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Aurora電池機器人:新能源研發明日之星!

來源:力揚企業有限公司(NIKYANG Enterprise Limited)   2024年09月02日 15:11  




隨著社會經濟的發展變化,世界能源結構發生了深刻變化。新能源正迎來爆發式增長,新能源車、動力電池等領域的市場規模持續翻倍增長,也成為助力低碳環保事業的關鍵力量。面對新能源行業大發展,助推行業的技術進步、研發創新,可謂迫在眉睫。


事實上,在電池研究和創新周期中,很多任務卻仍要依靠人力,只有很小一部分可通過自動化完成。中間工藝步驟依賴于人力的同時,實驗結果更是與研究人員的技能水平息息相關,使可重復性大打折扣。實驗室自動化方案的專家瑞士 Chemspeed 公司和瑞士聯邦材料科學與技術研究院(EMPA)便以改革電池研發效率為目標,開發了 Aurora 電池機器人。


Aurora電池機器人:新能源研發明日之星!





Aurora電池機器人:新能源研發明日之星!

EMPA 的實驗室負責人 Corsin Battaglia 強調:“世界亟需新型能源存儲技術,但發展全新的電池概念、探討其潛能十分耗時,EMPA 希望能加速這個過程,Aurora 機器人平臺應運而生,它將接管實驗室電池的全自動化研發過程,并在未來全面實現電池自主材料的選擇、組裝與分析等過程?!?strong style="margin: 0px; padding: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important;">Aurora 平臺通過將多個模塊組合,形成自動化的閉環序列,擴展實驗室自動化,使實驗人員從重復性任務中解放出來,為創造性任務提供更多時間。


Aurora 電池機器人集成于氬氣手套箱中,每批次可組裝 32 個紐扣電池,并配有單獨的預制電極組。陽極/陰極容量平衡對于電池循環穩定性至關重要, Aurora 平臺實現了全自動化稱量過程,使其精度可達到 0.01 mg。Aurora 平臺可用多達 8 種不同的液體成分配制多達 32 種不同的液體電解質,使用 Chemspeed 的頂置式稱重加樣技術,以 1 mg 的精度對高粘度液體進行質量分配,避免容易出錯的基于密度和體積的分配過程。


然后,電池組在 128 通道恒電位儀上進行性能測試,該恒電位儀與 Aurora 項目中開發的開源 Python 包連接。對于具有國際競爭力的電池研發,創新過程中耗時且容易出錯的步驟實現了自動化,這不僅能快速測試科學假設和驗證物理模型,更能減少了人為錯誤、提高可重復性。


Aurora電池機器人:新能源研發明日之星!

實現了全自動化后,數字化戰略才是研發技術發展的重中之重。EMPA 的研究員 Enea Svaluto-Ferro 正在“培訓”Aurora,他表示:“當機器人以恒定的精度稱重、計量和組裝各個電池組件,精確地啟動和完成充電周期并執行其他重復步驟時,研究人員可以使用生成的數據來推動創新過程向前發展。”


Aurora電池機器人:新能源研發明日之星!

Empa 研究員 Enea Svaluto-Ferro 與電池機器人 Aurora 合作;未來新電池的開發時間應該會大大縮短

圖片來源:Empa


此外,Aurora 平臺與開源的數據管理系統 AiiDA 連結,是第一個與現有 AiiDA 系統耦合聯用的機器人平臺,數據最終將傳輸至蘇黎世聯邦理工學院正在開發的數據管理系統 openBIS,對于電池研究來說,這意味著研發人員可以有效地監控和評估電池開發和制造過程中的眾多流程步驟,并且可以隨時追溯數據來源。


EMPA 的實驗室負責人 Corsin Battaglia 表示:“這將使創新進程進一步加速,并為工業 4.0 提供研發領域全面的數字化戰略?!盇urora 現已成為歐洲研究計劃 Battery 2030+ 的一部分,并獲得了歐盟超過 1.5 億歐元的資助;同時被納入蘇黎世聯邦理工學院(ETH)董事會“開放研究數據”(Open Research Data)計劃的一環,由此促進研發數據的數字化及數據共享。


Aurora電池機器人:新能源研發明日之星!

由于 Aurora 平臺可以獨立于材料、電池化學和發電而使用,因此它不僅可以用于改進鋰離子電池,還可以在未來開發替代鈉離子電池或具有自修復機制的電池,“Aurora平臺與化學無相關(chemistry-agnostic),因此可以將實驗室的原型(例如鹽水電池或固態電池)更高效、更快速地推向市場。” Corsin Battaglia 說道。


Aurora電池機器人:新能源研發明日之星!

Aurora在保護性氣氛下運行:在手套箱中,Benjamin Kunz 和 Enea Svaluto-Ferro(右)控制工藝步驟。

圖片來源:Empa


未來,Aurora 還將學會自主工作。通過機器學習,Aurora AI 可以創建數學模型,并決定下一步應進行哪些實驗,以及哪些材料和組件適用于所需的電池應用,幫助找尋廉價、易獲得且不存在任何技術缺陷的新型電池材料。






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