus Schnittbildern oder Gas-Porosimetrien, durchgeführt werden. Die Ergebnisse dieser Porositätsbestim- mung können mit den Ergebnissen des Onlineverfahrens der Po rositätbestimmung verglichen werden. Weiterhin können zusätz liche Informationen über die Elektrodenschicht 4, insbesonde re Rückschlüsse auf die innere Struktur, wie eine Korngrößen verteilung oder Korngrenzen, ermittelt werden.
Es ist durch den Einsatz der trainierten KI-Engine möglich, basierend auf einzelnen Eigenschaften oder basierend auf dem Vergleichswert, welcher basierend auf den Bilddaten der La serscan-Einrichtung, der Porosität und/oder der Elektroden schichtdicke bestimmt wird, einen Qualitätswert zu ermitteln. Vorteilhaft können Betriebsdaten von Batteriespeichern mit eingebracht werden, ohne dass jede Elektrodenschicht bereits in eine Batteriezelle eingebaut werden müsste.
Weiterhin können vorteilhaft Porositätswerte, welche offline gemessen wurden mit Porositätswerten, welche online gemessen wurden, korreliert werden, um eine Auswertung der Elektroden schicht 4 mittels der KI-Engine weiter zu optimieren. In an deren Worten können basierend auf dem Vergleichswert auch Aussagen über die innere Struktur der Elektrodenschicht 4, insbesondere über Korngrößenverteilungen oder Korngrenzen, getroffen werden, ohne wiederum eine Offlinebestimmung der Porosität durchführen zu müssen.
Basierend auf diesem Qualitätswert können nun, wie bereits in dem ersten Ausführungsbeispiel gezeigt, Herstellungsbedingun gen der Herstellungseinheit 1 angepasst werden. In diesem Beispiel wird das Rührwerk 7 der Elektroden-Rohlösung 2 mit tels eines zweiten Steuersignals 102 und/oder die Laufge schwindigkeit des Elektrodensubstrates 3 mittels eines ersten Steuersignals 101 angepasst.
Figur 3 zeigt schematisch das Verfahren zur Analyse einer Elektrodenschicht-Paste 2 und/oder einer Elektrodenschicht 4 einer Batteriezelle 50 in einer Elektrodenschichtherstel lungseinrichtung 1. In einem ersten Schritt S1 wird wenigstens eine Messeinrich tung zu Messen einer Eigenschaft einer Elektrodenschicht- Paste 2 und/oder einer Elektrodenschicht 4 bereitgestellt. In einem zweiten Schritt S2 erfolgt das Messen der Eigenschaft der Elektrodenschicht-Paste 2 und/oder der Elektrodenschicht und das Erzeugen von Messdaten mittels der Messeinrichtung.
In einem dritten Schritt S3 erfolgt das Bereitstellen einer KI-Engine 111. In einem vierten Schritt S4 erfolgt das Ermit teln eines ersten Qualitätswerts der Elektrodenschicht Paste 2 und/oder der Elektrodenschicht 4 mittels der KI-Engine. In einem fünften Schritt S5 erfolgt das Trainieren der KI- Engine. Hierfür wird in einem sechsten Schritt S6 die Elekt rodenschicht nach dem Messen der Eigenschaft in eine Batte riezelle eingebracht. Die Batteriezelle wird in Betrieb ge nommen und die Betriebsdaten werden ermittelt. In einem sieb ten Schritt S7 werden die Betriebsdaten mit der Eigenschaft der Elektrodenschicht-Paste 2 und/oder der Elektrodenschicht 4 korreliert.
Mittels der trainierten KI-Engine 111 kann dann das Ermitteln des ersten Qualitätswerts der Elektrodenschicht 4 in Abhän gigkeit des Vergleichswerts erfolgen, ohne dass die Elektro denschicht 4 in eine Batteriezelle 50 eingebaut werden müss te.
In einem weiteren Beispiel, nicht in den Figuren gezeigt, um fasst die Herstellungseinheit eine Elektrodenschichtherstel lungseinrichtung, eine Hyperspektralkamera als Messsensor und eine KI-Engine. Die Elektrodenschichtherstellungseinrichtung umfasst ein Trägersubstrat auf das eine Elektrodenschicht aus einer Elektrodenschicht-Paste (engl.: Slurry) aufgebracht wird. Die Elektrodenschicht-Paste wird in einem Behälter mit tels eines Rührwerks homogenisiert.
