Un equipo dirigido por el Laboratorio Nacional de Oak Ridge del Departamento de Energía desarrolló un enfoque novedoso e integrado para rastrear iones que transportan energía dentro de un material ultradelgado, que podría desbloquear su potencial de almacenamiento de energía y conducir a dispositivos de carga más rápida y más duraderos.

Los científicos han estudiado durante una década las posibilidades de almacenamiento de energía de una clase emergente de materiales bidimensionales, los construidos en capas que tienen solo unos pocos átomos de espesor, llamadas MXenes, pronunciadas como "max-eens".

El equipo dirigido por ORNL integró datos teóricos del modelado computacional de datos experimentales para identificar ubicaciones potenciales de una variedad de iones cargados en carburo de titanio, la fase MXene más estudiada. A través de este enfoque holístico, pudieron rastrear y analizar el movimiento y el comportamiento de los iones desde el átomo único hasta la escala del dispositivo.

“Al comparar todos los métodos que empleamos, pudimos formar vínculos entre la teoría y diferentes tipos de caracterización de materiales, que van desde muy simples a muy complejos en una amplia gama de escalas de duración y tiempo”, dijo Nina Balke, coautora de ORNL del estudio publicado que se llevó a cabo dentro del Centro de Reacciones, Estructuras y Transporte de Interfaz de Fluidos, o FIRST. FIRST es un Energy Frontier Research Center financiado por el DOE ubicado en ORNL.

“Reunimos todos esos vínculos para comprender cómo funciona el almacenamiento de iones en electrodos MXene en capas”, agregó. Los resultados del estudio permitieron al equipo predecir la capacitancia del material o su capacidad para almacenar energía. "Y, al final, después de mucha discusión, pudimos unificar todas estas técnicas en una imagen cohesiva, lo que fue realmente genial".

Los materiales en capas pueden mejorar la energía almacenada y la energía entregada porque los espacios entre las capas permiten que las partículas cargadas, o iones, se muevan libre y rápidamente. Sin embargo, los iones pueden ser difíciles de detectar y caracterizar, especialmente en un entorno confinado con múltiples procesos en juego. Una mejor comprensión de estos procesos puede promover el potencial de almacenamiento de energía de las baterías y supercondensadores de iones de litio.

Como proyecto del centro FIRST, el equipo se centró en el desarrollo de supercondensadores, dispositivos que se cargan rápidamente para las necesidades de energía de alta potencia a corto plazo. Por el contrario, las baterías de iones de litio tienen una mayor capacidad energética y proporcionan energía eléctrica durante más tiempo, pero las tasas de descarga y, por lo tanto, sus niveles de potencia son menores.

Los MXenes tienen el potencial de unir los beneficios de estos dos conceptos, dijo Balke, que es el objetivo general de los dispositivos de carga rápida con una capacidad de almacenamiento de energía mayor y más eficiente. Esto beneficiaría a una amplia gama de aplicaciones, desde la electrónica hasta las baterías de vehículos eléctricos.

Usando modelos computacionales, el equipo simuló las condiciones de cinco iones cargados diferentes dentro de las capas confinadas en una solución acuosa o "capa de agua". El modelo teórico es simple, pero combinado con datos experimentales, creó una línea de base que proporcionó evidencia de dónde fueron los iones dentro de las capas MXene y cómo se comportaron en un entorno complejo.

“Un resultado sorprendente fue que pudimos ver, dentro de los límites de la simulación, un comportamiento diferente para los diferentes iones”, dijo el teórico y coautor de ORNL Paul Kent.

El equipo espera que su enfoque integrado pueda guiar a los científicos hacia futuros estudios de MXene. “Lo que desarrollamos es un modelo conjunto. Si tenemos un poco de datos de un experimento usando un determinado MXene, y si conociéramos la capacitancia de un ion, podemos predecirla para los otros, que es algo que no podíamos hacer antes ”, Kent dijo.

"Con el tiempo, podremos rastrear esos comportamientos hasta cambios más observables en el mundo real en las propiedades del material", agregó.