Hetero-Agglomeration durch hochenergetische Mischprozesse (Mechano-Fusion)
Ein integrierter Ansatz zur Synthese ma?geschneiderter Hetero-Agglomerate durch die Kombination von Experimenten mit 2D- und 3D-Strukturaufkl?rung mittels Bildanalyse und stochastischer Modellierung
Projektleitung:
Prof.Dr.-Ing. Urs A. Peuker
Technische Universit?t Bergakademie Freiberg
Prof. Volker Schmidt
Universit?t 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 W?rmeleitf?higkeit. Die erste F?rderperiode 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 Prim?rpartikeln zu erzeugen, siehe Abb. 1 (links). Der Mechanismus der Agglomeratsynthese beruht auf dynamischen De- und Re-Agglomerationsprozessen, wobei die hohen Scher- und Druckkr?fte in der Maschine stabile Partikel-Partikel-Kontakte innerhalb des Agglomerats erzeugen. Der Prozess ist sowohl in der Lage eine Nanopartikelbeschichtung auf ein gr??eres Tr?gerpartikel zu bringen, als auch Hetero-Agglomerate aus Nanopartikeln selbst zu erzeugen. Die Untersuchungen werden die dispersen und materialspezifischen Einflussgr??en der Prim?rpartikel betrachten, um definierte Agglomerate kontrolliert zu erzeugen.
Die Hetero-Agglomerate werden über 2D- und 3D-Bildgebungsverfahren charakterisiert, um den Mischungszustand der Prim?rpartikel in den jeweiligen Agglomeraten zu ermitteln. Die Analyse von Bilddatens?tzen aus Nano- und Mikro-Computertomographie-Messungen (CT) erm?glicht einen detaillierten Einblick in die 3D-Architektur der Agglomerate. Dabei wird statistisches Data Mining genutzt, um die multivariate Verteilung von polydispersen Strukturkenngr??en-Vektoren zu bestimmen, siehe Abb. 2 (rechts). Durch die Anwendung r?umlicher stochastischer Modellierung werden realistische Hetero-Agglomerate simuliert, wodurch eine ausreichend gro?e Datenbasis für die Nutzung von Werkzeugen des maschinellen Lernens erhalten wird. Korrelative Charakterisierungsmethoden, wie bspw. die Kombination von 2D-Rasterkraftmikroskopie mit Mikro-CT erm?glichen es zu prüfen, wie die 3D-Strukturparameter eines Agglomerates aus ebenen 2D-Messdaten der Mischungsgüte vorhergesagt werden k?nnen.
Die zweite F?rderperiode 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 verst?rkten oder neuen makroskopischen Eigenschaften führen k?nnen. Somit werden schlie?lich quantitative Prozess-Struktur-Eigenschaftsbeziehungen zwischen Prozessparametern und der 3D-Morphologie von realen bzw. simulierten Hetero-Agglomeraten sowie ihren makroskopischen physikalischen Eigenschaften hergeleitet.