Die Hyperspektralkamera nimmt ein Bild mit wenigstens zwei Bildpunkten der Elektrodenschicht auf. Die beiden Bildpunkte liegen an zueinander benachbarten Orten. Basierend auf den Bildpunkten kann eine Materialeigenschaft der Elektroden schicht mittels der KI-Engine ermittelt werden. In diesem Beispiel erfolgt basierend auf den Bilddaten die Auswertung der Materialzusammensetzung als Materialeigenschaft. Die Ma terialzusammensetzungen, welche an den beiden benachbarten Orten ermittelt wurden, werden zu einem Vergleichswert zusam mengefasst. Dieser Vergleichswert kann insbesondere ein Kon zentrationsgradient einer definierten Materialzusammensetzung und/oder ein Konzentrationsgradient einer definierten Kompo nente der Elektrodenschicht-Paste, auch Elektroden-Rohlösung genannt, sein. Basierend auf diesem Vergleichswert kann dann eine charakteristische Eigenschaft ermittelt werden. Eine charakteristische Eigenschaft ist in diesem Beispiel ein Ma terialzusammensetzungsgradient. Basierend auf diesem Materi alzusammensetzungsgradient kann insbesondere auch einen Mate- rialhomogenitätswert bestimmt werden.
Die KI-Engine wurde auch in diesem Beispiel mittels Betriebs daten aus der Batteriezelle, in welche die Elektrodenschich ten eingebracht wurden, trainiert. Basierend auf den Be triebsdaten kann ein Qualitätswert ermittelt werden, wobei die KI-Engine trainiert wird, den Qualitätswert mit der cha rakteristischen Eigenschaft zu korrelieren.
Somit ist es durch den Einsatz der trainierten KI-Engine mög lich, basierend auf der charakteristischen Eigenschaft, wel che mittels der Hyperspektralkamera und des aufgenommenen Bildes analysiert wird, einen Qualitätswert zu bestimmen. Ba sierend auf diesem Qualitätswert können nun Herstellungsbe dingungen der Herstellungseinheit angepasst werden. In diesem Beispiel wird das Rührwerk der Elektrodenschicht-Paste mit tels eines zweiten Steuersignals und/oder die Laufgeschwin- digkeit des Elektrodensubstrates mittels eines ersten Steuer signals angepasst.
Weiterhin ist es möglich anhand eines Vergleichs der benach barten Bildaufnahmen Materialzusammensetzungsgradienten und/oder Schichtdicken zu bestimmen. Vorteilhaft kann anhand dieser Auswertung ermittelt werden, wo Defekte, wie insbeson dere Risse und/oder Einschlüsse in der Elektrodenschicht vor liegen.
In einem weiteren Ausführungsbeispiel der Erfindung, welche nicht in den Zeichnungen dargestellt sind, ist sind als Mess einrichtungen zwei dielektrische Spektroskopie-Einheiten in der Herstellungseinheit angeordnet. Die Herstellungseinheit umfasst eine Elektrodenschichtherstellungseinrichtung und ei ne KI-Engine. Die Elektrodenschichtherstellungseinrichtung umfasst ein Trägersubstrat auf das eine Elektrodenschicht aus einer Elektrodenschicht-Paste (engl.: Slurry) aufgebracht wird. Die Elektrodenschicht-Paste für die Elektrodenschicht wird in einem Mischbehälter mittels eines Rührwerks homogeni siert.
In dem Mischbehälter ist eine erste dielektrische Spektrosko pie-Einheit angeordnet. In diesem Beispiel befindet sich die erste dielektrische Spektroskopie-Einheit am Randbereich des Mischbehälter. Es ist alternativ ebenso denkbar, die dielekt rische Spektroskopie-Einheit zentral im Mischbehälter oder an Orten, wie den Toträumen in den Ecken des Mischbehälter anzu ordnen.
