Un grupo de investigadores rusos del Instituto Skolkovo de Ciencia y Tecnología (Skoltech) publicó un análisis exhaustivo de la aplicación de los hidrocarburos aromáticos policíclicos (HAP) en las tecnologías de almacenamiento de energía. Los autores del trabajo, Ilya Chepkasov, Stanislav Evlashin y Aleksandr Kvashnin, sistematizaron los avances de la última década en el uso de esta clase de compuestos orgánicos para crear ánodos y cátodos de baterías de iones metálicos.
Los hidrocarburos poliaromáticos (HAP) resultan de interés por sus propiedades especiales. Estas propiedades les permiten transferir electrones con facilidad e incorporar iones dentro de su estructura. El comportamiento de los HAP en las reacciones químicas depende de sus niveles de energía. Si el nivel de energía del orbital desocupado más bajo (LUMO) es bajo, los HAP se reducen fácilmente, lo que es útil para aplicaciones de ánodo. Si, en cambio, el nivel de energía del orbital ocupado más alto (HOMO) es bajo, los HAP se oxidan fácilmente, lo que es útil para los cátodos.
Hemos demostrado que compuestos aromáticos comunes, como el naftaleno o el antraceno, pueden funcionar no peor, y en algunos casos incluso mejor, que los costosos materiales sintéticos.
El estudio explica cómo se utilizan sustancias especiales (HAP) en distintos tipos de baterías: de iones de litio, de iones de sodio, de iones de aluminio y bidireccionales. Se presta especial atención al método de premetalización. Este ayuda a reducir las pérdidas de energía y a mejorar el funcionamiento de las baterías desde el principio.
Esta tecnología resuelve el problema fundamental de los primeros ciclos de funcionamiento de la batería, cuando una parte significativa de los iones metálicos se consume en la formación de una película protectora sobre el ánodo.
Por primera vez, los autores examinan en una revisión unificada la integración del aprendizaje automático para el diseño acelerado de materiales HAP. El cribado de alto rendimiento permite predecir las propiedades electroquímicas de los compuestos antes de su síntesis.
El aprendizaje automático se utiliza ahora de forma generalizada en la creación de baterías. En los últimos dos años, ha pasado de ser un método experimental a convertirse en una herramienta de trabajo habitual. Solo en un año se publicó una enorme cantidad de artículos significativos sobre este tema: acerca de la búsqueda de moléculas mediante IA, nuevos cátodos, selección de electrolitos y su comportamiento, análisis acelerado de materiales para baterías de estado sólido y de litio-azufre. Y no se trata solo de investigaciones: ya están apareciendo modelos prácticos e incluso programas completos basados en IA.
El contexto del mercado refuerza la relevancia del desarrollo. Se prevé que la demanda global de baterías de iones de litio alcance 4,7 TWh para 2030, frente a 700 GWh en 2022. El aumento de los precios del litio metálico estimula la búsqueda de alternativas con metales portadores de carga más accesibles.
Los materiales HAP compiten con los electrodos inorgánicos tradicionales. Los ánodos de grafito proporcionan una capacidad específica de alrededor de 372 mA·h/g, mientras que algunos HAP demuestran valores superiores a 500 mA·h/g. Los óxidos de metales de transición para cátodos son tóxicos y caros de producir, mientras que los compuestos orgánicos son biodegradables. Los ánodos de silicio sufren expansión de volumen durante el ciclado, un problema menos pronunciado en las estructuras moleculares. Las tecnologías de iones de sodio basadas en HAP resuelven el problema de la escasez de litio. La tecnología de regeneración química con complejos de pireno-litio permite restaurar baterías usadas hasta el 100% de su capacidad inicial. Persisten desafíos: la solubilidad de los compuestos en los electrolitos y la insuficiente actividad redox de parte de las moléculas requieren más investigaciones sobre funcionalización y optimización estructural.
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