In Altbatterien schlummert großes Potenzial für eine Zweitnutzung. Doch wie viel? Geforscht wird an einer neuen Messmethode.

Die Bestimmung des Zustands von gebrauchten Fahrstrom-Akkus ist mit den derzeitigen SoH-(State of Health)-Messmethoden zeitaufwändig. Das vom Bund geförderte Forschungsprojekt „QualLiProM“ möchte das ändern. Bis Ende 2026 möchte man industriell anwendbare Analysemethoden zur schnellen und zuverlässigen Zustandsbestimmung von gebrauchten Lithium-Ionen-Batterien entwickeln. Mit Hilfe der Analysetechnik soll das Zweitnutzungspotenzial von Batterien aus gebrauchten Elektrofahrzeugen steigen, was außerdem erlaubt, das kostenintensive Recycling von Altbatterien hinauszuzögern.

Wichtig für dieses Recycling ist eine schnelle und zuverlässige Bestimmung der Restleistung und Lebensdauer von Altbatterien. Dazu setzen die Forscher auf das Prinzip der Quantenmagnetometrie. Damit sollen sich Defekte, Verunreinigungen und der Ladezustand präziser und schneller als mit den heute üblichen State of Health Tests bestimmen lassen. Eine im Rahmen des Projekts entwickelte, mehrstufige Hochgeschwindigkeitsmessmethode, die auch auf den Einsatz künstlicher Intelligenz setzt, soll vielversprechende Ergebnisse geliefert haben.

Altbatterien: Messung per Quantensensor

Das Verfahren basiert auf einem Quantensensor, der das Magnetfeld von Zellen mit hoher Präzision misst. Dabei wird der Spin eines speziellen Defekts in einem Diamanten beobachtet, der je nach Magnetfeld unterschiedlich viele Lichtteilchen aussendet. Auf diese Weise entstehen Magnetfeldkarten, die wiederum Aufschluss über mögliche Anomalien der Batteriezellen geben. Diese Messmethode, die auch für den Einsatz in der Zellproduktion interessant ist, könnte die zeitaufwändige Analyse von Lade- und Entladezyklen überflüssig machen. Der nun anstehende Transfer dieser Methodik vom Labor- in den Industriemaßstab ist eines der Hauptziele des Projekts.

An dem interdisziplinären Forschungsprojekt sind unter anderem die Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, das Fraunhofer IFAM sowie mehrere Unternehmen wie die Industrial Dynamics GmbH und die Battery Dynamics GmbH beteiligt. SP-X/Titelfoto: Uni Erlangen-Nürnberg