La conduzione ionica comporta il movimento di ioni da una posizione all'altra all'interno di un materiale. Gli ioni viaggiano attraverso difetti puntuali, che sono irregolarità nella disposizione altrimenti coerente degli atomi nota come reticolo cristallino. Questo processo a volte lento può limitare le prestazioni e l'efficienza delle celle a combustibile, batterie, e altre tecnologie di stoccaggio dell'energia.

Prima di determinare quali proprietà sottostanti dei materiali solidi sono cruciali per migliorare queste applicazioni, i ricercatori devono comprendere meglio i fattori che controllano la conduzione ionica. Per perseguire questa conoscenza, un team multidisciplinare dell'Oak Ridge National Laboratory (ORNL) del Dipartimento dell'energia degli Stati Uniti (DOE) ha sviluppato un quadro computazionale per elaborare e analizzare grandi set di dati di solidi conduttori di ioni.

Utilizzando un set di dati contenente oltre 80 diverse composizioni di materiali chiamati perovskiti, i ricercatori si sono concentrati principalmente sull'identificazione e l'ottimizzazione di quelli con capacità di conduzione protonica promettenti. Questi nuovi materiali potrebbero consentire la produzione di celle a combustibile a ossido solido conduttori di protoni più affidabili ed efficienti, dispositivi di accumulo di energia che convertono le sostanze chimiche in elettricità per usi pratici come l'alimentazione dei veicoli.

I risultati di questo lavoro sono pubblicati in The Giornale di chimica fisica e Chimica dei materiali , e i membri del team hanno anche presentato i loro risultati alla riunione autunnale della Materials Research Society nel 2018.

"Stiamo cercando materiali conduttori di ioni migliori perché, in qualsiasi elettrolita solido utilizzato per celle a combustibile o batterie, più velocemente si muovono gli ioni, più efficiente sarà il funzionamento del dispositivo, " ha detto il principale investigatore Panchapakesan Ganesh, un membro dello staff di ricerca e sviluppo presso il Center for Nanophase Materials Sciences (CNMS) dell'ORNL. "Ora abbiamo una comprensione che ci aiuterà a trovare nuovi principi di progettazione per lo sviluppo di tali materiali".

Il team ha studiato materiali tra cui uno dei conduttori di protoni più veloci conosciuti, una versione alterata del composto zirconato di bario (BaZrO ₃ ) formato sostituendo lo zirconio (Zr) con l'ittrio (Y), un elemento che riduce la carica complessiva del composto per facilitare l'aggiunta di protoni. Gli elementi che mostrano questo comportamento sono chiamati droganti accettori, e il materiale in questione è spesso indicato come BaZrO . drogato con ittrio ₃ , o Y-BZO.

Lo screening sistematico di così tanti candidati dal set di dati di perovskite in breve tempo non sarebbe stato possibile senza la potenza di calcolo di Titano, un supercomputer Cray XK7 ospitato presso l'Oak Ridge Leadership Computing Facility (OLCF). Utilizzando più codici e uno strumento di calcolo chiamato wraprun, I membri dello staff dell'OLCF hanno aiutato il team a sviluppare un flusso di lavoro automatizzato ottimizzato per l'architettura di Titan.

"Abbiamo lavorato a stretto contatto con il personale OLCF per creare un flusso di lavoro altamente scalabile che ci ha permesso di utilizzare migliaia di core contemporaneamente su Titan, " disse Ganesh.

Queste simulazioni hanno rivelato che le correlazioni tra le distorsioni del reticolo e l'energia di legame dei protoni - la quantità di energia necessaria per separare un protone da un materiale perovskite - possono rendere i protoni più pesanti e più lenti, inibendo la conduzione protonica ottimale. Questa rivelazione potrebbe aiutare i ricercatori a identificare i materiali esistenti e a svilupparne di nuovi in ​​grado di competere con Y-BZO.

"Ci siamo resi conto che l'accoppiamento di ioni mobili con distorsioni nel reticolo cristallino è uno degli ingredienti più importanti per la conduzione ionica, " Ha detto Ganesh. "Capire questa connessione significa che possiamo progettare selettivamente materiali solidi con una migliore conduttività ionica".

Oltre ai vantaggi pratici che questi risultati potrebbero avere per le applicazioni energetiche, le nuove conoscenze del team forniscono approfondimenti fondamentali sui concetti scientifici.

"Durante questo processo di comprensione di ciò che limita la conduzione protonica nei materiali esistenti, speriamo di scoprire anche qualche nuova fisica, " Ha detto Ganesh. "È tutto legato ai meccanismi atomistici sottostanti".

Per convalidare i risultati di calcolo, i membri del team hanno condotto una serie di esperimenti complementari che hanno impiegato la deposizione laser pulsata, microscopia elettronica della trasmissione di scansione, microscopia a forza di sonda Kelvin risolta nel tempo, e tecniche di tomografia a sonda atomica al CNMS, così come lo scattering di neutroni alla Spallation Neutron Source (SNS). CNMS, SNS, e l'OLCF sono tutte strutture per gli utenti dell'Office of Science del DOE situate presso l'ORNL.

I ricercatori intendono espandere i loro sforzi oltre i protoni e le perovskiti per studiare il comportamento degli ioni mobili in altre categorie di materiali. I risultati futuri potrebbero migliorare le prestazioni di altri tipi di celle a combustibile, così come le batterie agli ioni di litio.

"Il framework informatico sviluppato per studiare le perovskiti drogate può essere applicato ad altri tipi di solidi inorganici cristallini, e la disponibilità di set di dati sui difetti così grandi ci consente di sfruttare l'esperienza di ORNL nelle tecniche avanzate di intelligenza artificiale per accelerare la scoperta dei materiali, " disse Ganesh.