Les modèles d'apprentissage automatique aident à découvrir un matériau pour condensateurs à film offrant des performances record

Les modèles d'apprentissage automatique aident à découvrir un matériau pour condensateurs à film offrant des performances record

Le laboratoire national Lawrence Berkeley du ministère de l'Énergie (Berkeley Lab) et plusieurs institutions collaboratrices ont démontré avec succès une technique d'apprentissage automatique pour accélérer la découverte de matériaux pour condensateurs à film, composants cruciaux dans les technologies d'électrification et d'énergies renouvelables. La technique a été utilisée pour cribler une bibliothèque de près de 50 000 structures chimiques afin d’identifier un composé aux performances record.

Les autres collaborateurs de l’Université du Wisconsin-Madison, du Scripps Research Institute, de l’Université de Californie à Berkeley et de l’Université du sud du Mississippi ont apporté leur expertise en apprentissage automatique, en synthèse chimique et en caractérisation des matériaux.

Leurs recherches ont été rapportées dans la revue Énergie naturelle.

« Pour des technologies d'énergie renouvelable rentables et fiables, nous avons besoin de matériaux de condensateur plus performants que ceux disponibles aujourd'hui », a déclaré Yi Liu, scientifique principal au Berkeley Lab qui a dirigé l'étude. « Cette technique de criblage révolutionnaire nous aidera à trouver ces matériaux 'une aiguille dans une botte de foin'. »

Il existe une demande croissante de condensateurs à film destinés à être utilisés dans des applications à haute température et haute puissance telles que les véhicules électriques, l'aviation électrique, l'électronique de puissance et l'aérospatiale. Les condensateurs à film sont également des composants essentiels des onduleurs qui convertissent la production solaire et éolienne en courant alternatif pouvant être utilisé par le réseau électrique.

Un condensateur à film capable de supporter la chaleur

Les condensateurs à film nécessitent des matériaux résistants à la chaleur

Les batteries reçoivent beaucoup d'attention en tant que bête de somme dans les applications d'énergies renouvelables, mais les condensateurs à film électrostatique sont également importants. Ces dispositifs sont constitués d'un matériau isolant pris en sandwich entre deux feuilles métalliques conductrices. Alors que les batteries utilisent des réactions chimiques pour stocker et libérer de l'énergie sur de longues périodes, les condensateurs utilisent des champs électriques appliqués pour charger et décharger l'énergie beaucoup plus rapidement.

Les condensateurs à film sont utilisés pour réguler la qualité de l’énergie dans divers types de systèmes électriques. Par exemple, ils peuvent empêcher les courants ondulatoires et lisser les fluctuations de tension, garantissant ainsi des opérations stables, sûres et fiables.

Les polymères (grosses molécules comportant des unités chimiques répétitives) conviennent bien au matériau isolant des condensateurs à film en raison de leur légèreté, de leur flexibilité et de leur endurance sous les champs électriques appliqués. Cependant, les polymères ont une capacité limitée à tolérer les températures élevées dans de nombreuses applications de systèmes électriques. Une chaleur intense peut réduire les propriétés isolantes des polymères et les dégrader.

Un condensateur à film capable de supporter la chaleur

Réduire les 49 700 polymères à trois

Les chercheurs recherchent traditionnellement des polymères hautes performances par essais et erreurs, synthétisant quelques candidats à la fois, puis caractérisant leurs propriétés.

« En raison du besoin pressant de meilleurs condensateurs, cette approche est trop lente pour trouver des molécules prometteuses parmi des centaines de milliers de possibilités », a déclaré He Li, chercheur postdoctoral au Berkeley Lab.

Pour accélérer la découverte, l'équipe de recherche a développé et formé un ensemble de modèles d'apprentissage automatique connus sous le nom de réseaux neuronaux feedforward pour cribler une bibliothèque de près de 50 000 polymères pour une combinaison optimale de propriétés, notamment la capacité à résister à des températures élevées et à des champs électriques puissants, à des températures élevées. densité de stockage d’énergie et facilité de synthèse. Les modèles ont identifié trois polymères particulièrement prometteurs.

Des chercheurs du Scripps Research Institute ont synthétisé les trois polymères à l'aide d'une technique puissante, connue sous le nom de chimie clic, qui relie rapidement et efficacement les éléments de base moléculaires en produits de haute qualité. Le professeur Scripps Barry Sharpless, l'un des principaux chercheurs du projet, a remporté un prix Nobel de chimie 2022 pour ses recherches sur le concept de chimie clic.

À la fonderie moléculaire du Berkeley Lab, les chercheurs ont fabriqué des condensateurs à film à partir de ces polymères, puis ont évalué les polymères et les condensateurs. L’équipe a constaté qu’ils avaient des performances électriques et thermiques exceptionnelles.

Les condensateurs fabriqués à partir de l'un des polymères présentaient une combinaison record de résistance thermique, de propriétés isolantes, de densité énergétique et d'efficacité. (Un condensateur à haut rendement gaspille très peu d'énergie lorsqu'il se charge et se décharge.) Des tests supplémentaires sur ces condensateurs ont révélé la qualité supérieure de leurs matériaux, leur stabilité opérationnelle et leur durabilité.

Un condensateur à film capable de supporter la chaleur

Créer des modèles encore meilleurs

L’équipe de recherche envisage plusieurs axes de recherche de suivi.

« Une idée consiste à concevoir des modèles d'apprentissage automatique qui fournissent davantage d'informations sur la manière dont la structure des polymères influence leurs performances », a déclaré Zongliang Xie, chercheur postdoctoral au Berkeley Lab.

« Un autre domaine de recherche potentiel consiste à développer des modèles d'IA génératifs qui peuvent être formés pour concevoir des polymères hautes performances sans avoir à examiner une bibliothèque », a ajouté Tianle Yue, étudiante diplômée à l'Université du Wisconsin-Madison.

« Notre analyse par IA a rapidement identifié certaines variables clés dans les détails de conception du polymère qui devraient apporter de grandes améliorations aux propriétés de protection de ces membranes en polysulfate. Comme indiqué dans notre nouveau Énergie naturelle « , a déclaré Sharpless, professeur de chimie WM Keck à Scripps Research.