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For a long time, battery scientists assumed that lithium ions drift through the liquid inside a cell largely alone. A team at Columbia University now reports that they often do not. In a study published in Nature, the researchers found that up to 40% of lithium ions in standard electrolytes group together into multi-ion clusters, and that clustering grows as salt concentration rises.
Per molto tempo, gli scienziati delle batterie hanno ritenuto che gli ioni di litio si muovessero nel liquido all'interno della cella quasi da soli. Un team della Columbia University riferisce ora che spesso non è così. In uno studio pubblicato su Nature, i ricercatori hanno scoperto che fino al 40% degli ioni di litio negli elettroliti standard si raggruppa in cluster multi-ione, e che il raggruppamento aumenta con la concentrazione di sale.
The electrolyte is the liquid that carries lithium ions between a battery's electrodes. It also drives the formation of the solid electrolyte interphase, a thin protective film on the anode that shapes both how long a battery lasts and how safe it is. Until now, the atomic-level structure behind that film had been difficult to pin down. The study was co-led by Richard Friesner of Columbia's Department of Chemistry, with Alexander Urban, Lauren Marbella and Daniel Steingart of the School of Engineering and Applied Science. The simulations relied on machine learning force field technology provided by Schrödinger Inc., with support from the New York Structural Biology Center.
L'elettrolita è il liquido che trasporta gli ioni di litio tra gli elettrodi di una batteria. Inoltre guida la formazione della solid electrolyte interphase, una sottile pellicola protettiva sull'anodo che determina sia la durata sia la sicurezza della batteria. Fino ad ora, la struttura a livello atomico alla base di questa pellicola era difficile da definire. Lo studio è stato coordinato da Richard Friesner, del Dipartimento di Chimica della Columbia, insieme ad Alexander Urban, Lauren Marbella e Daniel Steingart, della School of Engineering and Applied Science. Le simulazioni si sono basate sulla tecnologia di campo di forze basata sull'apprendimento automatico fornita da Schrödinger Inc., con il sostegno del New York Structural Biology Center.
The simulations showed lithium ions bunching up even without anions, the negatively charged ions that had been assumed to be needed for such groupings. Quantum chemical calculations indicate that these multi-lithium clusters are unusually easy to reduce, meaning they take up electrons readily. That makes them likely candidates for the intermediate steps that build the protective film, which the researchers describe as critical for longevity and safety.
Le simulazioni hanno mostrato che gli ioni di litio si addensano anche in assenza di anioni, gli ioni carichi negativamente che si riteneva fossero necessari per questi raggruppamenti. I calcoli di chimica quantistica indicano che questi cluster multi-litio sono insolitamente facili da ridurre, il che significa che accettano facilmente elettroni. Ciò li rende probabili candidati per le fasi intermedie che costruiscono la pellicola protettiva, che i ricercatori descrivono come fondamentale per la durata e la sicurezza.
The simulations were only half of the work. Columbia's engineering school ran experiments, and the team reports that its machine learning simulations showed strong agreement with a wide range of experimental data on condensed-phase systems. Friesner stressed that confirming the predicted chemistry in the lab was extremely difficult. This is a laboratory result, and it has not yet been turned into a commercial electrolyte.
Le simulazioni sono solo metà del lavoro. La scuola di ingegneria della Columbia ha condotto esperimenti e il team riferisce che le sue simulazioni di apprendimento automatico hanno mostrato una forte concordanza con un'ampia gamma di dati sperimentali su sistemi in fase condensata. Friesner ha sottolineato che confermare in laboratorio la chimica prevista è stato estremamente difficile. Si tratta di un risultato di laboratorio, che non è ancora stato trasformato in un elettrolita commerciale.
For battery chemists designing next-generation electrolytes, the clusters offer a concrete target: a model of what happens at the atomic scale, which the authors say can guide work on performance, stability and charge rates. The team says the insights have the potential to produce higher-capacity, faster-charging and longer-lasting batteries, but it gives no timeline for when that could reach a product. Friesner also argues that the same blend of simulation and experiment could help with biology and materials science more broadly.
Per i chimici delle batterie che progettano elettroliti di nuova generazione, i cluster offrono un obiettivo concreto: un modello di ciò che accade a livello atomico, che secondo gli autori può guidare il lavoro su prestazioni, stabilità e velocità di ricarica. Il team afferma che queste conoscenze potrebbero portare a batterie con maggiore capacità, ricarica più rapida e durata più lunga, ma non indica quando questo potrebbe tradursi in un prodotto. Friesner sostiene inoltre che la stessa combinazione di simulazione ed esperimento potrebbe essere utile anche in biologia e nella scienza dei materiali in senso più ampio.