«Все основные характеристики аккумулятора в той или иной степени зависят от состава растворителя. Применение специально разработанного растворителя может значительно их улучшить и обеспечить меньшее количество паразитных химических реакций и максимальный КПД. От его качества зависят срок эксплуатации, износ, время сохранения заряда. Чем лучше подобран растворитель, тем более емкие электроды можно использовать и большего напряжения возможно достичь», — рассказал Максим Орехов, сотрудник лаборатории суперкомпьютерных методов в физике конденсированного состояния МФТИ.Реакции восстановления, которые идут во время работы аккумулятора, существенно влияют на его производительность. Такие реакции могут быть подавлены в некоторых растворителях и быть очень активными в других. В итоге для получения растворителя, позволяющего добиться максимальной работоспособности, необходимо проверять его состав на молекулярном уровне.
Например, молекулы этиленкарбонат (EC)1 и ацетонитрил (ACN)6 обладают высокой экспериментальной энергией восстановления, и их можно рассматривать как редукционно-неустойчивые. Другие молекулы, такие как тетрагидрофуран (ТГФ)3, имеют низкую энергию восстановления и обеспечивают лучшую устойчивость.
«Определение свойств жидкости на основе ее молекулярного состава требует быстрого метода оценки. В жидкости тысячи молекул, и моделирование поведения каждой из них требовало много времени. Предложенный нами метод позволил решить эту задачу за минуты. Существовавшие ранее подходы брали за основу результат анализа поведения только одной молекулы, что дает весьма поверхностную оценку, не учитывающую целого ряда важных факторов, влияющих на работу аккумулятора. Необходимо было подобрать метод, позволяющий быстро обсчитать поведение большого количества молекул, из которых состоит раствор», — прокомментировал Максим Орехов.
Рисунок. Демонстрация распределения заряда для восстановительно-неустойчивых (А) и восстановительно-стабильных (В) растворителей. А: молекулы ацетонитрила (ACN) (вверху) и этиленкарбоната (EC) (внизу) принимают электрон во время восстановления. B: молекула с низким восстановительным потенциалом. Источник: The Journal of Computational Chemistry
В последние годы метод виртуального скрининга дал возможность ученым перебирать все перспективные растворители и просчитывать полезность каждого кандидата. При этом основная проблема состояла в том, что необходимо отследить все реакции в растворе, состоящем из большого массива молекул. В результате компьютерный анализ в основном осуществлялся без учета роли ионов солей лития, которые сильно влияют на реакции.
Такое моделирование имело гораздо меньшую вычислительную сложность, но не учитывало возникающих связей, которые напрямую влияют на работоспособность аккумуляторов. В связи с этим Максим Орехов для компьютерного моделирования поведения раствора электролита предложил использовать метод CONSTRAINT DFT, который позволяет более аккуратно учесть все возможные эффекты.
«Для точного анализа качества раствора нам необходимо учитывать именно те эффекты, которые дает жидкость с множеством молекул. В своей работе мы демонстрируем практическое применение метода на наборе из 30 молекул базы данных растворителей электролитов. Результаты наглядно показывают, что наш подход обеспечивает лучшее согласие с экспериментальными данными по сравнению с существовавшими ранее подходами», — добавил Максим Орехов.
Данная работа продемонстрировали важность точного учета взаимодействия молекул растворителя литий-ионных аккумуляторов между собой и с окружающей средой. Новый метод исследования позволит увеличить точность определения качества молекул растворителя и поможет быстро отбирать наилучшие варианты, тем самым повышая работоспособность и долговечность аккумуляторов.
