Uma equipe de pesquisadores do Instituto Indiano de Ciências IISc e seus colaboradores propuseram um conjunto de diretrizes robustas para ajudar os pesquisadores a escolher a estrutura computacional mais precisa para testar materiais que podem ser usados para desenvolver baterias altamente eficientes no futuro. na análise de seu novo estudo, onde analisaram de forma abrangente as técnicas computacionais amplamente utilizadas e verificaram suas previsões dos valores da barreira de migração em relação aos dados reais observados em medições de laboratório. a barreira da migração.
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Uma equipe de pesquisadores da Instituto Indiano de Ciências (IISc) e seus colaboradores propuseram um conjunto de diretrizes robustas para ajudar os pesquisadores a escolher a estrutura computacional mais precisa para testar materiais que podem ser usados para desenvolver baterias altamente eficientes no futuro.
Isso foi baseado na análise de seu novo estudo, onde analisaram de forma abrangente as técnicas computacionais amplamente utilizadas e verificaram suas previsões dos 'valores da barreira de migração' em relação aos dados reais observados em medições de laboratório.
Observou-se que um parâmetro crucial, mas pouco estudado, que determina o desempenho da bateria é a barreira de migração. Ele determina a taxa na qual os íons se movem através de um eletrodo dentro da bateria e, finalmente, a taxa na qual ele carrega ou descarrega.
Como é difícil medir a barreira de migração no laboratório, os pesquisadores normalmente usam diferentes simulações ou aproximações de computador para prever rapidamente os valores da barreira de migração. No entanto, muito poucas dessas simulações foram verificadas experimentalmente até agora, observou o IISC, com sede em Bengaluru, em um comunicado de imprensa na segunda-feira.
As baterias de íons de lítio, que alimentam telefones celulares e laptops, consistem em três componentes principais - um eletrodo negativo sólido (ânodo), um eletrodo positivo sólido (cátodo) e um eletrólito líquido ou sólido que os separa, disse o comunicado.
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Ao carregar ou descarregar, os íons de lítio migram pelo eletrólito, criando uma diferença de potencial.
“Os eletrodos das baterias de íons de lítio não são 100% sólidos. Pense neles como uma esponja. Eles têm 'poros' pelos quais um íon de lítio tem que passar'', explica Sai Gautam Gopalakrishnan , Professor Assistente da Departamento de Materiais Engineering, IISc e autor correspondente do artigo publicado na revista 'npj Computational Materials.
Um parâmetro importante que determina a taxa na qual os íons de lítio penetram nesses poros é a barreira de migração - o limite de energia que os íons precisam superar para atravessar o eletrodo.
''Quanto menor a barreira de migração, mais rápido você pode carregar ou descarregar a bateria'', diz Reshma Devi , um Ph.D. estudante na Departamento de Materiais Engenharia, e o primeiro autor do estudo.
''O mesmo valor de barreira de migração é calculado por um grupo usando uma técnica computacional e outro grupo usando outra técnica. Os valores podem ser equivalentes, mas não podemos saber com certeza'', diz Gopalakrishnan.
Duas aproximações específicas - Strongly Constrained and Aproximadamente Normed (SCAN) e Generalized Gradient Approach (GGA) - são os métodos mais utilizados para chegar computacionalmente à barreira de migração, mas cada uma tem suas desvantagens, de acordo com o IISc.
''Pegamos nove materiais diferentes'' Reshma Devi diz acrescentando: 'Verificamos quais das aproximações se aproximam mais dos valores experimentais para cada uma'. A equipe descobriu que o VARREDURA A função teve melhor precisão numérica em geral, mas os cálculos GGA foram mais rápidos. GGA foi encontrado para ter um nível razoável de precisão no cálculo da barreira de migração em certos materiais (como fosfato de lítio), e pode ser uma opção melhor se for necessária uma estimativa rápida, sugerem os pesquisadores.
Esses insights podem ser valiosos para cientistas que buscam testar novos materiais quanto ao seu desempenho antes de serem adaptados para aplicações relacionadas a baterias, diz Gopalakrishnan.
''Suponha que você tenha um material desconhecido e se você quiser ver rapidamente se esse material é útil em sua aplicação, então você pode usar cálculos para fazer isso, desde que você saiba qual aproximação computacional lhe dá os valores mais próximos. Isso é útil quando se trata de descoberta de materiais'', diz Gopalakrishnan.
A equipe também está trabalhando no desenvolvimento de ferramentas de aprendizado de máquina que podem ajudar a acelerar as previsões de barreiras de migração para uma gama diversificada de materiais, disse o comunicado.
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