Wie schafft man es, aus eingeschmolzenem Elektroschrott möglichst viele wertvolle Rohstoffe wie Lithium zurückzugewinnen? Diese Frage untersucht ein Schwerpunktprogramm der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG), das sich der Produktion maßgeschneiderter künstlicher Mineralien durch metallurgisches Recycling widmet und an dem Mathematiker vom Institut für Stochastik der Uni Ulm beteiligt sind. Sie berechnen, wie sich verschiedene Parameter, etwa des Abkühlvorgangs oder der Zerkleinerungsprozesse, auf das recycelte Material auswirken. So helfen die Mathematiker dabei, die Verfahren zu optimieren – kostengünstig durch die Reduktion aufwändiger Experimente.
Verbrauchte Autobatterien, Kondensatoren oder Sensoren enthalten oft noch wertvolle Rohstoffe wie Lithium. Solchen Elektroschrott kann man auf zwei Arten recyceln: Entweder werden die einzelnen Komponenten über mechanische Verfahren getrennt. Oder aber alle Teile werden eingeschmolzen. Dieser Vorgang hat gegenüber den mechanischen Trennprozessen den Vorteil, dass auch wertvolle, geringkonzentrierte Metalle wiedergewonnen werden können, die sonst im Recyclingstrom verloren gehen. Im Schmelztiegel sinkt das Metall zu Boden, während in der oberen Schicht all die Materialien gesammelt werden, die vom Metall abgetrennt werden sollten, die Schlacke. Lange behandelte man diese Schlacke wie Abfall – doch sie enthält wertvolle Rohstoffe, die in einem speziell angepassten Kühlprozess zu sogenannten künstlichen Mineralen kristallisieren. Wie diese zurückgewonnen werden können, daran arbeiten auch Ulmer Mathematiker rund um Dr. Orkun Furat und Professor Volker Schmidt im DFG-Schwerpunktprogramm SPP 2315 „Maßgeschneiderte künstliche Minerale (EnAM) – ein geometallurgisches Werkzeug zum Recycling kritischer Elemente aus Reststoffströmen“. Der Forschungsverbund mit seinen rund 25 Einzelprojekten besteht seit 2022. Gerade ist die Förderung für weitere drei Jahre verlängert worden, rund 268 000 Euro gehen nach Ulm. Koordiniert wird das SPP 2315 von Professor Urs Peuker an der TU Bergakademie Freiberg.
Möglichst groß, mit einem hohen Wertstoffanteil und einfach aufzuschließen: So sehen die perfekten Minerale aus, die in der Schlacke erzeugt werden sollen, um sie dann einfach zurückzugewinnen. Um vorherzusagen, unter welchen Bedingungen die künstlichen Minerale optimal entstehen, arbeiten die Forschenden vom Institut für Stochastik der Uni Ulm Hand in Hand mit Verfahrenstechnikern und Metallurgen zusammen, die standardisierte Einschmelzexperimente und mechanische Recyclingprozesse durchführen und den Mathematikern vielfältige real gemessene Daten liefern. Dies sind insbesondere Bilddaten, also mikroskopische Aufnahmen der Schlackestruktur an verschiedenen Punkten der Prozesskette. Der Job der Ulmer Mathematiker: Den Prozess verstehen, mathematisch modellieren und verschiedene Szenarien am Computer simulieren, um ihn zu optimieren. Denn es würde viel zu lange dauern und wäre viel zu teuer, tausende Versuche im Labor durchzuführen. Stochastische Analysen hingegen können beliebig oft erstellt werden – und zwar deutlich ökonomischer.
Wertstoffe sollen möglichst rein sein und wünschenswerte Eigenschaften haben
Die Art und Weise, wie sich die gewünschten künstlichen Minerale bilden, lässt sich vor allem durch den Abkühlvorgang nach dem Einschmelzen beeinflussen. „Wenn die Schlacke langsamer abkühlt, wandern die Atome und Ionen hin und her und haben Zeit, Kristalle auszubilden. So entstehen größere Minerale mit unterschiedlichen Strukturen“, erklärt Dr. Furat. „Kompaktere Kristalle können im Anschluss leichter aus der erkalteten Schlacke herausgebrochen werden.“ Grundsätzlich kann der ganze Prozess optimiert werden: vom Schmelzen und Abkühlen über das Zerkleinern bis hin zum Trennen der wertvollen Stoffe. „Wir wollen diese drei Schritte so justieren, dass sie kostengünstig ablaufen und die entstehenden Wertstoffe möglichst rein sind und wünschenswerte Eigenschaften haben“, ergänzt Professor Volker Schmidt, ebenfalls vom Institut für Stochastik. „Ein optimierter Recyclingprozess ist auf jeden Fall weniger aufwändig, als Wertstoffe aus Südamerika zu importieren“, ist Schmidt überzeugt.
Das Verhalten der Materialien modellieren die Ulmer datengetrieben anhand von 3D-Mikroskopiebildern, die vor und nach dem Recyclingprozess aufgenommen werden. Die Daten geben Auskunft über die innere Beschaffenheit der Schlacke und sind die Arbeitsgrundlage der Mathematiker. „Wir können das im stochastischen Modell mehrdimensional betrachten und zum Beispiel sehen, dass die Form der künstlichen Minerale umso unterschiedlicher ist, je größer sie werden“, so Orkun Furat. Eine weitere Aufgabe der Ulmer: die komplexen Datensätze auf eine verständliche Darstellung reduzieren. Professor Schmidt fasst zusammen: „Wir können die Optimierung von Batterierecycling durch mathematische Methoden effizienter machen – das ist die Stärke der Mathematik.“
Weitere Informationen:
Dr. Orkun Furat, Institut für Stochastik, Mail: orkun.furat(at)uni-ulm.de
Text und Medienkontakt: Christine Liebhardt