Die Materialinformatik hilft bei der Entwicklung leistungsstarker Festelektrolyte für wiederaufladbare Batterien

Der zunehmende Einsatz erneuerbarer Energien hat in Verbindung mit dem schnellen Wachstum des Marktes für Elektrofahrzeuge in den letzten Jahren die Nachfrage nach leistungsstarken Festkörperbatterien deutlich erhöht.

Im Vergleich zu herkömmlichen Batterien auf Flüssigelektrolytbasis bieten Festkörperbatterien eine höhere Energiedichte, verbesserte Sicherheit, längere Lebensdauer und zuverlässigen Betrieb über einen weiten Temperaturbereich.

Ihre weitverbreiteten Anwendungen sind jedoch immer noch mit Herausforderungen verbunden, darunter eine geringe Ionenleitfähigkeit, ein hoher Grenzflächenwiderstand und das Vorhandensein von Partikel-Partikel-Grenzflächen im Elektrolyten, die zu einem erhöhten Widerstand und einer geringeren Energiedichte führen.

Insbesondere konzentrierte sich die Forschung zu Hochleistungs-Festelektrolyten hauptsächlich auf anorganische und organische Festelektrolyte. Während anorganische Festelektrolyte nur Lithiumionen transportieren, ermöglichen organische Festelektrolyte die Migration von Anionen und anderen Spezies. Dies führt jedoch zu Nebenreaktionen an den Elektroden, was zu einer verringerten Kapazität und nachteiligen Auswirkungen wie einer verringerten Batterieleistung und -lebensdauer führt.

Im Gegensatz dazu sind anorganische Elektrolyte weniger anfällig für Nebenreaktionen und bieten eine längere Batterielebensdauer und eine höhere Leistung. Dennoch haben sie ihre eigenen Herausforderungen. Beispielsweise weisen anorganische Festelektrolyte vom Oxidtyp eine verminderte Stabilität auf und müssen bei hohen Temperaturen gesintert werden, während Elektrolyte vom Sulfidtyp mit der Luftfeuchtigkeit reagieren und giftiges Schwefelwasserstoffgas erzeugen.

Um diese Probleme anzugehen, führten japanische Forscher eine neue Studie durch, indem sie ihren Fokus auf organische ionische Kunststoffkristalle (OIPCs) richteten. Die Forschung ist veröffentlicht im Tagebuch ACS Angewandte elektronische Materialien.

OIPCs bestehen aus einem organischen Kation und einem geeigneten anorganischen Anion sowie dem Lithiumsalz desselben Anions. Da diese Materialien vollständig aus Ionen bestehen, bieten sie eine hohe Ionenleitfähigkeit, hohe Stabilität und eine vernachlässigbare Entflammbarkeit, wodurch sie sich hervorragend als Festelektrolyte für Batterien eignen.

Ein bemerkenswertes Merkmal von OIPCs ist ihr Phasenübergang zwischen der festen kristallinen Phase und der flüssigen Phase, die sogenannte plastische Kristallphase. Trotz dieser Vorteile benötigen OIPCs für praktische Anwendungen immer noch eine höhere Ionenleitfähigkeit.

An der Studie beteiligte sich das Forschungsteam unter der Leitung von Professor Masahiro Yoshizawa-Fujita vom Department of Materials and Life Sciences der Sophia University sowie Takuto Ootahara und Morgan L. Thomas, ebenfalls von der Sophia University, und Kan Hatakeyama-Sato vom Tokyo Institute of Technology nutzte die Materialinformatik (MI), um hochleitfähige OIPCs zu erforschen.

„MI nutzt Informationswissenschaften wie Statistik und maschinelles Lernen für eine effiziente Materialentwicklung. In dieser Studie haben wir OIPCs untersucht, indem wir empirische Regeln und ein auf maschinellem Lernen basierendes MI-Modell kombiniert haben“, erklärt Prof. Yoshizawa-Fujita.

Zunächst erstellten die Forscher einen Trainingsdatensatz unter Verwendung chemischer Strukturen und Leitfähigkeitsdaten aus OIPC-bezogener Literatur und überprüften die Vorhersagegenauigkeit des MI-Modells an zwei Testverbindungen. Die Validierungsergebnisse zeigten, dass sich die Vorhersagegenauigkeit verbessert, wenn die Trainingsdaten ähnliche chemische Strukturen enthalten.

Daher wählten die Forscher Pyrrolidiniumkationen als Kandidatensubstanzen aus, die in den Trainingsdaten gut vertreten waren. Darüber hinaus verwendeten sie MI, um die Kandidatensubstanzen weiter einzugrenzen, basierend auf empirischen Regeln aus früheren Studien zur Verbesserung der Ionenleitfähigkeit in OIPCs auf der Basis von Pyrrolidiniumkationen.

Infolgedessen gelang es dem Team, acht neue Verbindungen erfolgreich zu synthetisieren, darunter sechs OIPCs und zwei ionische Flüssigkeiten. Unter diesen zeigte eine Verbindung eine hervorragende Ionenleitfähigkeit von 1,75 × 10-4 S cm-1 bei 25 °C, was zu den höchsten bisher gemeldeten Werten gehört.

Bemerkenswert ist, dass die MI-Ergebnisse auch neue Einblicke in die Beziehung zwischen Ionenradius und Ionenleitfähigkeit von OIPCs lieferten. Herkömmliche empirische Regeln legen nahe, dass ein geringeres Verhältnis von Ionenradius zu Ionenleitfähigkeit wünschenswert ist.

Allerdings deuten die neu synthetisierten Verbindungen darauf hin, dass ein optimaler Wert vorliegt. Darüber hinaus sagte das MI-Modell diskontinuierliche Änderungen in der OIPC-Struktur voraus, was darauf hindeutet, dass weitere Verbesserungen der Vorhersagegenauigkeit auch die Vorhersage von Phasenübergängen ermöglichen können.

Prof. Yoshizawa-Fujita erläutert die potenziellen Vorteile der neuen OIPCs wie folgt: „Die Entwicklung leistungsstarker Festelektrolyte wird die Sicherheit wiederaufladbarer Batterien erhöhen, da keine Bedenken mehr hinsichtlich des Austretens von Flüssigkeit bestehen.“

„Außerdem wird dadurch die Energiedichte dieser Batterien erhöht, wodurch mit Batterien ausgestattete Geräte leichter und kompakter werden. OIPC-basierte wiederaufladbare Batterien können beispielsweise die Reichweite von Elektrofahrzeugen erhöhen und deren flächendeckende Verbreitung fördern.“

Insgesamt zeigen diese Ergebnisse das Potenzial von MI, unser Verständnis von OIPCs zu verbessern und den Weg für die Entwicklung sichererer, leistungsstarker und wiederaufladbarer Batterien der nächsten Generation zu ebnen.

Weitere Informationen:
Takuto Ootahara et al., Effiziente Erforschung hochleitfähiger ionischer Kunststoffkristalle auf Pyrrolidiniumbasis mithilfe der Materialinformatik, ACS Angewandte elektronische Materialien (2024). DOI: 10.1021/acsaelm.4c00861

Zur Verfügung gestellt von der Sophia University

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