Guidati dall’apprendimento automatico, i chimici dell’Oak Ridge National Laboratory del Dipartimento dell’Energia hanno progettato un carbonioso da record supercondensatore materiale che immagazzina quattro volte più energia rispetto al miglior materiale commerciale.
Un supercondensatore realizzato con il nuovo materiale potrebbe immagazzinare più energia, migliorando i freni rigenerativi, l’elettronica di potenza e gli alimentatori ausiliari.
L’arte concettuale raffigura l’apprendimento automatico che trova un materiale ideale per l’accumulo di energia capacitiva. La sua struttura in carbonio mostrata in nero, ha gruppi funzionali con ossigeno, mostrato in rosa, e azoto, mostrato in turchese. Crediti: Tao Wang/ORNL, Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti
“Combinando un metodo basato sui dati e la nostra esperienza di ricerca, abbiamo creato un materiale di carbonio con proprietà fisico-chimiche ed elettrochimiche migliorate che hanno spinto il limite dello stoccaggio di energia per i supercondensatori di carbonio a un livello superiore”, ha affermato il chimico Tao Wang dell’ORNL e dell’Università di Tennessee, Knoxville.
Wang ha condotto lo studio, pubblicato in Comunicazioni sulla natura, con il chimico Sheng Dai di ORNL e UTK.
“Questa è la più alta capacità di stoccaggio registrata per il carbonio poroso”, ha detto Dai, che ha ideato e progettato gli esperimenti con Wang. “Questa è una vera pietra miliare.”
I ricercatori hanno condotto lo studio presso il Reazioni dell’interfaccia fluida, strutture e centro di trasporto, o FIRST, un DOE Energy Frontier Research Center guidato dall’ORNL che ha operato dal 2009 al 2022. I suoi partner in tre laboratori nazionali e sette università hanno esplorato le reazioni dell’interfaccia fluido-solido che hanno conseguenze sull’accumulo capacitivo di energia elettrica. La capacità è la capacità di raccogliere e immagazzinare carica elettrica.
Quando si tratta di dispositivi di accumulo dell’energia, le batterie sono le più familiari. Convertono l’energia chimica in energia elettrica ed eccellono nell’immagazzinare energia.
Al contrario, i condensatori immagazzinano energia sotto forma di campo elettrico, simile all’elettricità statica. Non possono immagazzinare la stessa energia delle batterie in un dato volume, ma possono ricaricarsi ripetutamente e non perdono la capacità di mantenere la carica. I supercondensatori, come quelli che alimentano alcuni autobus elettrici, possono immagazzinare più carica dei condensatori e caricarsi e scaricarsi più rapidamente delle batterie.
I supercondensatori commerciali hanno due elettrodi – un anodo e un catodo – separati e immersi in un elettrolita. Doppi strati elettrici separano in modo reversibile le cariche all’interfaccia tra l’elettrolita e il carbonio. I materiali scelti per realizzare gli elettrodi per i supercondensatori sono i carboni porosi. I pori forniscono un’ampia superficie per immagazzinare la carica elettrostatica.
Lo studio condotto da ORNL ha utilizzato l’apprendimento automatico, un tipo di intelligenza artificiale che apprende dai dati per ottimizzare i risultati, per guidare la scoperta del materiale superlativo. Runtong Pan, Musen Zhou e Jianzhong Wu dell’Università della California, Riverside, una PRIMA università partner, hanno costruito un modello di rete neurale artificiale e lo hanno addestrato per fissare un obiettivo chiaro: sviluppare un “materiale da sogno” per la fornitura di energia.
Il modello prevedeva che la capacità massima per un elettrodo di carbonio sarebbe stata di 570 farad per grammo se il carbonio fosse stato co-drogato con ossigeno e azoto.
Wang e Dai hanno progettato un carbonio drogato estremamente poroso che fornirebbe enormi aree superficiali per le reazioni elettrochimiche interfacciali. Quindi Wang ha sintetizzato il nuovo materiale, una struttura di carbonio ricca di ossigeno per immagazzinare e trasportare la carica.
Il carbonio è stato attivato per generare più pori e aggiungere gruppi chimici funzionali nei siti per le reazioni di ossidazione o riduzione. L’industria utilizza agenti di attivazione come l’idrossido di potassio che richiedono una temperatura molto elevata, circa 800 gradi Celsius, che allontana l’ossigeno dal materiale.
Cinque anni fa, Dai ha sviluppato un processo utilizzando l’ammide di sodio come agente di attivazione. Funziona a una temperatura più bassa, vicino a 600 gradi Celsius, e crea siti più attivi rispetto al processo industriale più caldo. “La sintesi del materiale in questa ‘zona Riccioli d’oro’ – né troppo fredda, né troppo calda – ha fatto davvero la differenza nel non decomporre i gruppi funzionali”, ha detto Dai.
Il materiale sintetizzato aveva una capacità di 611 farad per grammo, quattro volte superiore a quella di un tipico materiale commerciale. La pseudocapacità è l’accumulo di carica basato su reazioni di ossidoriduzione continue, veloci e reversibili sulla superficie dei materiali degli elettrodi.
