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(noticias nanowerk) Utilizando el aprendizaje automático, los químicos del Laboratorio Nacional Oak Ridge del Departamento de Energía han desarrollado un material supercondensador carbonoso sin precedentes que almacena cuatro veces más energía que el mejor material comercial. Un supercondensador fabricado con el nuevo material podría almacenar más energía, mejorando el frenado regenerativo, la electrónica de potencia y las fuentes de alimentación auxiliares.
Las tesis centrales
![El arte conceptual muestra el aprendizaje automático en busca de un material ideal para el almacenamiento de energía capacitivo. Su esqueleto de carbono, que se muestra en negro, tiene grupos funcionales con oxígeno (que se muestra en rosa) y nitrógeno (que se muestra en turquesa).](https://www.nanowerk.com/nanotechnology-news2/id64091_1.jpg)
Investigación
«Al combinar un método basado en datos y nuestra experiencia en investigación, creamos un material de carbono con propiedades fisicoquímicas y electroquímicas mejoradas que llevaron los límites del almacenamiento de energía para los supercondensadores de carbono al siguiente nivel», dijo el químico Tao Wang de ORNL y la Universidad de Tennessee, Knoxville.
Wang dirigió el estudio, publicado en comunicación de la naturaleza (“Descubrimiento de materiales asistido por aprendizaje automático de materiales activos de carbono altamente porosos y ricos en oxígeno para supercondensadores acuosos”), con ORNL y el químico de UTK Sheng Dai.
«Esta es la capacidad de almacenamiento de carbono poroso más alta jamás registrada», dijo Dai, quien concibió y diseñó los experimentos con Wang. «Este es un verdadero hito».
Los investigadores realizaron el estudio en el Centro de Transporte, Estructuras y Reacciones de Interfaz de Fluidos (FIRST), un Centro de Investigación de Frontera Energética del DOE dirigido por ORNL que operó de 2009 a 2022. Sus socios en tres laboratorios nacionales y siete universidades investigaron reacciones interfaciales fluido-sólido que tienen implicaciones para el almacenamiento capacitivo de energía eléctrica. La capacidad es la capacidad de recolectar y almacenar carga eléctrica.
Cuando se trata de almacenamiento de energía, las baterías son las más conocidas. Convierten la energía química en energía eléctrica y se caracterizan por almacenar energía. Por el contrario, los condensadores almacenan energía en forma de campo eléctrico, similar a la electricidad estática. No pueden almacenar tanta energía en un volumen determinado como las baterías, pero pueden recargarse repetidamente sin perder la capacidad de mantener la carga. Los supercondensadores, como los que alimentan algunos autobuses eléctricos, pueden almacenar más carga que los condensadores y cargarse y descargarse más rápido que las baterías.
Los supercondensadores comerciales tienen dos electrodos (un ánodo y un cátodo) que están separados y sumergidos en un electrolito. Las capas eléctricas dobles separan reversiblemente las cargas en la interfaz electrolito-carbono. Los materiales elegidos para fabricar electrodos para supercondensadores son carbonos porosos. Los poros ofrecen una gran superficie para almacenar la carga electrostática.
El estudio dirigido por ORNL utilizó el aprendizaje automático, un tipo de inteligencia artificial que aprende de los datos para optimizar los resultados, para guiar el descubrimiento de material superlativo. Runtong Pan, Musen Zhou y Jianzhong Wu de la Universidad de California en Riverside, una universidad asociada a FIRST, construyeron un modelo de red neuronal artificial y lo entrenaron para establecer un objetivo claro: desarrollar un «material de ensueño» para el suministro de energía.
El modelo predijo que la capacidad más alta de un electrodo de carbono sería de 570 faradios por gramo si el carbono estuviera dopado con oxígeno y nitrógeno.
Wang y Dai diseñaron un carbono dopado extremadamente poroso que proporcionaría enormes superficies para reacciones electroquímicas interfaciales. Luego, Wang sintetizó el nuevo material, una estructura de carbono rica en oxígeno para almacenar y transportar carga.
El carbón se activó para crear más poros y agregar grupos químicos funcionales en sitios para reacciones de oxidación o reducción. La industria utiliza agentes activadores como el hidróxido de potasio, que requieren una temperatura muy alta, de unos 800 grados centígrados, para expulsar el oxígeno del material. Hace cinco años, Dai desarrolló un proceso utilizando amida de sodio como agente activador. Opera a una temperatura más baja, alrededor de 600 grados Celsius, y crea sitios más activos que el proceso industrial más caliente. «La síntesis de material en esta ‘zona Ricitos de Oro’ (ni demasiado fría ni demasiado caliente) marcó una diferencia real porque los grupos funcionales no se degradaron», dijo Dai.
