Cuando se trata de diseñar y optimizar sistemas mecánicos, los científicos entienden las leyes físicas que los rodean lo suficientemente bien como para crear modelos de computadora que pueden predecir sus propiedades y comportamiento. Sin embargo, los científicos que están trabajando para diseñar mejores sistemas electroquímicos, como baterías o supercondensadores, todavía no tiene un modelo integral de las fuerzas impulsoras que rigen el comportamiento electroquímico complejo.
Después de ocho años de investigación sobre el comportamiento de estos materiales y sus propiedades, los científicos del Laboratorio Nacional Argonne del Departamento de Energía de EE. UU. DOE, el Laboratorio Nacional de Energía Renovable del DOE y la Universidad de Colorado-Boulder han desarrollado un modelo conceptual que combinateorías existentes para formar una teoría más general de la electroquímica que predice comportamientos previamente inexplicables.
El nuevo modelo, llamado Unified Electrochemical Band-Diagram Framework UEB, combina la teoría electroquímica básica con teorías utilizadas en diferentes contextos, como el estudio de la fotoelectroquímica y la física de semiconductores, para describir los fenómenos que ocurren en cualquier electrodo.
La investigación comenzó con el estudio del óxido de alfa manganeso, un material que se puede cargar y descargar rápidamente, lo que lo hace ideal para ciertas baterías. Los científicos querían comprender el mecanismo detrás de las propiedades únicas del material para que pudieran mejorarlo.
"No había una respuesta satisfactoria sobre cómo funcionaba el material", dijo el científico de Argonne Matthias Young, "pero después de hacer muchos cálculos sobre el sistema, descubrimos que al combinar teorías, podríamos dar sentido al mecanismo"
Las pruebas exhaustivas de varios otros materiales han ayudado a los científicos a desarrollar el modelo y demostrar su utilidad para predecir fenómenos excepcionales.
"El modelo describe cómo las propiedades de un material y su entorno interactúan entre sí y conducen a transformaciones y degradación", dijo Young. "Nos ayuda a predecir qué sucederá con un material en un entorno específico. ¿Se desmoronará?¿Almacenará carga? "
Los modelos computacionales que utilizan UEB no solo permiten a los científicos predecir el comportamiento del material, sino que también pueden informar qué cambios en el material podrían mejorar su rendimiento.
"Hay modelos por ahí que hacen predicciones correctas, pero no le brindan las herramientas para mejorar el material", dijo Young. "Este modelo le brinda los controles conceptuales que puede utilizar para determinar a qué cambiarlo".mejorar el rendimiento del material "
Debido a que el modelo es general y fundamental, tiene el potencial de ayudar a los científicos en el desarrollo de cualquier electrodo, incluidos los utilizados para baterías, catálisis, supercondensadores e incluso desalinización.
"Estamos obteniendo algo que es más que la suma de sus partes", dijo Young. "Hemos tomado mucho trabajo brillante de muchas personas diferentes, y lo unificamos en algo que produce información que no estaba allí antes."
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por DOE / Laboratorio Nacional de Argonne . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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