Ученые из Массачусетского технологического института (MIT) разработали новую физическую модель, которая значительно улучшает прогнозирование подвижности протонов в различных оксидах металлов. Это открытие может ускорить создание новых материалов и технологий, использующих протоны в качестве носителей заряда вместо широко применяемого сегодня лития.
Рост использования лития для хранения энергии в электромобилях и на возобновляемых электростанциях привел не только к увеличению его стоимости, но и обострил вопросы безопасности и экологии, что стимулирует поиск более безопасных и экономичных альтернатив.
Перспективным направлением являются технологии топливных элементов и электролизеров, где ключевую роль играют протоны. Будучи ядром атома водорода без электронов, протон является самым простым носителем заряда. Однако практическое применение зависит от легкости его перемещения внутри материалов. В настоящее время протоны служат носителями заряда в оксидах металлов только при высоких температурах свыше 400 °C, и воспроизвести эту способность при комнатных температурах до сих пор не удавалось, что повышает ценность модели MIT.
Поскольку протоны не имеют собственных электронов, они встраиваются в электронные облака соседних ионов и "перепрыгивают" с одного на другой. В оксидах металлов протон связывается с ионом кислорода, образуя ковалентную связь. При перемещении к следующему иону кислорода он использует водородную связь, а вращение ковалентной связи H–O предотвращает его возврат в исходное положение.
Группа исследователей под руководством профессора Бильге Йылдыз из MIT установила, что ключевую роль в проводимости протонов играет гибкость подрешетки ионов кислорода. Ученые ввели количественную метрику, названную "флуктуация O…O", которая измеряет изменение расстояния между ионами кислорода из-за фононов — коллективных колебаний кристаллической решетки при конечной температуре. Команда также создала набор данных из семи параметров, влияющих на движение протонов, и обучила модель искусственного интеллекта (ИИ) предсказывать отклик материалов на протоны.
Согласно модели, наиболее важными факторами оказались длина водородной связи и гибкость кислородной подрешетки: чем короче связь и гибче цепочки ионов кислорода, тем эффективнее перенос протонов. Эта модель не только позволит эффективно отбирать перспективные материалы, но и, как полагают исследователи, ее наборы данных можно использовать для обучения генеративных ИИ-моделей, создающих идеальные для протонного переноса соединения.