El material sintetizado tenía una capacidad de 611 faradios por gramo, cuatro veces más que un material comercial típico. La pseudocapacitancia es el almacenamiento de carga basado en reacciones de oxidación-reducción continuas, rápidas y reversibles en la superficie de los materiales de los electrodos. La pseudocapacitancia de tales reacciones en los sitios de oxígeno/nitrógeno contribuyó al 25% de la capacidad total. La superficie del material se encuentra entre las más altas jamás medidas para materiales carbonosos: más de 4.000 metros cuadrados por gramo.
Este éxito llegó rápidamente. El enfoque basado en datos permitió a Wang y Dai lograr en tres meses lo que antes les habría llevado al menos un año.
«Hemos alcanzado el límite del rendimiento de los materiales de carbono», afirmó Wang. “Sin el objetivo que nos marcó el aprendizaje automático, habríamos seguido optimizando materiales mediante prueba y error sin conocer sus limitaciones”.
La clave del éxito fue lograr dos tipos de poros: mesoporos, que tienen un tamaño de entre 2 y 50 nanómetros, o milmillonésimas de metro, y microporos, que miden menos de 2 nanómetros. En análisis experimentales, los químicos descubrieron que la combinación de mesoporos y microporos no sólo proporciona una gran superficie para el almacenamiento de energía, sino que también proporciona canales para el transporte de electrolitos. Miaofang Chi y Zhennan Huang del Centro de Ciencias de Materiales Nanofásicos, una instalación para usuarios de la Oficina de Ciencias del DOE en ORNL, realizaron microscopía electrónica de transmisión de barrido para caracterizar los mesoporos, pero los microporos eran demasiado pequeños para verlos.
Microscópicamente, el material parece una pelota de golf con hoyuelos profundos. Los hoyos representan mesoporos y los microporos están en el material entre los hoyos.
«Están construyendo una autopista para el transporte de iones», dijo Dai. “Los supercondensadores tienen que ver con el alto rendimiento: carga y descarga rápidas. En esta estructura que Tao y yo diseñamos, hay un poro más grande que puede considerarse como una autopista. Esto está relacionado con calles más pequeñas o poros más pequeños”.
«Los poros más pequeños proporcionan una superficie más grande para almacenar carga, pero los poros más grandes son como una autopista que puede acelerar el rendimiento de carga/descarga», dijo Wang. «Una cantidad equilibrada de poros pequeños y grandes puede lograr el mejor rendimiento según lo predicho por el modelo de red neuronal artificial».
Para caracterizar el transporte de electrolitos en los poros de carbono, Murillo Martins y Eugene Mamontov de Spallation Neutron Source, una instalación de usuarios de la Oficina de Ciencias del DOE en ORNL, realizaron una dispersión de neutrones cuasielástica. «Estaban siguiendo la velocidad en la autopista», dijo Wang. «Esta fue la primera vez que se utilizó la dispersión de neutrones para analizar la difusión de un electrolito de ácido sulfúrico en los espacios cerrados de los nanoporos de carbono». La dispersión de neutrones reveló que el electrolito se movía a diferentes velocidades: rápido en los mesoporos y lento en los microporos.
Wang cuantificó las contribuciones de capacitancia de poros de diferentes tamaños y las reacciones de oxidación-reducción en sus superficies utilizando espectroscopia electroquímica de potencial escalonado modificado, una técnica que sólo se puede realizar en unos pocos lugares del mundo. «Descubrimos que los mesoporos dopados con oxígeno y nitrógeno son los que más contribuyen a la capacidad total», dijo Wang.
El equipo FIRST realizó más estudios sobre las propiedades fisicoquímicas. Jinlei Cui y Takeshi Kobayashi del Laboratorio Nacional Ames utilizaron resonancia magnética nuclear para analizar la estructura de los precursores de polímeros. Bishnu Thapaliya de ORNL y UTK realizó un análisis Raman y reveló la estructura amorfa o desordenada del carbono.
Zhenzhen Yang de UTK y ORNL y Juntian Fan de UTK participaron en las mediciones de la superficie.
Esta investigación tiene el potencial de acelerar el desarrollo y la optimización de materiales de carbono para aplicaciones de supercondensadores. Aunque este estudio innovador utilizó los mejores datos del momento, los científicos ahora tienen aún más datos de vanguardia para entrenar el modelo de aprendizaje automático para el próximo estudio.
«Con más datos, podemos fijar un nuevo objetivo y ampliar aún más los límites de los supercondensadores de carbono», afirmó Wang. «La aplicación exitosa del aprendizaje automático en el diseño de materiales es un testimonio del poder de los enfoques basados en datos en el avance de la tecnología».
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