Die Elektrodenschicht-Paste wird über eine erste Leitung auf das Trägersubstrat aufgebracht. In diesem Beispiel ist in der ersten Leitung eine zweite dielektrische Spektroskopie- Einheit angeordnet. Diese gewährleistet, dass die gesamte Elektrodenschicht-Paste, bevor sie auf das Trägersubstrat aufgebracht wird, analysiert wird.
Die ermittelten Messdaten werden über Datenleitungen die KI- Engine übermittelt. In der KI-Engine wird ein erster Quali tätswert, welcher insbesondere die Leitfähigkeit oder die Ho mogenität der Elektrodenschicht-Paste beschreibt, ermittelt.
Die KI-Engine wird mittels Betriebsdaten aus Batteriezellen, in welche die Elektrodenschichten eingebracht wurden, trai- niert. Basierend auf den Betriebsdaten kann der Qualitätswert ermittelt werden. Dafür werden die Betriebsdaten mit der die lektrischen Eigenschaft der Elektrodenschicht-Paste oder dem zeitlichen Verlauf der die elektrischen Eigenschaft zu einem Vergleichswert zusammengeführt. Dem Vergleichswert wird dann durch die KI-Engine ein Qualitätswert zugeordnet. In anderen Worten kann die KI-Engine, nachdem sie mit Betriebsdaten von Batteriezellen (oder Batteriespeichern, welche die Batterie zellen umfassen) trainiert wurde, Aussagen über die Qualität der dielektrischen Eigenschaften wie insbesondere Leitfähig keit oder Homogenitätswert der Elektrodenschicht-Paste tref fen.
Vorteilhaft ist es somit möglich, mittels des Einsatzes der KI-Engine schon sehr frühzeitig, nämlich während des Herstel lungsverfahrens, Aussagen über die Qualität der Elektroden schicht und/oder die spätere Qualität der Batteriezellen treffen zu können. Als Folge der Analyse ist es dann möglich, in das Herstellungsverfahren einzugreifen. Alternativ oder zusätzlich ist es möglich, Elektrodenschichten, welche aus der Elektrodenschicht-Paste hergestellt wurden und die Anfor derungen an den ersten und/oder zweiten Qualitätswert nicht erfüllen, zu verwerfen, um den Ausschuss der Batteriezellen zu minimieren.
Vorteilhaft können Betriebsdaten von Batteriezellen mit in die Ermittlung des ersten Qualitätswerts eingebracht werden, ohne dass jede Elektrodenschicht bereits in eine Batteriezel le eingebaut werden müsste.
Die Auswahl technischer Parameter der dielektrischen Spektro skopie-Einheit, wie insbesondere einer Unterbringung des Sen sors in elektrisch isolierenden Schutzelementen, die Verwen dung unterschiedlicher Messfrequenzen, oder die Wahl der Elektrodenform, kann eine Messung unterschiedlicher techni scher Eigenschaften des zu untersuchenden Slurry ermöglichen. Insbesondere erlaubt die elektrische Isolation der Elektroden der Spektroskopie-Einheit den Einsatz eines leitfähigen Medi- ums. Weiterhin erlaubt die Variation der Messfrequenz der dielektrischen Spektroskopie-Einheit eine Messung, die in be stimmten Frequenzbereichen mit der Elektroimpedanzspektrosko- pie vergleichbar ist. Für beide Sensoren wird eine Antwort des zu messenden Systems auf eine elektrische Schwingungsan regung bei unterschiedlichen Frequenzen analysiert. Bei der Elektroimpedanzspektroskopie wird allerdings typischerweise im Stand der Technik die vollständige Impedanz, also inklusi ve der Stromleitfähigkeit, einer fertig produzierten Batte riezelle ermittelt.
Vorteilhaft wird beim Messen des Slurry mit der die elektri schen Spektroskopie-Einheit, wie in diesem ersten Beispiel dargestellt, bereits während des Herstellungsverfahrens eine Änderung der dielektrischen Eigenschaften der Elektroden schicht-Paste ermittelt. Vorteilhaft können die Herstellungs bedingungen in diesem Fall noch verändert werden.
