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Optimierung der Ökobilanz von Lithium-Ionen-Batterien

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  • Optimierung der Ökobilanz von Lithium-Ionen-Batterien

    Umweltfreundlichkeit wird in der Automobilindustrie immer wichtiger. Das Standardverfahren zum Generieren einer Lebenszyklusbewertung vernachlässigt viele wichtige Faktoren und ermöglicht außerdem nur die Bewertung bereits vollständig konfigurierter Produkte. Aus diesem Grund haben Vitesco Technologies und die Universität Erlangen-Nürnberg eine Kooperation zur Erstellung mathematischer Optimierungsmodelle für ein spezielles umweltfreundliches Produktdesign gestartet.


    Optimiertes Lebenszyklusdesign für umweltfreundliche Produkte

    Die Ökobilanz (Life Cycle Assessment, LCA) spielt in der produzierenden Industrie eine immer wichtigere Rolle, insbesondere für die Automobilunternehmen, um die Umweltverträglichkeit ihrer Produkte sicherzustellen. Der Schwerpunkt liegt auf allen Umwelteinflüssen wie der globalen Erwärmung und dem Versauerungspotential während des gesamten Lebenszyklus (Rohstoffe, Produktion, Nutzung, Lebensende). Dies berücksichtigt soziale, finanzielle und andere Aspekte im Rahmen einer integrierten Ökobilanz (ILCSA).

    Die ISO-Normen 14040 [1] und 14044 [2] empfehlen einen definierten Ansatz für eine Umweltbewertung des Produkts: Definition von Ziel und Umfang, Analyse des Lebenszyklusinventars, Bewertung der Auswirkungen auf den Lebenszyklus und Interpretation. In [3] wurde dieses Verfahren beispielsweise durch finanzielle und soziale Aspekte zu einer ILCSA erweitert. Diese etablierten Methoden ermöglichen jedoch nur die Bewertung eines bereits entworfenen Produkts und bieten daher nur eine begrenzte Entscheidungsunterstützung für eine umweltfreundlichere Neugestaltung oder ein neues Design eines Produkts bei gleichzeitiger Berücksichtigung der Wirtschaftlichkeit. Dementsprechend gibt es keine Softwarelösung auf dem Markt, die diese Aufgabe lösen kann. Deshalb, Vitesco Technologies und die Universität Erlangen-Nürnberg haben eine Zusammenarbeit zur Erstellung mathematischer Optimierungsmodelle für ein spezielles umweltfreundliches Produktdesign begonnen. Die resultierende Planungssoftware unterstützt die Entscheidungsträger bei der Auswahl der Quellen für Rohstoffe und Produktionsstandorte sowie bei anderen Entscheidungen entlang des Produktlebenszyklus.

    Diese Technik kann verwendet werden, um neue Produkte im Voraus umweltfreundlicher zu gestalten oder die Ökobilanz bestehender Produkte zu verbessern. In einer Fallstudie für den Lithium-Ionen-Akku wird gezeigt, wie dieser Ansatz zu einer automatisierten und ganzheitlichen Handlungsempfehlung führt.


    Notwendigkeit einer ganzheitlichen Sichtweise

    Um die Phasen eines Produktlebenszyklus umfassend analysieren zu können, müssen sie zunächst in Beziehung gesetzt und angemessen voneinander unterschieden werden, wie in Abbildung 1 zusammengefasst. Die Feldwiege besteht aus zwei Sektoren. Cradle-to-Gate beschreibt die Produktion der Rohstoffe und der (Unter-) Komponenten, die bis zum "Gate" des Unternehmens reichen. Gate-to-Grave bezeichnet die nachfolgende Phase von der Nutzung bis zum Lebensende (Grab). In der Nutzungsphase spielt Kraftstoff eine große Rolle. Die Energiegewinnung bis zur Nutzung wird durch den Begriff Well-to-Wheel erfasst, der zum Zeitpunkt des Betankens bzw. Ladens in Well-to-Tank und Tank-to-Wheel unterteilt ist. Wenn wir den Kreislauf schließen, beispielsweise durch Recycling, erhalten wir eine ganzheitliche Sicht auf die Wiege von Wiege zu Wiege bzw. eine Kreislaufwirtschaft.
    Abbildung 1 Automotive Life Cycle, Begriffe basierend auf [4] und [5] (© Vitesco)

    Abbildung 1
    Automotive Life Cycle, Begriffe basierend auf [4] und [5] (© Vitesco)

    Es gibt verschiedene Gründe für die Durchführung einer Ökobilanz. Zum Beispiel wird der Kraftstoffverbrauch eines Fahrzeugs zur Zeit gemessen durch die Worldwide Leichte Fahrzeuge Testverfahren (WLTP) 2 harmonisierten nd Act. Für ein Elektrofahrzeug bedeutet dies die Angabe von 0 kg CO 2 -Emissionen. Berücksichtigt man zusätzlich die Rohstoffgewinnung, die Produktion und das Ende der Lebensdauer eines Elektrofahrzeugs, entstehen CO 2 -Emissionen. Alle Substanzen, die zur globalen Erwärmung beitragen, werden in kg CO 2 e umgerechnet , dh in CO 2 -Äquivalente. In diesem Beispiel werden auch SO 2 -Äquivalente verwendet, da während der Batterieproduktion nicht zu vernachlässigende Mengen freigesetzt werden.

