A condução iônica envolve o movimento de íons de um local para outro dentro de um material. Os íons viajam através de defeitos pontuais, que são irregularidades no arranjo consistente de átomos conhecido como estrutura cristalina. Este processo às vezes lento pode limitar o desempenho e a eficiência das células de combustível, baterias, e outras tecnologias de armazenamento de energia.

Antes de determinar quais propriedades subjacentes de materiais sólidos são cruciais para melhorar essas aplicações, os pesquisadores devem entender melhor os fatores que controlam a condução iônica. Para buscar esse conhecimento, uma equipe multidisciplinar do Laboratório Nacional Oak Ridge (ORNL) do Departamento de Energia dos EUA (DOE) desenvolveu uma estrutura computacional para processar e analisar grandes conjuntos de dados de sólidos condutores de íons.

Usando um conjunto de dados contendo mais de 80 composições diferentes de materiais chamados perovskitas, os pesquisadores se concentraram principalmente em identificar e otimizar aqueles com capacidades promissoras de condução de prótons. Esses novos materiais podem permitir a produção de células a combustível de óxido sólido condutoras de prótons mais confiáveis ​​e eficientes - dispositivos de armazenamento de energia que convertem produtos químicos em eletricidade para usos práticos, como alimentar veículos.

Os resultados deste trabalho são publicados no The Journal of Physical Chemistry e Química de Materiais , e os membros da equipe também apresentaram suas descobertas na reunião de outono da Sociedade de Pesquisa de Materiais em 2018.

"Estamos procurando melhores materiais condutores iônicos porque, em qualquer eletrólito sólido usado para células de combustível ou baterias, quanto mais rápido os íons se movem, mais eficientemente o dispositivo irá operar, "disse o investigador principal Panchapakesan Ganesh, um membro da equipe de P&D no Centro de Ciências de Materiais Nanofásicos do ORNL (CNMS). "Agora temos um entendimento que nos ajudará a encontrar novos princípios de design para o desenvolvimento de tais materiais."

A equipe estudou materiais, incluindo um dos condutores de prótons mais rápidos conhecidos, uma versão alterada do composto de zirconato de bário (BaZrO ₃ ) formado pela substituição de zircônio (Zr) por ítrio (Y), um elemento que reduz a carga geral do composto para facilitar a adição de prótons. Os elementos que exibem esse comportamento são chamados de dopantes aceitadores, e o material em questão é frequentemente referido como BaZrO dopado com ítrio ₃ , ou Y-BZO.

A triagem sistemática de tantos candidatos do conjunto de dados perovskite em um curto espaço de tempo não teria sido possível sem o poder de computação do Titan, um supercomputador Cray XK7 alojado no Oak Ridge Leadership Computing Facility (OLCF). Usando vários códigos e uma ferramenta computacional chamada wraprun, Os membros da equipe do OLCF ajudaram a equipe a desenvolver um fluxo de trabalho automatizado otimizado para a arquitetura do Titan.

"Trabalhamos em estreita colaboração com a equipe do OLCF para construir um fluxo de trabalho altamente escalonável que nos permitiu usar milhares de núcleos simultaneamente no Titan, "Ganesh disse.

Essas simulações revelaram que as correlações entre as distorções da rede e a energia de ligação do próton - a quantidade de energia necessária para separar um próton de um material de perovskita - podem tornar os prótons mais pesados ​​e lentos, inibindo a condução ideal de prótons. Esta revelação pode ajudar os pesquisadores a identificar materiais existentes e desenvolver novos capazes de competir com o Y-BZO.

“Percebemos que o acoplamento de íons móveis com distorções na rede cristalina é um dos ingredientes mais importantes para a condução iônica, "Ganesh disse." Compreender esta conexão significa que podemos projetar seletivamente materiais sólidos com condutividade iônica aprimorada. "

Além dos benefícios práticos, esses resultados podem ter para aplicações de energia, o conhecimento recém-descoberto da equipe fornece insights fundamentais sobre os conceitos científicos.

"Durante este processo de compreensão do que limita a condução de prótons em materiais existentes, esperamos também descobrir alguma nova física, "Ganesh disse." Tudo está relacionado aos mecanismos atomísticos subjacentes. "

Para validar os resultados computacionais, membros da equipe conduziram uma série de experimentos complementares que empregaram deposição de laser pulsado, microscopia eletrônica de transmissão de varredura, microscopia de força de sonda Kelvin resolvida no tempo, e técnicas de tomografia de sonda atômica no CNMS, bem como espalhamento de nêutrons na Fonte de Nêutrons de Espalação (SNS). CNMS, SNS, e o OLCF são todas as instalações do usuário do DOE Office of Science localizadas em ORNL.

Os pesquisadores planejam expandir seus esforços além de prótons e perovskitas para investigar o comportamento de íons móveis em outras categorias de materiais. As descobertas futuras podem melhorar o desempenho de outros tipos de células de combustível, bem como baterias de íon de lítio.

"A estrutura de computação desenvolvida para estudar perovskitas dopadas pode ser aplicada a outros tipos de sólidos inorgânicos cristalinos, e a disponibilidade de grandes conjuntos de dados de defeitos nos permite aproveitar a experiência do ORNL em técnicas avançadas de inteligência artificial para acelerar a descoberta de materiais, "Ganesh disse.