Charakterisierung und Modellierung nanoporöser Kohlenstoffstrukturen

The aim of the work presented here is to optimize nanoporous carbon materials by means of 'virtual material design'. On this length scale (~ 10nm) Focused Ion Beam – Scanning Electron Microscopy Nanotomography (FIB-SEM) is the only imaging technique providing three dimensional geometric information. Yet, for the optimization, the pore space of the materials must be reconstructed from the resulting image data, which was a generally unsolved problem so far. To overcome this problem, a simulation method for FIB-SEM images was developed. The resulting synthetic FIB-SEM images could then be used to test and validate segmentation algorithms. Using simulated image data, a new algorithm for the morphological segmentation of the highly porous structures from FIB-SEM data was developed, enabling the reconstruction of the three dimensional pore space from FIB-SEM images. Two case studies with nanoporous carbons used for energy storage are presented, using the new techniques for the characterization and optimization of electrodes of Li-ion batteries and electric double layer capacitors (EDLC's), respectively. The reconstructed pore space is modeled geometrically by means of stochastic geometry. Finally, the electrical properties of the materials were simulated using both imaged real and modeled structures. Das Ziel dieser Arbeit ist die Optimierung von nanoporösen Kohlenstoffmaterialien durch virtuelles Materialdesign. Auf dieser Längenskala (~ 10 nm) kann nur die Focused Ion Beam - Scanning Electron Microscopy Nanotomography (FIB-SEM) die Geometrie einer Probe dreidimensional abbilden. Jedoch muss für eine Optimierung des Materials der Porenraum aus den Bilddaten rekonstruiert werden. Dies war ein bisher im Allgemeinen ungelöstes Problem. Um das Rekonstruktionsproblem zu lösen, wurde eine Simulationsmethode für FIB-SEM-Bilder entwickelt. Die sich daraus ergebenden synthetischen Bilder konnten dann benutzt werden, um Segmentierungsalgorithmen zu testen und zu validieren. Mit den simulierten Daten wurde ein neuer, auf mathematischer Morphologie basierender Segmentierungsalgorithmus entwickelt, welcher es erlaubt den dreidimensionalen Porenraum hochporöser Materialien zu rekonstruieren. In dieser Arbeit werden zwei Fallstudien mit nanoporösen Kohlenstoffen für Energiespeicherung vorgestellt, in denen die neuen Techniken zur Charakterisierung und Optimierung von Elektrodenmaterialien für Li-Ionen-Akkus sowie Doppelschichtkondensatoren (EDLCs) eingesetzt werden. Dann wurde der rekonstruierte Porenraum mit Hilfe der stochastischen Geometrie geometrisch modelliert. Letztendlich wurden die elektrischen Eigenschaften der Materialien simuliert, sowohl auf echten abgebildeten Strukturen, als auch auf modellierten Strukturen.