El almacenamiento de energía en forma de baterías recargables ha sido uno de los principales avances de la sostenibilidad en los últimos años, debido al mayor consumo de dispositivos electrónicos y la llegada de los coches eléctricos con el uso de energía limpia. Desde 1991, a través de Sony, dispositivos electrónicos como drones, teléfonos inteligentes y portátiles han utilizado principalmente baterías Li-Ion. Debido a que ofrecen numerosas ventajas, como una buena eficiencia energética, buena densidad, gran vida útil, ausencia de efecto de memoria, la tecnología ahora se utiliza en centrales eléctricas para el almacenamiento de energía estacionaria. Sin embargo, las principales desventajas de las baterías Li-Ion son la inestabilidad y poseer materiales costosos y difíciles de extraer. Por lo tanto, la optimización de estos materiales y el uso de otros nuevos son los retos actuales para el desarrollo de baterías con mayor estabilidad y seguridad en aplicaciones a gran escala.

Las baterías Li-Ion tienen electrodos que contienen un material aditivo, como el grafito, o una mezcla de óxidos metálicos combinados con polímeros, mientras que el electrolito es una mezcla compleja de compuestos orgánicos y organometálicos. Durante la carga y descarga de la batería, se producen varias reacciones que producen cambios en la composición química del electrolito y dando lugar a la formación de una interfaz de electrolito sólido (SEI), que, a pesar de contribuir a la protección del ánodo, conduce a la falla de la batería. Es por esto que los aditivos se incorporan al electrolito para controlar la formación de SEI, pero también generan el flujo de iones en el electrolito, alterando la conductividad de la batería. Lo anterior es un gran desafío de optimización para los investigadores.

Por lo tanto, la simulación molecular surge como un gran aliado para el desarrollo de baterías Li-Ion (a través de modelos discretos) para la elección de nuevos candidatos, optimizando el experimento y prediciendo propiedades importantes. A través de los métodos de Dinámica Molecular implementados en BIOVIA Materials Studio,la mayor plataforma de simulación molecular, es posible modelar iones de difusión y litio para diversas formulaciones y predecir propiedades importantes como la conductividad y la transmisión en función de la formulación. Lo invitamos a observar el siguiente vídeo, cómo se aplica BIOVIA Materials Studio para el desarrollo de la batería:

Otros desafíos importantes son la expansión de los electrodos y la compresión inducida por los átomos de litio durante la carga y descarga de la batería. Cuando se produce una gran expansión, el electrodo puede sufrir una fractura mecánica. En la Figura 1, BIOVIA Materials Studio se utilizó para visualizar el efecto de la intersubicación de iones de litio en el electrodo a través del método basado en la estructura electrónica de los materiales, el cual ofrece resultados obtenidos mediante el potente solver del software teniendo en cuenta los parámetros de entrada.

Figura 1 – A través de la simulación en BIOVIA Materials Studio, es posible visualizar la expansión de la estructura cristalina en función de la concentración de iones de litio.

Existen otros enfoques predictivos que el software BIOVIA Materials Studio tiene para el estudio de baterías. Con sus diversos métodos implementados (cuántica, dinámica molecular, QSAR), la investigación para nuevos materiales de batería se optimiza a través de la elección predictiva de candidatos para experimentos de banco, además de promover una mayor comprensión de estos resultados.

Referências:
PEDROSO, Ana Luiza. Por que a indústria ainda usa baterias de íons de lítio como padrão? Veja possíveis alternativas. Mundo Conectado, 2020. Acesso em: 03 de setembro de 2020.
ROCCO, Peter Fornari;  de Silva. ‘Molecular modelling of organic redox-active battery materials’ WIREs Computational Molecular Science, 2020. DOI: 10.1002/wcms.1495
TODD, Stephen. Improving Batteries by Modeling the Materials Space. BIOVIA Blog, 2020. Acesso em: 03 de setembro de 2020.

Autor: Bianca da Silva Domingues Especialista en Simulación Numérica y Molecular en EDC Tecnologia bianca.domingues@edctecnologia.co