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| Analizando imágenes de rayos X de partículas de fosfato de hierro y litio mientras se cargaban y descargaban, los investigadores han demostrado que el movimiento de los iones de litio dentro del material era casi idéntico al de las simulaciones por ordenador que habían creado anteriormente. En cada par, las partículas reales están a la izquierda y las simulaciones a la derecha. Cortesía de los investigadores |
Una batería recargable de iones de litio está formada por electrodos, responsables de almacenar la carga y ponerla a disposición cuando se necesita para funcionar. Como muestran las películas de rayos X, estos electrodos contienen miles de millones de partículas diminutas en su interior, que absorben y liberan iones de litio a medida que la batería se carga y descarga.
Ahora, investigadores del Laboratorio Nacional de Aceleradores SLAC del Departamento de Energía, la Universidad de Stanford, el Instituto Tecnológico de Massachusetts y el Instituto de Investigación Toyota han realizado un importante avance: Han analizado todos y cada uno de los píxeles de esos vídeos de rayos X mediante una técnica de aprendizaje automático denominada "visión por ordenador" para descubrir aspectos físicos y químicos nunca antes vistos del ciclo de las baterías.
La nueva técnica ya ha sugerido cómo mejorar la eficiencia del almacenamiento y liberación de carga en un tipo de electrodo de batería de iones de litio, que contiene miles de millones de nanopartículas.
William Chueh, profesor asociado de Stanford, científico de la facultad SLAC y director del Centro de Baterías SLAC-Stanford, declaró: "Ahora podemos extraer información que antes era imposible. Este es el tipo de información fundamental, basada en la ciencia, que nuestros socios en la industria necesitan para desarrollar mejores baterías con mayor rapidez."
"En términos más generales, este enfoque para descubrir la física que subyace a patrones complejos en las imágenes podría incluso proporcionar conocimientos sin precedentes sobre otros sistemas químicos y biológicos, como las células que se dividen en un embrión en desarrollo."
El fosfato de hierro y litio, o LFP, se utiliza en las partículas de batería que examinó el equipo de investigación. Cada una de ellas está recubierta de una pequeña capa de carbono para aumentar la conductividad eléctrica del electrodo, y miles de millones de ellas se apiñan en los electrodos positivos de varias baterías de iones de litio.
El equipo de Chueh crea pilas diminutas y transparentes con dos electrodos rodeados de una solución electrolítica con iones de litio que se mueven libremente para observar lo que ocurre en el interior de la pila mientras se utiliza.
En un proceso conocido como intercalación, los iones de litio se precipitan hacia el electrodo positivo LFP durante la descarga de la batería y se depositan dentro de sus nanopartículas como vehículos en un aparcamiento concurrido. Cuando la batería se carga, vuelven a salir y se desplazan al electrodo negativo opuesto.
El equipo empezó a utilizar tecnologías de aprendizaje automático desarrolladas en el MIT con el apoyo del Instituto de Investigación de Toyota para acelerar drásticamente las pruebas de baterías y reducir una amplia gama de métodos de carga hasta encontrar los más eficaces. Para encontrar y explicar un proceso que reduce la vida útil de las baterías de iones de litio de carga rápida, también combinaron el aprendizaje automático tradicional, que busca patrones en los datos, con conocimientos obtenidos a partir de experimentos y ecuaciones guiadas por la física.
En este estudio, los científicos utilizaron la visión por ordenador para extraer información más detallada de 62 películas de rayos X a nanoescala que realizaron en 2016 de partículas de LFP cargándose o descargándose.
Las unidades más pequeñas de información que pueden extraerse de una imagen, creada con fotones de rayos X que inciden en un detector o con luz visible que incide en la cámara de un smartphone, se incluyeron en cada imagen fija de esas películas, que tenían una resolución de unos 490 píxeles. Como resultado, disponen de unos 180.000 píxeles de datos con los que trabajar.
Los científicos utilizaron estos 180.000 píxeles para entrenar su modelo computacional, que luego generó ecuaciones que detallaban con precisión el curso de los procesos de inserción del litio. Comprobaron que los movimientos de los iones en el interior de las partículas de LFP se ajustaban estrechamente a los cálculos computacionales.
Martin Bazant, profesor del MIT, afirmó: "Cada pequeño píxel salta de lleno a vacío, de lleno a vacío. Y estamos cartografiando todo ese proceso, utilizando nuestras ecuaciones para entender cómo está ocurriendo".
"La nueva técnica ha revelado varios fenómenos que no se podían ver antes, como variaciones en la velocidad de las reacciones de inserción del litio en distintas regiones de una misma nanopartícula de LFP. Hay regiones que parecen ser rápidas y otras lentas".
La conclusión práctica más importante del trabajo podría traducirse en una carga y descarga más eficaces: las diferencias en el grosor del recubrimiento de carbono de una partícula de LFP regulan directamente la velocidad a la que entran y salen los iones de litio.
Las complejas interacciones entre la reacción de intercalación y las variaciones en el grosor del recubrimiento de carbono sobre las superficies de las partículas en la interfaz entre el electrolito líquido y los materiales sólidos del electrodo controlan el funcionamiento de la batería. Eso significa que debemos centrarnos en la ingeniería de esa interfaz".
Storey, del Instituto de Investigación Toyota, añadió: "Esta publicación es la culminación de seis años de dedicación y colaboración. Esta técnica nos permite desentrañar el funcionamiento interno de la batería de una forma que antes no era posible. Nuestro próximo objetivo es mejorar el diseño de las baterías aplicando estos nuevos conocimientos."
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