Durch den Einsatz der dielektrischen Spektroskopie-Einheit kann ebenfalls ermittelt werden, ob die Materialien der Roh- Suspension nicht nur vermischt, sondern auch mechanisch be schädigt wurden. Je nach gewählter Messfrequenz der Spektro skopie-Einheit kann dies eine Änderung der Anregungsantwort, also der die elektrischen Eigenschaften der Roh-Suspension, zur Folge haben.
Die in den Beispielen genannten Messeeinheiten Laserscan- Einheit, Porosimetrie-Einheit, Hyperspektralkamera und die lektrische Spektroskopie-Einheit können auch in einer Her stellungseinheit verwendet werden und allesamt Messdaten für eine KI-Engine bereitstellen. Vorteilhaft erhöht dies die Ro bustheit der Auswertung des ersten Qualitätswerts der Elekt rodenschicht .
Obwohl die Erfindung im Detail durch das bevorzugte Ausfüh rungsbeispiel näher illustriert und beschrieben wurde, ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele einge schränkt. Variationen hiervon können vom Fachmann abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung, wie er durch die nachfolgenden Patentansprüche definiert wird, zu verlassen.
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Bezugszeichenliste
1 Herstellungseinheit
2 Elektrodenschicht-Paste (Slurry)
3 Trägersubstrat
4 Elektrodenschicht
5 Laserscan-Einrichtung
7 Rührwerk
8 Elektrodenschichtherstellungseinrichtung
9 Porositäts-Messeinrichtung
50 Batteriezelle
100 Recheneinheit
101 erstes Steuersignal
102 zweites Steuersignal
103 Betriebsdaten
111 KI-Engine
51 Bereitstellen wenigstens einer Messeinrichtung zu Mes sen einer Eigenschaft einer Elektrodenschicht-Paste und/oder einer Elektrodenschicht
52 Messen der Eigenschaft der Elektrodenschicht-Paste und/oder der Elektrodenschicht und das Erzeugen von Messdaten mittels der Messeinrichtung
53 Bereitstellen einer KI-Engine
54 Ermitteln eines ersten Qualitätswerts der Elektroden schicht-Paste und/oder der Elektrodenschicht mittels der KI-Engine
55 Trainieren der KI-Engine
56 Einbringen der Elektrodenschicht nach dem Messen in ei ne Batteriezelle, Inbetriebnehmen der Batteriezelle und Ermitteln von Betriebsdaten
57 Korrelieren der Betriebsdaten mit der Eigenschaft der Elektrodenschicht-Paste und/oder der Elektrodenschicht

Claims

Patentansprüche
1. Computergestütztes Verfahren zur Analyse einer Elektroden- Paste und/oder einer Elektrodenschicht (4) für eine Batterie zelle (50) mit folgenden Schritten:
- Bereitstellen wenigstens einer Messeinrichtung zu Messen einer Eigenschaft der Elektrodenschicht-Paste (2) und/oder der Elektrodenschicht (4) während eines Herstellungsverfah rens,
- Messen der Eigenschaft der Elektrodenschicht-Paste (2) und/oder der Elektrodenschicht (4) und Erzeugen von Messdaten mittels der Messeinrichtung,
- Bereitstellen einer KI-Engine (111),
- Ermitteln eines Qualitätswerts der Elektrodenschicht-Paste (2) und/oder der Elektrodenschicht (4) mittels der KI-Engine (111) basierend auf den Messdaten.
2. Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 1, wobei we nigstens zwei Messeinrichtungen verwendet werden und mit ei ner ersten Messeinrichtung eine erste Eigenschaft der Elekt- rodenschicht-Paste (2) und/oder der Elektrodenschicht (4) be stimmt wird und mit einer zweiten Messeinrichtung eine zweite Eigenschaft der Elektrodenschicht-Paste (2) und/oder der Elektrodenschicht (4) bestimmt wird.
3. Computergestütztes Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei als Qualitätswert ein erster Qualitätswert als ein Durchmischungsgrad, ein Reliefwert, eine Porosität und/oder ein Riss-Wert der Elektrodenschicht (4) ermittelt wird.
4. Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 3, wobei ein Reliefwert an wenigstens zwei Orten der Elektrodenschicht (4) ermittelt wird und darauf basierend eine Form wenigstens ei ner Vertiefung und/oder Anzahl von Vertiefungen der Elektro denschicht (4) ermittelt werden.
5. Computergestütztes Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei als Qualitätswert ein zweiter Qualitätswert als ein Alterungsverhalten, eine Kapazität, eine Betriebs spannung, eine Ruhespannung und/oder ein Innenwiderstand der Batteriezelle (50) ermittelt wird.
6. Computergestütztes Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei als die Messeinrichtung eine Laserscan- Einrichtung (5) zum Bestimmen einer topologischen Eigenschaft als Eigenschaft der Elektrodenschicht (4) verwendet wird.
7. Computergestütztes Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei als die Messeinrichtung eine Porositäts- Messeinrichtung (9), insbesondere eine Ultraschall- Messeinheit, ein Röntgenverfahren oder ein Computertomograph, zum Messen eines Porositätswerts der Elektrodenschicht (4) verwendet wird.
8. Computergestütztes Verfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 7, wobei als Porositätswert eine Porosität und/oder eine Porendichte und/oder eine Porenverteilung und/oder ein Poren volumen ermittelt wird.
9. Computergestütztes Verfahren zum Trainieren einer KI- Engine zum Ausführen des Verfahrens gemäß einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei für ein Trainieren der KI-Engine (111):
- die Elektrodenschicht (4) nach dem Messen der Eigenschaft in eine Batteriezelle (50) eingebracht wird,
- die Batteriezelle (50) in Betrieb genommen wird,
- Betriebsdaten der Batteriezelle (50) ermittelt werden, die se Betriebsdaten mit der Eigenschaft der Elektrodenschicht- Paste (2) und/oder der Elektrodenschicht (4) korreliert wer den.
10. Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 9, wobei zwei Eigenschaften der Elektrodenschicht ermittelt werden und der ersten Eigenschaft und der zweiten Eigenschaft beim Messen eine Ortsinformation zugeordnet werden und ein Vergleichswert an einem Ort (El) ermittelt wird, wobei der Vergleichswert in die Korrelationsbestimmung der KI-Engine während des Trai nings einbezogen wird.
11. Computergestütztes Verfahren nach einem der Ansprüche 9 oder 10, wobei die KI-Engine (111) mittels Deep-Learning- Methoden trainiert wird, eine Bewertung der Elektrodenschicht
(4) vorzunehmen, wobei der Qualitätswert in Qualitätsklassen eingeteilt wird und einem Ort der Elektrodenschicht (4) eine Qualitätsklasse zugeordnet wird.
12. Herstellungsverfahren eines Batteriespeichers mit folgen den Schritten:
- Analysieren einer Elektrodenschicht-Paste und/oder einer Elektrodenschicht (4) für eine Batteriezelle (50) des Batte riespeichers gemäß einem computergestützten Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei eine KI-Engine insbesonde re gemäß einem der Ansprüche 9 bis 11 trainiert wurde,
- Anpassen wenigstens einer Herstellungsbedingung zum Her stellen der Elektrodenschicht (4) basierend auf wenigstens einem Qualitätswert.
13. Herstellungsverfahren nach Anspruch 12, wobei als Her stellungsbedingungen Temperaturen, Lösungsmittelanteil der Elektrodenschicht-Paste, ein Durchmischungsgrad der Elektro- denschicht-Paste und/oder eine Auftragsgeschwindigkeit der Elektrodenschicht-Paste (2) auf ein Trägersubstrat (3) ange passt werden.
14. Herstellungseinheit (1) zum Herstellen eines Batterie speichers (50) umfassend:
- eine Elektrodenschichtherstellungseinrichtung (8) mit we nigstens einer Messeinrichtung, eine KI-Engine (111) einge richtet zum Ausführen des Verfahrens gemäß einem der Ansprü che 1 bis 11.
15. Computerprogrammprodukt, welches direkt in einen Speicher einer programmierbaren Recheneinheit ladbar ist, mit Pro- grammcode-Mitteln, um ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11 auszuführen, wenn das Computerprogrammprodukt in der KI-Engine (111) ausgeführt wird.
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