Baterien ikerketa automatizaturantz

CIC energiGUNE

Zabaldu:
Twitter
Facebook
Emaila

Jende asko aritzen da baterien ikerkuntzan lanean: lan teorikoan, materialen sintesian, karakterizazioan… Lan handia da, eta emaitzak nahi genukeena baino motelago iristen dira sarritan. Adimen artifizialak asko azkartu lezake prozesu hau, bateria berrien osagaiak laborategi automatizatuetan lortzeraino!

Arg. ???

Gailu mugikorren garapenak aurrera egin ahala, asko handituko da gailuek behar duten energia metatzeko baterien beharra ere. Azken batean, etengabe hedatzen ari dira ibilgailu elektrikoak, energia berriztagarrien erabilera, dronak eta osasun-inplanteak, eta garapen horri erantzuteko, guztira 200 GWh - 1 TWh arteko energia gordeko duten bateriak ekoizteko gaitasuna izan beharko du Europak.

Jakina denez, litio-ioi bateriak (LIB) dira gaur egun gehien erabiltzen direnak. Edonola ere, honezkero, beren gehienezko energia dentsitatera iristen ari dira bateria horiek, eta horrek sistema berriak ikertzea eskatzen du. Hori, ordea, lan nekeza izaten da. Izan ere, taula periodikoak konposizio-eremu izugarri zabala eskaintzen du, eta horietako bat hautatu ostean, ezinbestekoa da hura sintetizatu eta haren propietateak aztertzea. Funtsean, hori izaten da material berrien bilaketan urrats mugatzailea, aurrez egindako lan guztiaren baliozkotasuna ikusten baita bertan. Emaitza egokirik ezean, prozesua hasieratik berrabiarazi behar izaten da.

CIC EnergiGUNEko Javier Carrasco eta Marine Reinaud ikertzaileen gidaritzapean gauzatuko den ikerketa-proiektu batek materialak garatzeko plataforma bat sortzea bilatzen du, prozesu hori azkartu eta merkatuko duena. Oinarrizko kalkulu atomikoak, ikasketa automatizatua eta adimen artifiziala (AA) erabiliz aukeratutako egiturak era autonomoan sintetizatu eta karakterizatuko ditu plataforma horrek, eta, hala, biziki azkartu eta merkatuko da materialen lorpen-prozesua.

Ohiko prozedura eta automatizazioaren aurrekariak

Material berrien bilaketa ikertzaileen intuizioan oinarritzen den esperimentazio-prozesua izan da beti. Prozesu horrek, luze eta garestia izanik ere, emaitza onak eman izan ditu katalisiaren, polimeroen eta elektrolitoen ikerkuntzan.

CIC EnergiGUNEko laborategia. Arg. CIC Energigune

Prozedura hori bereziki eraginkorra izaten da zehaztasun handiko metodo teorikoekin uztartzen denean. Baterietarako osagaien ikerkuntzan, prozedura horrek bere fruituak eman ditu elektrolitoen gehigarriak balioztatzeko eta litio-ioi baterietarako LiNi_1/3Mn_1/3Co_1/3O₂ konposatuaren prestaketa-baldintzak aztertzeko.

Aldagai kimikoak ugaritu ahala, ordea, bilaketa sistematiko hori ezinezkoa egiten da, eta, gaur egun, aldagaiak modu selektibo batean aztertu, eta egin beharreko esperimentuak murriztea bilatzen da. Funtsean, ohiko bilaketa-prozesua optimizazio-prozesu bat balitz bezala kudeatzen da, eta datuen gidatze-algoritmo batek ordezkatzen du ikertzaileen intuizio kimikoa.

Aldi berean alda daitezkeen baldintza esperimentalak gutxi direnean, beren kabuz gauzatzen diren esperimentuak bideragarriak dira. Esate baterako, nanopartikulak sintetizatzeko baldintzen edo disolbatzaileen konposizio egokienen azterketak esperimentu autonomoen bitartez egin izan dira. Kontuan hartu beharreko aldagai-kopurua (baldintza esperimentalak, konposizioa…) handitzen den heinean, ordea, bestelako metodoak behar izaten dira.

M-ist Combi robota. Arg. Solid State Ionics-etik moldatua.

Horrenbestez, ikasketa automatikoaren eta adimen artifizialaren esparruetan lortzen ari diren aurrerapenak oso lagungarriak dira arazo hori konpontzeko bidean. Ikaskuntza automatikoaren algoritmoek, adibidez, aldagaien arteko erlazioak bila ditzakete, eta horrek balio dezake baldintza jakin batzuetan egindako esperimentuen emaitzak iragartzeko. Hala, adimen artifizialaz gidaturiko esperimentu automatizatuak materialen zientzietan ere hedatzen ari dira. Horren seinale dira film finen konposizioa edo sortze-baldintzak aldatuz beren propietate optiko eta elektrikoak autonomoki moldatzen dituzten plataformak.

Baterietarako material berriak lortzeko teknikak ere eskuragarri daude. Baina arazoa da sintesi-protokoloak eta karakterizazioa arautu gabe daudela. Izan ere, emaitzak zehazki zer baldintzatan lortu diren sarritan ezezaguna izanik, emaitza horiek ezin dira zehaztasunez interpretatu, eta horrek eragiten du unibertsalki aplikatu ezin izatea.

Proiektua abian

CIC EnergiGUNEko proiektu honek bi helburu nagusi dituela esan daiteke: batetik, adimen artifizialaren algoritmoak esperimentuak planifikatzeko egoki erabiltzea; bestetik, materialen sintesi automatizatua kontrolatzea lortzen ari diren emaitzen bitartez.

Materialak garatzeko plataformak, oinarrizko printzipioen bidez egindako kalkuluak eta aurrez egindako esperimentuen emaitzak abiapuntu harturik, kontrol-parametro batzuen arabera egingo liratekeen esperimentuen emaitzak iragarriko ditu. Egokiak izatekotan, esperimentua autonomoki burutuko du, eta lorturiko emaitzen arabera sintesi-prozedura finduz joango da, ezarritako kontrol-parametroen eta emaitzen arteko erlazioak bilatuz. Aldiz, iragarritako emaitzak hain desiragarriak ez badira, beste sintesi aukera batzuk aztertuko ditu.

Abiapuntu gisa, materialak garatzeko plataformak bi sistema hauen inguruko lana egingo du:

Li-Ni-Mn-Mg-Al-O: gaur egungo LIB komertzial gehienen elektrodoetan erabiltzen den kobalto-kantitatea (Co) txikitze aldera, pentsatu da elementu hori magnesioz (Mg) edo aluminioz (Al) ordezkatzea.
NaMPO₄ (M=Mn, Fe, Ni, Co): LIBen erreferentziazko katodoa LiFePO₄ izanik, garrantzitsua da sistema hori ongi ikertzea, hori bailitzateke pareko katodoa sodio-ioi baterietan.

Bi sistema horiek ikertu ostean, bateria berrietarako beste sistema interesgarri batzuk ikertzeko erabiliko dira materialak garatzeko plataforma eta harekin lorturiko ezagutzak.

Beraz, esan daiteke adimen artifiziala bateria berrien ikerketara iritsi dela. Funtsean, adimen artifizialaz asko ikertu ostean, orain adimen artifiziala bera hasiko da gizakiak ikertzen zituenak ikertzen!