La pseudocapacità derivante da tali reazioni nei siti di ossigeno/azoto ha contribuito al 25% della capacità complessiva. La superficie del materiale era tra le più alte registrate per i materiali carboniosi: oltre 4.000 metri quadrati per grammo.
Questo successo è arrivato rapidamente. L’approccio basato sui dati ha permesso a Wang e Dai di ottenere in tre mesi ciò che prima avrebbe richiesto almeno un anno.
“Abbiamo raggiunto le prestazioni limite dei materiali in carbonio”, ha affermato Wang. “Senza l’obiettivo fissato dal machine learning, avremmo continuato a ottimizzare i materiali attraverso prove ed errori senza conoscerne i limiti.”
La chiave del successo è stata la realizzazione di due tipi di pori: mesopori compresi tra 2 e 50 nanometri, o miliardesimi di metro, e micropori più piccoli di 2 nanometri. Nelle analisi sperimentali, i chimici hanno scoperto che la combinazione di mesopori e micropori fornisce non solo un’elevata superficie per l’accumulo di energia, ma anche canali per il trasporto degli elettroliti.
Miaofang Chi e Zhennan Huang del Center for Nanophase Materials Sciences, una struttura utilizzata dal DOE Office of Science presso l’ORNL, hanno eseguito la microscopia elettronica a trasmissione a scansione per caratterizzare i mesopori, ma i micropori erano troppo piccoli per essere visti.
Microscopicamente, il materiale sembra una pallina da golf con fossette profonde. Le fossette rappresentano i mesopori e i micropori esistono nel materiale tra le fossette.
“Stai costruendo un’autostrada per il trasporto di ioni”, ha detto Dai. “I supercondensatori sono incentrati su prestazioni elevate: ricarica rapida, scarica rapida. In questa struttura che Tao e io abbiamo progettato, c’è un poro più grande, che puoi vedere come un’autostrada. Questo è collegato a strade più piccole o a pori più piccoli”.
“I pori più piccoli forniscono una superficie più ampia per immagazzinare la carica, ma i pori più grandi sono come un’autostrada che può accelerare le prestazioni del tasso di carica/scarica”, ha detto Wang. “Una quantità equilibrata di pori piccoli e grandi può realizzare le migliori prestazioni, come previsto dal modello di rete neurale artificiale”.
Per caratterizzare il trasporto dell’elettrolita nei pori di carbonio, Murillo Martins e Eugene Mamontov della Spallation Neutron Source, una struttura utilizzata dal DOE Office of Science presso l’ORNL, hanno eseguito uno scattering quasielastico di neutroni. “Hanno monitorato la velocità sull’autostrada”, ha detto Wang.
“Questa è stata la prima volta che la diffusione dei neutroni è stata utilizzata per analizzare la diffusione di un elettrolita di acido solforico negli spazi ristretti dei nanopori di carbonio”. La diffusione dei neutroni ha rivelato che l’elettrolita si muoveva a velocità diverse: rapidamente nei mesopori e lentamente nei micropori.
Wang ha quantificato i contributi di capacità provenienti da pori di diverse dimensioni e reazioni di ossido-riduzione sulle loro superfici tramite spettroscopia elettrochimica a potenziale di passo modificato, una tecnica che può essere eseguita solo in pochi posti al mondo. “Abbiamo scoperto che i mesopori drogati con ossigeno e azoto contribuiscono maggiormente alla capacità complessiva”, ha detto Wang.
Il FIRST team ha eseguito altri studi sulle proprietà fisico-chimiche. Jinlei Cui e Takeshi Kobayashi dell’Ames National Laboratory hanno utilizzato la risonanza magnetica nucleare per analizzare la struttura dei precursori polimerici. Bishnu Thapaliya di ORNL e UTK ha condotto l’analisi Raman, rivelando la struttura amorfa o disordinata del carbonio.
Zhenzhen Yang di UTK e ORNL e Juntian Fan di UTK hanno partecipato alle misurazioni della superficie.
Questa ricerca ha il potenziale per accelerare lo sviluppo e l’ottimizzazione dei materiali in carbonio per applicazioni di supercondensatori. Sebbene questo studio rivoluzionario abbia utilizzato i dati migliori dell’epoca, gli scienziati ora dispongono di ancora più dati limite per addestrare il modello di apprendimento automatico per lo studio successivo.
“Utilizzando più dati, possiamo fissare un nuovo obiettivo e ampliare ulteriormente i confini dei supercondensatori al carbonio”, ha affermato Wang. “L’applicazione efficace dell’apprendimento automatico nella progettazione dei materiali testimonia la potenza degli approcci basati sui dati nel progresso tecnologico”.
Il titolo dell’articolo è “Scoperta materiale assistita dall’apprendimento automatico di materiali attivi al carbonio altamente porosi ricchi di ossigeno per supercondensatori acquosi”.
Questo lavoro è stato sostenuto come parte del FIRST Center, un centro di ricerca sulla frontiera energetica finanziato dal DOE Office of Science presso l’ORNL.
UT-Battelle gestisce l’ORNL per l’Ufficio scientifico del DOE. L’Office of Science, il più grande sostenitore della ricerca di base nelle scienze fisiche negli Stati Uniti, sta lavorando per affrontare alcune delle sfide più urgenti del nostro tempo. Per maggiori informazioni per favore visita Energy.gov/science.
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