Life Cycle Assessment von Li-Ionen-Batterien für Automobile Anwendungen

Institut
Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik
Typ
Semesterarbeit / Masterarbeit /
Inhalt
theoretisch /  
Beschreibung

Motivation:

Pkw- wie auch Nutzfahrzeughersteller stehen vor der Herausforderung strengerer CO2-Regularien und wachsenden Nachfrage für nachhaltige Produkte. Traktionsbatterien von E-Fahrzeugen stellen dabei eine Schlüsselkomponente dar, die besondere Auswirkungen auf die Klimabilanz hat. Daher ist deren ressourcen- und energieintensive Produktion vor dem Hintergrund der Nachhaltigkeit genau zu untersuchen. Um das volle Potential unter Berücksichtigung der drei Säulen der Nachhaltigkeit zu bewerten, ist es erforderlich diese zu quantifizieren und deren Wechselwirkungen zu analysieren.

Forschungsarbeit:

Das Life Cycle Assessment (LCA) bewertet die ökologische Nachhaltigkeit von vielfältigen Produktsystemen. Am FTM existieren hierfür bereits LCA Modelle für Lkw und Li-Ionen-Batterien, die aber lediglich die Produktionsphase und das Recycling abdecken. Wir möchten ein holistisches Modell entwickeln, dass eine Betrachtung der Traktionsbatterien über den gesamten Lebenszyklus abbildet. Für deine Arbeit stehen hierfür die aktuellen Modelle bereit. Deine Aufgabe ist es die Nutzungsphase der Traktionsbatterie genau zu untersuchen und in der LCA zu bewerten. Von besonderem Interesse sind hierbei unterschiedliche Nutzungsszenarien der Fahrzeuge und deren Auswirkungen auf den Life Cycle Impact.

Arbeitsschwerpunkte:

  • Literaturrecherche zur Modellierung der Nutzungsphase von E-Fahrzeugen in der LCA
  • Konzeptentwicklung zur Modellierung der Nutzungsphase von Traktionsbatterien und Vergleich zum Stand der Technik
  • Aufbau des LCA-Modells in Python aus den bestehenden Modellen
  • Modellierung der Nutzungsphase von E-Fahrzeugen und deren Auswirkungen auf den gesamten CO2-Fußabdruck gegebenenfalls auf Grundlage echter Fahrzeugdaten
  • Auswertung und Interpretation der Simulationsergebnisse bei unterschiedlichen Nutzungsszenarien
  • Reflexion und Diskussion der Ergebnisse
Voraussetzungen
  • Interesse an CO2-Fußabdruck und Bewertung der Nachhaltigkeit
  • Erste Erfahrungen mit LCA-Software (brightway)
  • Grundkenntnisse in Python und Datenbanken

 

Die Arbeit kann in English oder Deutsch verfasst werden.

Bei Interesse sende uns gerne eine Mail mit Lebenslauf, Notenauszug und kurzer Motivation.

Verwendete Technologien
LCA, Python, Nachhaltigkeit, Elektromobilität, Batterien
Tags
FTM Studienarbeit, FTM EV System Design, FTM Goetz, FTM Informatik, FTM EV, FTM EV Operations
Möglicher Beginn
sofort
Kontakt
Korbinian Götz, M. Sc.
Raum: MW3529
Tel.: +89 289 10497
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