Hetero-Agglomeration durch hochenergetische Mischprozesse (Mechano-Fusion)
Ein integrierter Ansatz zur Synthese maßgeschneiderter Hetero-Agglomerate durch die Kombination von Experimenten mit 2D- und 3D-Strukturaufklärung mittels Bildanalyse und stochastischer Modellierung
Projektleitung:
Prof.Dr.-Ing. Urs A. Peuker
Technische Universität Bergakademie Freiberg
Prof. Volker Schmidt
Universität Ulm
Die speziellen Eigenschaften von Hetero-Agglomeraten werden durch die Partikel-Partikel-Kontakte in den Agglomeraten bestimmt. Die Anzahl an Kontakten sowie die Wechselwirkung der unterschiedlichen Materialien an diesen Kontaktstellen spielen eine entscheidende Rolle, wenn es um makroskopische Anwendungseigenschaften geht. Beispiele dafür sind insbesondere Transporteigenschaften, wie elektrische, ionische oder Wärmeleitfähigkeit. Die erste Förderperiode betrachtet den Mischungszustand und damit die geometrische 3D-Struktur der Hetero-Agglomerate.
Das Projekt wendet den Verfahrensschritt der Mechano-Fusion an, der zwischen Zerkleinerung und hochenergetischem Mischen angesiedelt ist, um Hetero-Agglomerate aus verschiedenen Primärpartikeln zu erzeugen, siehe Abb. 1 (links). Der Mechanismus der Agglomeratsynthese beruht auf dynamischen De- und Re-Agglomerationsprozessen, wobei die hohen Scher- und Druckkräfte in der Maschine stabile Partikel-Partikel-Kontakte innerhalb des Agglomerats erzeugen. Der Prozess ist sowohl in der Lage eine Nanopartikelbeschichtung auf ein größeres Trägerpartikel zu bringen, als auch Hetero-Agglomerate aus Nanopartikeln selbst zu erzeugen. Die Untersuchungen werden die dispersen und materialspezifischen Einflussgrößen der Primärpartikel betrachten, um definierte Agglomerate kontrolliert zu erzeugen.
Die Hetero-Agglomerate werden über 2D- und 3D-Bildgebungsverfahren charakterisiert, um den Mischungszustand der Primärpartikel in den jeweiligen Agglomeraten zu ermitteln. Die Analyse von Bilddatensätzen aus Nano- und Mikro-Computertomographie-Messungen (CT) ermöglicht einen detaillierten Einblick in die 3D-Architektur der Agglomerate. Dabei wird statistisches Data Mining genutzt, um die multivariate Verteilung von polydispersen Strukturkenngrößen-Vektoren zu bestimmen, siehe Abb. 2 (rechts). Durch die Anwendung räumlicher stochastischer Modellierung werden realistische Hetero-Agglomerate simuliert, wodurch eine ausreichend große Datenbasis für die Nutzung von Werkzeugen des maschinellen Lernens erhalten wird. Korrelative Charakterisierungsmethoden, wie bspw. die Kombination von 2D-Rasterkraftmikroskopie mit Mikro-CT ermöglichen es zu prüfen, wie die 3D-Strukturparameter eines Agglomerates aus ebenen 2D-Messdaten der Mischungsgüte vorhergesagt werden können.
Die zweite Förderperiode soll auch einen Blick auf die atomare Ebene richten, besonders an den Kontaktstellen zwischen Partikeln unterschiedlicher Materialien, somit an den eigentlichen Hetero-Kontakten. Gerade der Prozess der Mechano-Fusion ist hier durch seine intensive Druck- und Scherbelastung in der Lage, spezielle Materialverbindungen zu erzeugen, welche wiederum zu verstärkten oder neuen makroskopischen Eigenschaften führen können. Somit werden schließlich quantitative Prozess-Struktur-Eigenschaftsbeziehungen zwischen Prozessparametern und der 3D-Morphologie von realen bzw. simulierten Hetero-Agglomeraten sowie ihren makroskopischen physikalischen Eigenschaften hergeleitet.