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Computer aided desing for next generation flow batteries

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Batterie di flusso stabili ad alta capacità per alimentare lo stoccaggio di energia rinnovabile su scala di rete

Impiegando tecniche di apprendimento automatico e screening ad alto rendimento, un team di scienziati finanziato dall’UE ha passato al setaccio numerose molecole per valutarne l’idoneità d’uso nella prossima generazione di batterie di flusso.

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La transizione verso fonti di energia rinnovabile come il solare e l’eolico sta diventando sempre più cruciale nell’attuale tentativo di abbassare i livelli di CO2 esistenti. Ciononostante, queste fonti non sono sempre disponibili: il sole non splende in ogni momento e il vento soffia solamente a volte. L’accumulo di una sostanziale quantità di energia risulta pertanto fondamentale per garantire un approvvigionamento energetico costante. Tuttavia, l’operazione di immagazzinare l’energia in eccesso per utilizzarla durante i periodi di bassa produzione pone alcune sfide. «Il metodo tradizionale di stoccaggio dell’energia, ovvero il pompaggio di acqua verso l’alto facendola passare attraverso una turbina per generare elettricità, in molti luoghi non è praticabile. Inoltre, le batterie agli ioni di litio, pur essendo utili, sono costose e forniscono energia per non più di quattro ore», osserva Pekka Peljo, coordinatore del progetto CompBat, finanziato dall’UE. Le batterie di flusso, dispositivi che immagazzinano l’energia all’interno di elettroliti liquidi, anziché elettrodi, offrono una valida alternativa in tal senso. «Per aumentare la capacità di accumulo dell’energia, non si dovrà far altro che incrementare il volume dei serbatoi per lo stoccaggio del liquido», aggiunge Peljo.

Alla ricerca di una soluzione rapida per ottenere materiali attivi a basso costo ed elevate prestazioni

Le batterie di flusso attualmente disponibili si basano su materiali attivi costosi, una situazione che rende necessaria la ricerca di alternative più accessibili. «Il nostro obiettivo principale era quello di trovare materiali attivi a basso costo in grado di soddisfare i requisiti, spesso contrastanti, di sufficiente tensione della cella, elevata solubilità e stabilità a lungo termine per circa 20 anni di funzionamento», osserva Peljo. In genere gli approcci sperimentali sono guidati dall’intuizione dei ricercatori, da cui nasce una selezione iniziale delle molecole da testare. Le prime fasi prevedono la sintesi, la purificazione e la caratterizzazione di queste molecole candidate. In base ai risultati della fase di sperimentazione, le molecole possono essere modificate e sintetizzate nuovamente dando origine a un circolo continuo, un processo che risulta tuttavia piuttosto lento.

L’intelligenza artificiale per colmare il divario tra intuizione e innovazione

CompBat ha elaborato approcci basati sui dati per accelerare lo sviluppo dei materiali. «Abbiamo sviluppato metodi di apprendimento automatico per uno screening rapido dei materiali attivi potenzialmente idonei all’integrazione nelle batterie di flusso, nonché per vagliare gli strumenti di modellazione adatti a ottimizzare la progettazione di celle e pile», spiega Peljo. I partner del progetto stabiliti in Ungheria hanno sviluppato un efficiente protocollo computazionale in grado di valutare i potenziali di ossidoriduzione di 100 molecole al giorno mediante l’esecuzione di calcoli di chimica quantistica su computer da ufficio ad alte prestazioni. Questo processo ci permette di valutare con precisione il potenziale redox delle nuove molecole, che costituisce una proprietà fondamentale per determinare la tensione delle batterie. Dopo aver valutato circa 15 000 molecole, gli scienziati hanno compilato un consistente database costituito da potenziali di ossidoriduzione computazionali. Questa banca dati è stata quindi utilizzata per addestrare diversi modelli di apprendimento automatico in grado di prevedere il potenziale redox di praticamente qualsiasi molecola organica in pochi secondi. «Sebbene per alcune molecole selezionate queste previsioni richiedano comunque lo svolgimento di una verifica sperimentale, l’accuratezza dello strumento di apprendimento automatico è stata sorprendentemente buona», sottolinea Peljo.

La prossima ondata di progressi

Questo strumento, abbinato ad altri di modellizzazione a livello di cella, pila e sistema, migliora la comprensione in merito ai requisiti dei materiali per sistemi commercialmente validi. Ora le molecole possono essere vagliate in base agli intervalli di potenziali redox desiderati per essere quindi selezionate al fine di effettuare i test sperimentali. Lo strumento viene attualmente utilizzato per progettare nuovi materiali, rivelando come diverse modifiche alla struttura della molecola influenzino i potenziali di ossidoriduzione. Esistono tuttavia ancora alcune sfide da superare, come ad esempio quella della stabilità. «Delle 20 molecole che sono state sintetizzate nel corso di CompBat, solo cinque hanno dimostrato un certo livello di stabilità e quelle utilizzabili in una batteria non superavano le due nella migliore delle ipotesi. I metodi computazionali intesi a valutare la stabilità non sono avanzati come quelli per i potenziali redox, per cui sono necessarie ulteriori ricerche in tal ambito», conclude Peljo.

Parole chiave

CompBat, potenziale redox, batterie di flusso, apprendimento automatico, accumulo di energia, materiale attivo, stabilità

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