    Für die vorliegende Fallstudie wird der Prozess von der Rohstoffextraktion bis zum Recycling am Beispiel der Lithium-Ionen-Zelle betrachtet. Es besteht unter anderem aus dem Anodenmaterial Graphit und dem Kathodenmaterial Lithium-Nickel-Mangan-Kobaltoxid. Die unterschiedlichen Möglichkeiten zur Änderung der Zellzusammensetzung bedeuten unterschiedliche Kosten und andere Auswirkungen auf die Umwelt. Diese Variationen spielen eine wichtige Rolle bei der Optimierung.


    Optimierungsmodelle und Lösungsmethoden

    Um von einer erweiterten, aber einfach bewertenden Ökobilanz zu einem optimierten Lebenszyklusdesign zu gelangen, wurde zu diesem Zweck ein speziell zugeschnittenes mathematisches Optimierungsmodell erstellt.

    Jede der sechs Phasen in Abbildung 1 (Rohstoffe, Herstellung von (Unter-) Komponenten und Fahrzeugen, Verwendung, Recycling) ist darin als Untermodell enthalten. Das Modell zur Optimierung des Rohstoffeinkaufs berücksichtigt beispielsweise, welche Rohstoffe in welchen Mengen aus welchen Ländern bezogen werden sollen, um sowohl Umweltfreundlichkeit als auch Wirtschaftlichkeit zu gewährleisten. Dies bedeutet, dass es möglich ist, CO 2 und SO 2 zu minimieren Emissionen zum Beispiel, während die finanziellen Lebenszykluskosten unter einem bestimmten Niveau gehalten werden. Zu diesem Zweck ermittelt das Modell aus der Vielfalt aller denkbaren Kaufkombinationen die optimale Variante. Ebenso können die optimalen Produktionsstandorte und die am besten geeignete Produktzusammensetzung ermittelt werden. Alle Einzelphasen können entweder einzeln oder im Rahmen eines integrierten Modells optimiert werden, das alle Aspekte umfasst. Das integrierte Modell ist in der Lage, Ausgleichsentscheidungen über die einzelnen Phasen hinweg zu treffen. So können beispielsweise die Transportentfernungen über den gesamten Lebenszyklus reduziert werden, um die Umweltverschmutzung und die anfallenden Kosten gleichermaßen zu verringern. Oder es kann eine Möglichkeit aufgezeigt werden, etwas mehr CO 2 zuzulassen Emissionen in der Zellproduktion reduzieren jedoch das globale Erwärmungspotential in der Nutzungsphase erheblich.

    Die hier verwendete Mehrzieloptimierung beschreibt das Abwägen verschiedener, oft gegensätzlicher Ziele im Entscheidungsprozess. Im vorliegenden Fall erfolgt die Optimierung in drei Schritten, einer für jedes betrachtete Bewertungskriterium, nämlich Kosten, globale Erwärmung und Versauerungspotential, wobei weitere Faktoren leicht hinzugefügt werden können. Da das Modell diskrete Entweder-Oder-Entscheidungen treffen muss (z. B. für die Standortauswahl), gilt es als Optimierungsproblem mit gemischten Ganzzahlen.

    Die Optimierung erfolgt unter verschiedenen Bedingungen. Diese umfassen unter anderem wirtschaftliche, ökologische und soziale Ziele. Beispiele sind Mindeststandards für die Umweltfreundlichkeit der Stromerzeugung oder für die Arbeitsbedingungen der Mitarbeiter.


    Benutzeroberfläche und Ergebnisse

    Um dem Entscheider die Möglichkeit zu geben, die Eingabeparameter der Optimierung bequem auszuwählen und die erzielten Ergebnisse direkt anzuzeigen, wurde eine einfache Benutzeroberfläche mit dem Namen LUCIA erstellt. Wie in der Titelabbildung ersichtlich, ist dies ein Verweis auf "LCA" und die Schnittstelle "UI". Das umgebende "O" bezieht sich auf die Optimierungsmethoden.

    Für die optimierte Rohstoffextraktion wird das Diagramm in Abbildung 2 für die Optimierungsauftragskosten CO 2 und SO 2 erhalten . Auf der x-Achse sind die Kosten in US-Dollar für die Rohstoffe dargestellt. Die y-Achse zeigt die CO 2 -Ausgabe in kg CO 2 e. Die linke Seite zeigt die CO 2 -Emissionen zu optimalen Kosten. Wenn 10% mehr Kosten zulässig sind, verringert sich das globale Erwärmungspotenzial um 28%. Bei zusätzlichen Kosten von 20% wird der CO 2 -Ausstoß um 40% reduziert. Wenn 100% mehr Kosten zulässig sind, ergibt sich ein interessanter Punkt: Diese Erhöhung wird nicht vollständig genutzt. Daraus kann geschlossen werden, dass in diesem Beispiel das CO 2 Die Reduzierung kann um höchstens 82% reduziert werden, was einer Kostensteigerung von 88% entspricht.
    Abbildung 2 Kompromiss zwischen Kosten und CO 2 bei der Rohstoffgewinnung (© Vitesco)


