Ученые из Сколтеха (входит в группу ВЭБ.РФ) в опубликовали в журнале Progress in Materials Science результаты обзора, в котором систематизировали более десяти лет исследований о применении полициклических ароматических углеводородов (ПАУ) в металл‑ионных аккумуляторах.
Как сообщила пресс-служба Сколтеха порталу Наука Mail, было установлено, что использование доступных органических соединений, например, нафталина, антрацена или пирена вместо редких и дорогих металлов поможет снизить зависимость от импортного сырья и уменьшить углеродный след производства. Технология химической регенерации с пирен‑литиевыми комплексами позволит восстанавливать отработанные батареи до 100% первоначальной емкости.
ПАУ — обширный класс известных и доступных органических соединений с уникальными электронными свойствами, перспективных для хранения энергии. В отличие от графита, доминирующего на рынке анодов для литиевых аккумуляторов, молекулы углеводородов можно настраивать под конкретные задачи.
Мы показали, что обычные ароматические соединения, такие как нафталин или антрацен, способны работать не хуже, а в некоторых случаях и лучше дорогих синтетических материалов. Их главное преимущество — это возможность точной настройки электрохимических свойств с помощью введения атомов других элементов или функциональных групп. Это открывает путь к созданию аккумуляторов, в которых ключевые компоненты будут синтезироваться из возобновляемого сырья.
Авторы обзора также проанализировали использование углеводородов для предварительной металлизации электродов.
Эта технология решает фундаментальную проблему первых циклов работы батареи, когда значительная часть ионов металла тратится на формирование защитной пленки на аноде и безвозвратно теряется. Предложенные реагенты, такие как литий-нафталенид или натрий-бифенил, действуют как мягкие химические доноры ионов и насыщают анод металлом ещё до сборки аккумулятора.
В обзоре также представлен анализ того, как современные методы машинного обучения и высокопроизводительного виртуального скрининга ускоряют поиск оптимальных молекул. Химическое пространство полициклических ароматических углеводородов и их производных насчитывает миллионы возможных структур, и экспериментально проверить каждую невозможно.
Машинное обучение сейчас повсеместно используют при создании аккумуляторов. За последние пару лет из экспериментального метода оно превратилось в обычный рабочий инструмент. Только за год вышло огромное количество значимых статей на эту тему: про ИИ-поиск молекул, новые катоды, подбор электролитов и их поведение, ускоренный анализ материалов для твердотельных и литий-серных аккумуляторов. И это не просто исследования — уже появляются удобные модели и даже целые программы на основе ИИ.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, что химики научились ловить солнечное тепло благодаря молекуле.
