13:33 2022-11-28
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Cercetătorii publică 31.618 de molecule cu potențial de stocare a energiei în baterii
_ Cercetătorii publică 31.618 de molecule cu potențial pentru stocarea energiei în baterii
Oamenii de știință de la Institutul Olandez de Cercetare Energetică Fundamentală (DIFFER) au creat o bază de date cu 31.618 de molecule care ar putea fi utilizate în viitoarele baterii cu flux redox. Aceste baterii sunt foarte promițătoare pentru stocarea energiei. Printre altele, cercetătorii au folosit inteligența artificială și supercalculatoarele pentru a identifica proprietățile moleculelor. Astăzi, ei își publică descoperirile în revista Scientific Data.
În ultimii ani, chimiștii au proiectat sute de molecule care ar putea fi utile în bateriile cu flux pentru stocarea energiei. Ar fi minunat, și-au imaginat cercetătorii de la DIFFER din Eindhoven (Olanda), dacă proprietățile acestor molecule ar fi rapid și ușor accesibile într-o bază de date. Problema este însă că pentru multe molecule proprietățile nu sunt cunoscute. Exemple de proprietăți moleculare sunt potențialul redox și solubilitatea în apă. Acestea sunt importante, deoarece sunt legate de capacitatea de generare a energiei și densitatea de energie a bateriilor cu flux redox.
Pentru a afla proprietățile încă necunoscute ale moleculelor, cercetătorii au efectuat patru pași. În primul rând, au folosit un computer desktop și algoritmi inteligenți pentru a crea mii de variante virtuale a două tipuri de molecule. Aceste familii de molecule, chinonele și aromaticele aza, sunt bune la acceptarea și donarea de electroni în mod reversibil. Acest lucru este important pentru baterii. Cercetătorii au alimentat computerul cu structuri ale coloanei vertebrale de 24 de chinone și 28 de aza-aromatici plus cinci grupuri secundare diferite relevante din punct de vedere chimic. Din aceasta, computerul a creat 31.618 de molecule diferite.
În a doua etapă, cercetătorii au folosit supercalculatoare pentru a calcula aproape 300 de proprietăți diferite ale fiecărei molecule. Calculatorul folosește ecuații din chimia cuantică pentru a face acest lucru. Deoarece aceste formule sunt greu de rezolvat, un supercomputer puternic este un instrument util.
În al treilea pas, cercetătorii au folosit învățarea automată pentru a prezice dacă moleculele vor fi dizolvabile în apă.
Al patrulea și ultimul pas a constat în crearea unei baze de date citibile atât de oameni, cât și de mașini. Baza de date, numită RedDB (de la Redox DataBase), conține moleculele și proprietățile lor cu denumire și descriere convenabilă.
„Când lucrați cu modele teoretice și învățare automată, evident că doriți să aveți încredere în rezultate. ”, spune Süleyman Er, liderul grupului de cercetare Autonomous Energy Materials Discovery al DIFFER. „De aceea am folosit programe de calculator care și-au dovedit excelența. În acest scop, am implementat și proceduri de validare dedicate.”
Acum, că baza de date este publică, cercetătorii, inclusiv cei din afara DIFFER, pot căuta cu ușurință. pentru molecule potențial interesante pentru bateriile cu flux redox. De exemplu, ei pot pur și simplu să cumpere sau să sintetizeze moleculele și să le cerceteze în continuare. În plus, cercetătorii pot folosi baza de date pentru a-și îmbunătăți modelele de învățare automată pentru a accelera proiectarea de molecule de înaltă calitate pentru stocarea energiei.
Comentarii:
Adauga Comentariu