    Abbildung 2 Kompromiss zwischen Kosten und CO 2 bei der Rohstoffgewinnung (© Vitesco)


    Abbildung 3 zeigt die Auswirkungen bei Abweichung des Kostenoptimums. Auf der x-Achse werden die zulässigen Abweichungen des Kostenminimums in% dargestellt. Nach wie vor ist klar, dass die Kosten nur bis zu 88% erhöht werden können (rote Linie). Der CO 2 -Ausgang kann bis zum Erreichen dieses Wertes abgesenkt werden (grüne Linie). Die Werte für Kosten und CO 2 sind auf der linken y-Achse angegeben. Die rechte y-Achse kennzeichnet die SO 2 -Emissionen (blaue Linie). Es wird deutlich, dass sich die beiden Umweltfaktoren unterschiedlich verhalten. Aus ökologischer Sicht sollte nicht nur CO 2 berücksichtigt werden, sondern es ist eine umfassende Analyse erforderlich.

    Abbildung 3 Optimale CO 2 -Emissionen in Abhängigkeit von der Abweichung vom Kostenoptimum (© Vitesco)

    Abbildung 3 Optimale CO 2 -Emissionen in Abhängigkeit von der Abweichung vom Kostenoptimum (© Vitesco)


    Abbildung 4 zeigt die Auswirkungen einer Änderung der Optimierungsreihenfolge. Bei der kostenoptimalen Lösung werden die Rohstoffe A, C und D aus China, das Material B aus Südafrika und E aus Spanien bezogen. Der Rohstoff C ist in allen drei Fällen aus China zu beziehen. Die Ressource A wird jedoch aus Australien bestellt, wenn CO 2 , B aus China, D aus Kanada und E aus Polenminimiert werden . Wenn SO 2 priorisiert ist, wird der Rohstoff A aus den USA, B aus Australien, D aus Österreich und E aus Spanien bezogen. Dies zeigt, dass die Optimierungsreihenfolge das Ergebnis der Optimierung stark beeinflusst.
    Abbildung 4 Länder, aus denen die Rohstoffe A, B, C, D und E bei der Optimierung der Kosten (rot), CO 2 (grün) bzw. SO 2 (blau) bezogen werden (© Vitesco)

    Abbildung 4 Länder, aus denen die Rohstoffe A, B, C, D und E bei der Optimierung der Kosten (rot), CO 2 (grün) bzw. SO 2 (blau) bezogen werden (© Vitesco)

    Wenn die Kostenoptimierung nicht nur auf die Gewinnung der Rohstoffe angewendet wird, sondern sich über den gesamten Lebenszyklus erstreckt, müssen die Rohstoffe A und B weiterhin aus China bzw. Südafrika bestellt werden. Die Ressource C wird jetzt in Ungarn, D in Deutschland und E in Griechenland gekauft. Ebenso ändern sich die Länder zur Minimierung der Umweltfaktoren. Dies unterstreicht die Bedeutung einer ganzheitlichen Analyse zur Einsparung von Kosten und Umwelt.


    Zusammenfassung und Ausblick

    Die eingeführten Optimierungsmethoden für Ökobilanzen können an alle Produkte im Automobilsektor und darüber hinaus angepasst werden. Die Auswahl der Nebenbedingungen kann leicht an den jeweiligen praktischen Fall angepasst werden.

    Die vorliegende Studie hat deutlich gemacht, dass die Priorisierung der einzelnen Optimierungsziele einen großen Einfluss auf das Ergebnis hat. Um die finanziellen, ökologischen und sozialen Aspekte ganzheitlich zu optimieren, ist die Berücksichtigung des gesamten Produktlebenszyklus unerlässlich, wie hier gezeigt wurde.




    Verweise

    [1] ISO 14040: Umweltmanagement - Ökobilanz - Grundsätze und Rahmenbedingungen

    [2] ISO 14044: Umweltmanagement - Ökobilanz - Anforderungen und Richtlinien

    [3] Keller, H.; Rettenmaier, N.; Reinhardt, GA: Integrierte Nachhaltigkeitsbewertung des Lebenszyklus. 2015. Online: https://www.ifeu.de/wp-content/uploa...Manuscript.pdf, Zugriff: 09. Dezember, 2019

    [4] apra: Terminologie für die Wiederaufarbeitung. 2012. Online: https://c.ymcdn.com/sites/apra.org/r...ne_2012-03.pdf, Zugriff: 9. Dezember 2019

    [5] Nordelöf, A.; Messagie, M.; Tillman, A.-M.; Söderman, ML; Mierlo, J. van: Umweltauswirkungen von Hybrid-, Plug-in-Hybrid- und Batterie-Elektrofahrzeugen - was können wir aus der Ökobilanz lernen? In: The International Journal of Life Cycle Assessment 19 (2014), Nr. 11, S. 1866-1890

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