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Investigadores de la University of East London (UEL) y otras instituciones han desarrollado un nuevo método para predecir cómo interactúan diferentes sustancias químicas con los materiales empleados en las baterías.
La metodología podría acelerar la identificación de materiales capaces de mejorar el rendimiento y la durabilidad de los sistemas de almacenamiento energético, reduciendo la necesidad de realizar extensas campañas experimentales.
El trabajo, publicado en el Journal of the American Chemical Society, se centra en los aniones, partículas con carga eléctrica negativa que desempeñan un papel fundamental en numerosos procesos químicos y electroquímicos. Su comportamiento y la forma en que interactúan con otros materiales pueden influir en las reacciones que tienen lugar dentro de una batería.
Para caracterizar estas interacciones, los investigadores recurrieron a la espectroscopia fotoelectrónica de rayos X (XPS), una técnica de análisis que permite determinar qué elementos están presentes en un material y estudiar cómo están unidos químicamente. En concreto, el equipo analizó la fuerza con la que determinados átomos de los aniones retienen sus electrones.
Los datos obtenidos experimentalmente se combinaron posteriormente con modelización computacional. De esta manera, los investigadores pudieron reproducir virtualmente las mediciones y utilizar la información obtenida para predecir el comportamiento de otros materiales sin tener que someter cada candidato a un amplio programa de ensayos de laboratorio.
La metodología aborda así uno de los retos del desarrollo de nuevas tecnologías de almacenamiento: el elevado número de combinaciones posibles de materiales, electrolitos y componentes que pueden estudiarse para mejorar parámetros como la capacidad, la estabilidad o la vida útil de una batería.
En lugar de probar experimentalmente cada posibilidad, el nuevo enfoque permite seleccionar previamente los candidatos con mayor potencial a partir de sus características químicas. Según los investigadores, disponer de una descripción más precisa de las interacciones entre aniones y otros materiales puede ayudar a concentrar los recursos experimentales en las formulaciones más prometedoras.
El estudio también introduce el concepto de “números donores específicos de elemento para aniones”, una magnitud que permite caracterizar de forma más precisa estas interacciones químicas. La investigación publicada por Lewis G. Parker, Frances K. Towers Tompkins, Jake M. Seymour y sus colaboradores constituye la base científica del método.
Los investigadores consideran que las aplicaciones potenciales de esta metodología pueden extenderse más allá del almacenamiento energético. Uno de los objetivos a más largo plazo es utilizar los resultados para construir una base de datos de diferentes elementos y sus interacciones químicas.
Una base de datos de este tipo podría combinarse con herramientas de aprendizaje automático e inteligencia artificial para acelerar la identificación de nuevas sustancias y materiales con propiedades de interés. De este modo, la investigación conecta la química experimental con la modelización computacional y las nuevas herramientas de descubrimiento asistido por IA.
El interés del método reside precisamente en esa combinación: obtener información sobre el comportamiento químico a escala atómica, transformarla en parámetros cuantificables y utilizar posteriormente modelos informáticos para ampliar las predicciones.
Aunque los resultados no implican todavía una nueva generación de baterías comerciales, sí proporcionan una herramienta que podría contribuir a acortar las etapas iniciales de investigación y desarrollo de nuevos materiales. El siguiente paso será comprobar experimentalmente las predicciones y determinar hasta qué punto el método puede trasladarse a diferentes químicas y arquitecturas de baterías.
La investigación pone de manifiesto, en definitiva, el creciente peso de la química computacional y el análisis avanzado de materiales en el desarrollo de tecnologías de almacenamiento energético. La posibilidad de anticipar el comportamiento de nuevos compuestos antes de producirlos y ensayarlos puede resultar especialmente relevante en un campo en el que la búsqueda de materiales más eficientes, estables y duraderos requiere evaluar un número cada vez mayor de alternativas.
Fuente científica: Journal of the American Chemical Society, “Element-Specific Donor Numbers for Anions”, Lewis G. Parker, Frances K. Towers Tompkins, Jake M. Seymour et al.
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