Aus der Quantenebene zum Designer-Werkstoff

| Redakteur: Kristin Rinortner

Virtuelles Werkstoff-Design: Auch winzige Objekte lassen sich detailiert abbilden. Im Bild ist das atomistische Modell des Tabakmosaikvirus zu sehen. Das röhrenförmige Virus ist ca. 300 nm lang und hat einen Durchmesser von 18 nm.
Virtuelles Werkstoff-Design: Auch winzige Objekte lassen sich detailiert abbilden. Im Bild ist das atomistische Modell des Tabakmosaikvirus zu sehen. Das röhrenförmige Virus ist ca. 300 nm lang und hat einen Durchmesser von 18 nm. (Bild: Fraunhofer SCAI)

Neue Werkstoffe werden meist durch Versuche im Labor entwickelt. Forscher des Fraunhofer SCAI kürzen diesen zeit- und kostenintensiven Prozess mit ihrem Ansatz „Virtual Material Design“ nun deutlich ab.

In nahezu jeder Branche werden für neue Entwicklungen neue Werkstoffe benötigt. Ein Beispiel ist die Automobilindustrie: Bestand ein Kraftfahrzeug früher nur aus wenigen Werkstoffen, werden moderne Autos aus tausenden unterschiedlichen Materialien zusammengebaut.

Ob es letztendlich darum geht, ein Automobil leichter zu machen, bessere Verbrauchswerte zu erzielen oder ob es um die Entwicklung von Batterien für Elektromotoren geht: Für jede neue Entwicklung muss ein entsprechender Werkstoff gefunden oder entwickelt werden, der genau die richtigen Eigenschaften aufweist. Bisher wurden die Kandidaten meist aus riesigen Werkstoffdatenbanken ausgesucht und getestet.

Diese Datenbanken geben zwar Aufschluss über bestimmte Leistungsmerkmale, gehen aber meist nicht genug in die Tiefe, um aussagekräftige Urteile darüber zu erlauben, ob ein Werkstoff genau die gesuchten Eigenschaften besitzt. Um das herauszufinden, müssen zahlreiche Labortests durchgeführt werden.

Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI in Sankt Augustin haben einen anderen Ansatz gewählt. Die Anforderungen an den Werkstoff werden bis auf die Struktur des Materials, also bis auf die atomare Ebene hinuntergebrochen. Eine dafür entwickelte Software, Tremolo-X, berechnet dann, wie sich die atomarem Strukturen des Werkstoffs verhalten, wenn bestimmte physikalische Effekte auf sie einwirken. Daraus kann geschlossen werden, ob sich auf Basis dieser „Teilchen“ ein Werkstoff mit den gewünschten Eigenschaften entwickeln lässt.

Virtuelle Vorhersagemodelle und atomistische Simulationen

„Unser Ziel ist es, die Suche nach dem passenden Werkstoff abzukürzen. Oft dauert dieser Prozess zehn bis 20 Jahre, was nicht nur zeit- sondern auch kostenintensiv ist“, sagt Dr. Jan Hamaekers vom Fraunhofer SCAI. „Die Idee ist, über virtuelle Prozesse die Anzahl der Kandidaten auszusieben, bis nur noch einige wenige übrig sind, die dann im Labor getestet werden.“ Dafür müssen zunächst die Anforderungen an das Material definiert werden. Beispielsweise wie schnell ein Werkstoff abkühlen oder welchen Belastungen er standhalten muss.

Dies wird im Computer mit der Fraunhofer-Software auf zwei verschiedene Arten berechnet: Auf atomarer- oder Quantenebene werden virtuelle Teilchen simuliert. Wie verhalten sie sich? Wie reagieren die Teilchen untereinander? Die andere Methode leitet aus vorhandenen Daten und Kenntnissen Vorhersagemodelle ab, die es ermöglichen, die Eigenschaften eines Werkstoffs vorauszusagen. „Ziel ist es, neue innovative Materialien und Moleküle mit effektiven Eigenschaften im virtuellen Computerlabor zu optimieren, zu kreieren und zu erforschen, um deren Struktur und Design vor der eigentlichen Synthese vorzuschlagen“, erklärt Hamaekers.

Multiskalen-Modellierung – Vom Atom zur Prozesskette

Deutlich wird das Vorgehen bei der Multiskalen-Modellierung, wie sie unter anderem in der chemischen Industrie zum Einsatz kommt. Hier wird zunächst auf Quantenebene die Chemie des Materials beschrieben. Diese Informationen werden auf immer gröbere Modelle übertragen, die Moleküle und deren physikalische Eigenschaften abbilden.

„Will man zum Beispiel bei einer Lithium-Ionen-Batterie vorhersagen, wie gut der Elektrolyt ist bzw. wie schnell die Ionen diffundieren, simulieren wir zunächst die Teilchen auf der Quantenebene und sehen, was da für Reaktionen ablaufen. Dann gehen wir mit diesen Informationen auf die nächste Ebene und erhalten Aufschluss über die Dynamik, also wie sich die Partikel auf atomarer Ebene bewegen. Von hier können wir dann noch eine Skala nach oben gehen und uns anschauen, wie sich der Elektrolyt in der makroskopischen Welt verhält. So erhalten wir präzise Einblicke in alle Abläufe und können falls nötig Prozesse anpassen oder verändern“, verdeutlicht Hamaekers.

Auf diese Weise können nicht nur neue Materialien entwickelt oder passende Werkstoffe für bestimmte Anwendungen gefunden werden. Auch Prozesse lassen sich überprüfen und optimieren. Denn durch die Simulation der Prozessabläufe auf atomarer oder molekularer Ebene in einem virtuellen Reaktor lassen sich exakt die Stellen oder Parameter identifizieren, die optimiert werden können.

Auf der Hannover Messe 2018 zeigt das Fraunhofer SCAI in Halle 6, A30 anhand anschaulicher Beispiele, wie das Design von Materialien durch Modellierung, Datenanalyse und maschinelles Lernen optimiert werden kann.

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