p A mudança de energia associada à remoção de hidrogênio de nanotubos de carboneto de silício. O gráfico mostra a variação da energia do sistema com a distância de uma molécula de hidrogênio da superfície de um nanotubo de carboneto de silício (canto inferior direito). A profundidade da curva significa a energia necessária para extrair o hidrogênio do armazenamento. Uma comparação de métodos de previsão é apresentada, com DMC sendo o mais preciso e vdW-DF2 sendo o seu par mais próximo. Crédito:Kenta Hongo de JAIST
p A energia do hidrogênio tem o potencial de ser uma medida chave para cumprir a meta de emissões zero líquidas das Nações Unidas, mas seu uso industrial tem sido prejudicado pela dificuldade de armazenamento e manuseio. O hidrogênio se torna um gás a uma temperatura muito baixa (-252 ° C), o que torna seu armazenamento em temperatura ambiente um desafio. A interação entre o hidrogênio e seu material de armazenamento é simplesmente muito fraca para persistir em temperatura ambiente. Isso torna o projeto de materiais de armazenamento crucial para atingir a meta de levar a energia do hidrogênio para o uso diário. p É aqui que entra o design de materiais computacionais. Muito tempo e esforço podem ser economizados durante o desenvolvimento da tecnologia do hidrogênio projetando um material em um computador e simulando sua capacidade de armazenamento de hidrogênio. Mas as previsões tornam-se muito limitadas em seu uso, a menos que sejam precisas e possam ser feitas a um custo computacional razoável. Em um estudo recente publicado em
ACS Omega , cientistas desenvolvem um computador caro, mas um novo método altamente preciso para prever o armazenamento de hidrogênio:"Melhorar a confiabilidade da previsão para simulações pode ajudar a acelerar o desenvolvimento de materiais para armazenamento de hidrogênio combustível e levar a uma sociedade mais eficiente em termos de energia, "diz o Dr. Kenta Hongo do Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia do Japão (JAIST), quem conduziu o estudo.
p Uma das forças fundamentais de atração entre objetos é a força de van der Waals, que define a interação entre átomos ou moléculas com base na distância entre eles. Uma vez que a força de Van der Waals é a consequência de processos quânticos bastante complicados, tratamentos convencionais não poderiam descrevê-lo bem, e, portanto, as simulações até agora estão no nível de estimativas grosseiras disso. Mas é certo fazer isso ao simular o armazenamento de hidrogênio? Essa foi a principal preocupação do Dr. Hongo e da equipe.
p Para responder a esta pergunta, eles olharam para nanotubos de carboneto de silício, um dos materiais mais promissores para armazenamento de hidrogênio. Usando uma técnica computacional chamada difusão Monte Carlo (DMC), eles criaram um modelo que considerou as forças de van der Waals ao simular o armazenamento de hidrogênio em nanotubos de carboneto de silício. A maioria dos modelos convencionais considera as interações entre hidrogênio e nanotubos de carboneto de silício como um todo, mas o método DMC usa o poder de um supercomputador para reconstruir o mecanismo de interação fielmente, seguindo o arranjo dos elétrons individuais. Isso torna o modelo DMC o método mais preciso de previsão até o momento. Usando o modelo DMC, os pesquisadores também foram capazes de prever quanta energia seria necessária para desalojar o hidrogênio de seu armazenamento, e a que distância provavelmente o hidrogênio estaria da superfície do nanotubo de carboneto de silício. Eles então compararam os resultados de sua modelagem com aqueles obtidos por meio de métodos convencionais de previsão.
p Os métodos convencionais de previsão são geralmente baseados em técnicas computacionais chamadas de teoria do funcional da densidade (DFT). O DFT usa funcionais (descrições de modelos de interações quânticas) que descrevem as variações espaciais da densidade eletrônica para determinar as propriedades de sistemas complexos. Embora tenha havido vários estudos baseados em DFT sobre o armazenamento de hidrogênio em nanotubos de carboneto de silício, nenhum deles incorporou as forças de van der Waals em suas previsões. Os funcionais DFT corrigidos de Van der Waals têm, Contudo, tem sido empregado na previsão de outros materiais. Dr. Hongo e a equipe simularam o armazenamento de hidrogênio usando uma ampla gama de funcionais DFT, aqueles com correções de van der Waals e aqueles sem. Eles descobriram que os funcionais DFT sem as correções de van der Waals estimaram incorretamente a energia necessária para o armazenamento de hidrogênio em 4–14%. Por outro lado, Os funcionais DFT corrigidos de van der Waals produziram resultados bastante semelhantes aos do DMC. Além disso, eles descobriram que a contribuição da força de van der Waals para o armazenamento de energia era de cerca de 9-29%, o que dificilmente é insignificante.
p Estes achados, Dr. Hongo acredita, pode ser um trampolim para mais inovação na tecnologia de simulação de armazenamento de hidrogênio. "Embora o método DMC seja caro computacionalmente, pode ser usado para esclarecer as peculiaridades (tendências de erro de previsão) de cada método de previsão. Isso nos ajudará a entender em qual previsão confiar, e também como modificar métodos de previsão para torná-los mais úteis, " ele explica.