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Prof. Dr.-Ing.

Fachhochschule Münster – University of Applied Sciences

Bundesministerium für Bildung und Forschung

Referat 525: Batterieforschung; KIT

Bundesministerium für ­Forschung, Technologie und Raumfahrt Referat 525: Batterieforschung; KIT

Bundesministerium für ­Forschung, Technologie und Raumfahrt

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Im Rahmen des Projekts DemoSens soll das Recycling von Lithium-Ionen-Batterien aus Elektrofahrzeugen, im Weiteren LIB, entlang der gesamten Prozesskette von der Demontage über die Sortierung bis hin zur mechanischen Aufbereitung digitalisiert und automatisiert werden. Bislang wird die Demontage von LIB manuell und mit einer geringen Demontagetiefe (z. B. Entfernung des Kabelbaums) durchgeführt. Freigelegte und für eine Materialtrennung zerkleinerte Batteriemodule und -zellen werden anschließend mit klassischen Trennverfahren wie Sichtung und Siebung aufbereitet. Im Rahmen von DemoSens soll erstmals eine automatische Demontage mit Hilfe von Robotern sowie eine sensorbasierte mechanische Aufbereitung erfolgen. Hierzu wird eine iterative und wechselseitige Anpassung der Prozessschritte Demontage und mechanische Aufbereitung erfolgen.
Für das Gesamtprojekt stellt die Heterogenität der LIB-Bestandteile, infolge unterschiedlichster Bauformen und Materialkombinationen, eine große Herausforderung für das Recycling dar. Dieser wird u. a. durch die Entwicklung eines Kennzeichnungssystems (z.B. mittels RFID-Chips oder QR-Codes) und der Auswahl geeigneter (Sensor-)Techniken für die Erkennung und Sortierung (z. B. Bilderkennung mit anschließendem mechanischen Trennsystemen etc.) begegnet.

Im Rahmen des Projektes wird hierfür ein Robotersystem für großvolumige und schwere Komponenten in einer Pilotanlage aufgebaut, welches in der Lage sein soll mittels optischer Sensorsysteme und verschiedener Trennverfahren eine Demontage bis auf Modul-/ Zellebene durchzuführen. Damit der Roboter die entsprechenden Arbeitsschritte selbstständig und selbstregulierend durchführen kann, werden passgenaue Machine Learning Verfahren entwickelt. Durch sensorbasierte Erkennung von Batteriesystemkomponenten während der Demontage können diese definierten Fraktionen zugeführt werden, wodurch anschließende Recyclingprozesse flexibler und effizienter gestaltet werden können. Die demontierten Fraktionen sowie Speicherkomponenten der Batterien (Module / Zellen) werden (nach einer mechanischen Aufbereitung) mit Hilfe von sensorbasierten Systemen charakterisiert und für ein optimiertes Recycling in entsprechende Fraktionen sortiert. Dabei werden die Auswirkungen auf die sich anschließende metallurgische Aufbereitung der Aktivmaterialien durch fortlaufende Materialcharakterisierungen und Modellierungen pyro- und hydrometallurgischer Prozesse bewertet.

Quelle: https://www.greenbatt-cluster.de/de/projekte/demosens/ (jüngster Zugriff: 10.10.2023)

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Digitalisierung einer automatisierten Demontage und sensorgestützten mechanischen Aufbereitung von Lithium-Ionen-Batterien für ein hochwertiges Recycling

Institut für Infrastruktur, Wasser, Ressourcen, Umwelt

Fachhochschule Münster – University of Applied Sciences Institut für Infrastruktur, Wasser, Ressourcen, Umwelt

[verbundprojekt]

[Verbundprojekt]

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Institut für Unternehmenskybernetik e. V. an der RWTH Aachen

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Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen

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Lehrstuhl für Production Engineering of E-Mobility Components

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen Lehrstuhl für Production Engineering of E-Mobility Components

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DemoSens

Laufzeit	01.10.2020 - 31.03.2024
Ausführende Stelle	FH Münster • IWARU
Standort	Münster
Fördersumme	394.578,00 €
Projektvolumen	394.578,00 €
Fördergeber	BMFTR

Projekt

DemoSens

Digitalisierung einer automatisierten Demontage und sensorgestützten mechanischen Aufbereitung von Lithium-Ionen-Batterien für ein hochwertiges Recycling

Projektbetreuung als

Institut für Infrastruktur, Wasser, Ressourcen, Umwelt

Fachhochschule Münster – University of Applied Sciences

Förderung

Dieses Projekt ist Teil des Verbundprojekts

DemoSens

Weitere Teilprojekte des Verbundvorhabens

Laufzeit:

Förderkennzeichen:

Institut für Unternehmenskybernetik e. V. an der RWTH Aachen

Laufzeit:

Förderkennzeichen:

Lehrstuhl für Production Engineering of E-Mobility Components

Dieses Projekt ist Teil der Förderinitiative

GreenBatt (Cluster)

Teilprojektleitung

Fachhochschule Münster – University of Applied Sciences (FH Münster)

Institut für Infrastruktur, Wasser, Ressourcen, Umwelt (IWARU)

Teilprojektleiter*in

Verbundprojektkoordination

Fachhochschule Münster – University of Applied Sciences (FH Münster)

Institut für Infrastruktur, Wasser, Ressourcen, Umwelt (IWARU)

Verbundprojektkoordinator*in

Links

Abschlussberichte und sonstige Veröffentlichungen in der TIB –Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften und Universitätsbibliothek