Dalla chimica computazionale accelerazione alla ricerca di nuovi materiali per batterie più efficienti
Transizione sostenibile significa anche ricerca e sviluppo che riducono l’impatto sull’ambiente: anche a questo serve la chimica computazionale, come spiega con chiarezza questo guest post di Alfonso Gallo Bueno, ricercatore del CIC energiGUNE, originariamente apparso sul blog del centro ricerca sullo stoccaggio di energia basco
Quando si cercano nuovi materiali per aumentare l’efficienza delle batterie, gli strumenti offerti dalla chimica computazionale hanno un grande potenziale per trasformare questo compito in un processo veloce, economico ed efficiente.
In mancanza di strategie migliori, la ricerca di nuovi materiali si è tradizionalmente appoggiata all’affidarsi all’intuizione chimica per selezionare prima i sistemi con le migliori proprietà e poi sintetizzarli in laboratorio e infine misurarne la fattibilità in un processo di prova ed errore che non era molto efficiente, basato com’era essenzialmente su una serendipity che non sempre si rivelava tale.
La chimica teorica odierna rende possibile trasformare questo processo basato sull’intuizione e sulla serendipity in una ricerca razionale, basata su calcoli reali e senza scartare a priori strutture potenzialmente valide.
Ciò è possibile grazie alle basi fisiche delle attuali teorie della chimica quantistica, che permettono di descrivere, in via teorica, il comportamento dei materiali e le loro proprietà. In altre parole, è possibile prevedere come un dato materiale possa rispondere senza la necessità di disfarlo fisicamente.
Questa prospezione ottimizzata di nuovi materiali per lo stoccaggio di energia rappresenta un vantaggio di costo, ed è, allo stesso tempo, la pietra angolare per migliorare la competitività in un settore-chiave per la società e cruciale per raggiungere gli obiettivi della transizione energetica.
Per spiegare meglio in cosa consistano queste tecniche, possiamo prendere come esempio l’argirodite, un minerale con cui lavora CIC energiGUNE e sul quale esistono numerosi lavori teorici. È un solido cristallino con proprietà interessanti da utilizzare come elettrolita nelle batterie allo stato solido. Questo perché contiene nella sua struttura dei canali attraverso i quali è possibile la migrazione di ioni quali Li+, nel caso delle batterie al litio.
Le argiroditi, come si trovano in natura, sono secondo i canoni costituiti da uno o due metalli, tipicamente argento (Ag) e germanio (Ge), e un calcogeno che di solito è zolfo (S). Ma anche le combinazioni tra altri metalli sarebbero stabili? E con altri calcogeni, quali l’ossigeno (O) o il selenio (Se)? Questi ultimi potrebbero essere sostituiti da alogeni (F, Cl, Br o I)?
Se non escludiamo in anticipo alcun metallo, alogeno o calcogeno, ci sono milioni di combinazioni possibili, il che rende impossibile sintetizzare in modo completo tutte queste strutture in laboratorio e misurarne le proprietà.
È qui che entra in gioco il potenziale degli studi di simulazione computazionale, nel consentire l’identificazione efficiente di nuove combinazioni con nuove proprietà per aprire una gamma di possibilità per il settore.
Fasi della progettazione computazionale di un materiale
Quando si esegue uno studio di simulazione computazionale di un nuovo materiale, studieremo per prima cosa la stabilità del materiale.
Continuando con il nostro esempio precedente, per verificare se uno di questi sistemi manterrebbe la struttura dell’argirodite dopo essere stato sintetizzato, viene eseguita un’ottimizzazione della sua geometria.
Quindi iniziamo calcolando l’energia totale del sistema con i nuovi atomi nelle posizioni note per l’argirodite. Poi le posizioni atomiche vengono leggermente variate e viene calcolata l’energia della nuova geometria: se è inferiore alla precedente, questa nuova struttura sarà più stabile e quindi questo passaggio deve essere ripetuto.
Sebbene il processo sia più complesso di quanto qui descritto, il calcolo è terminato quando le nuove geometrie non riducono ulteriormente l’energia totale del sistema: cioè, il calcolo sarà convergente.
Questo processo comporta diversi passaggi per trovare la configurazione geometrica con l’energia più bassa, pertanto la più stabile, che varia a seconda del grado di precisione che cerchiamo nella nostra analisi e dei criteri di convergenza che imponiamo. Grazie a questo processo computazionale, in generale una struttura può essere ottimizzata in poche ore o in pochi giorni.
Una volta confermato che la nuova struttura ha la geometria ottimale e non ha deviato troppo dalla configurazione argiroditica, il passo successivo è analizzare il costo (in termini energetici) degli atomi di litio che migrano attraverso la struttura, che può essere valutato in una questione di secondi.
Con queste due analisi, in circa due o tre giorni possiamo avere un criterio su base fisica per stabilire se una struttura meriti ulteriori studi teorici e successivi studi sperimentali. Tutto questo attraverso un processo completamente computazionale, a zero impatto ambientale e umano, e con un costo economico minimo.
Un’opportunità per l’industria
Come già accennato, il risparmio di costi, risorse e tempo che la chimica computazionale rappresenta per l’analisi dei materiali è una risorsa molto preziosa per lo sviluppo del settore.
A maggior ragione se si tiene conto che, grazie alla sua natura teorica e alla sua mancanza di necessità di risorse fisiche, consente lo sviluppo di un’attività ancora più sostenibile, riducendo la necessità di estrarre materie prime che possono essere successivamente scartati.
In questo momento, al CIC energiGUNE stiamo già eseguendo progetti con primarie aziende europee nell’accumulo di energia elettrica in cui viene applicata la procedura descritta in questo articolo, con l’obiettivo di valutare la composizione ottimale dei materiali solidi cristallini che verranno utilizzati come elettroliti nelle suddette batterie solid-state.
In breve, la chimica computazionale rappresenta un’opportunità per ottenere materiali e batterie più efficienti, che non solo significano un miglioramento dei costi e dell’efficienza per il settore, ma aiutano anche a migliorare la sostenibilità del pianeta e la cura del suo ambiente.