Analytik Jena Science Award 2022 Gewinner in der Kategorie "Bestes wissenschaftliches Paper im Bereich Chemische Analyse"

Analytik Jena Science Award 2022

Wir möchten uns bei den zahlreichen Bewerbern bedanken, die Ihre spannenden Projekte zum Analytik Jena Science Award eingereicht haben.

Analytik Jena gratuliert dem Gewinner.

Gewinner in der Kategorie "Bestes wissenschaftliches Paper im Bereich Chemische Analyse"

Alexander Winckelmann, Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)

High-resolution atomic absorption spectrometry combined with machine learning data processing for isotope amount ratio analysis of lithium

Begründung:"Das Potenzial von maschinellem Lernen bis hin zu künstlicher Intelligenz zeigt sich in immer mehr Bereichen. Die eröffneten Möglichkeiten durch Hinzunahme solcher Technologien sind derzeit erst in ihren Anfängen erfasst, können aber bereits beeindrucken. Die Arbeit von Alexander Winkelmann und Kollegen(i)  zeigt hier eindrücklich, wie maschinelle Lernalgorithmen die Validität von Messergebnissen so weit steigern können, dass die nächst höhere Geräteklasse in ihrer Leistung teilweise erreicht wird. Das Team untersuchte, inwiefern AAS Technologie von AJ (HR-CS-AAS) mithilfe von Gradient-Boosting-Algorithmen (XGBoost) in die Lage versetzt wird, die Verteilung von Lithium Isotopen zu analysieren.

Als Referenz wurde Analysen eines ICP-MS verwendet, welche hierfür die etablierte Standardmethode darstellt. Die Resultate erwiesen sich als vergleichbar und ausreichend, um die Isotopenverteilung von Li in den Proben mittels AAS, anstelle der deutlich aufwändigeren Analyse mit ICP-MS, zu erfassen.

Lithium ist ein in der Erdkruste weit verbreitetes leichtes Element mit zwei natürlich vorkommenden Isotopen, 6Li und 7Li. Die Untersuchung der Li Isotopenverteilung wird zur Erklärung vieler Prozesse auf der Oberfläche der Erde verwendet. Darüber hinaus kann die Li-Isotopenanalyse verwendet werden, um ein besseres Verständnis des Lithium-Ionen-Transfer zu erhalten und die elektrochemisch aktiven Lithium Verluste in Lithium-Ionen-Batterien zu bestimmen. Sie ist entscheidend für das Verständnis von Alterungsmechanismen, und kann somit helfen, Batterien mit höherer Lebensdauer und Leistung zu entwickeln."

(i) Alexander Winckelmann,1,2 Sascha Nowak,3 Silke Richter,2 Sebastian Recknagel,2 Jens Riedel,2 Jochen Vogl,2 Ulrich Panne,1,2 Carlos Enrique Abad Andrade,2
1 Humboldt-Universität zu Berlin, Department of Chemistry, Brook-Taylor-Str. 2, 12489 Berlin, Germany
2 Bundesanstalt für Materialforschung und –prüfung (BAM), Richard-Willstätter-Str. 11, 12489 Berlin, Germany
3 MEET Battery Research Center, University of Münster, Corrensstr. 46, 48149 Münster, Germany

Das Paper wurde auch publiziert in " ResearchGeate", Veröffentlicht Juli 2021