Cuando se trata de diseñar y optimizar sistemas mecánicos, los científicos comprenden las leyes físicas que los rodean lo suficientemente bien como para crear modelos informáticos que puedan predecir sus propiedades y comportamiento. Sin embargo, científicos que trabajan para diseñar mejores sistemas electroquímicos, como baterías o supercondensadores, todavía no disponemos de un modelo completo de las fuerzas impulsoras que gobiernan el complejo comportamiento electroquímico.

Tras ocho años de investigación sobre el comportamiento de estos materiales y sus propiedades, científicos del Laboratorio Nacional Argonne del Departamento de Energía de EE. UU. (DOE), El Laboratorio Nacional de Energía Renovable del DOE y la Universidad de Colorado-Boulder han desarrollado un modelo conceptual que combina las teorías existentes para formar una teoría más general de la electroquímica que predice un comportamiento previamente inexplicado.

El nuevo modelo, llamado Marco de Diagrama de Banda Electroquímico Unificado (UEB), fusiona la teoría electroquímica básica con teorías utilizadas en diferentes contextos, como el estudio de la fotoelectroquímica y la física de semiconductores, para describir los fenómenos que ocurren en cualquier electrodo.

La investigación comenzó con el estudio del óxido alfa de manganeso, un material que puede cargarse y descargarse rápidamente, haciéndolo ideal para ciertas baterías. Los científicos querían comprender el mecanismo detrás de las propiedades únicas del material para poder mejorarlo.

"No hubo una respuesta satisfactoria sobre cómo funcionaba el material, "dijo el científico de Argonne Matthias Young, "pero después de hacer muchos cálculos en el sistema, descubrimos que al combinar teorías, podríamos darle sentido al mecanismo ".

Las pruebas exhaustivas de varios otros materiales han ayudado a los científicos a desarrollar el modelo y demostrar su utilidad para predecir fenómenos excepcionales.

"El modelo describe cómo las propiedades de un material y su entorno interactúan entre sí y conducen a transformaciones y degradación, ", dijo Young." Nos ayuda a predecir lo que sucederá con un material en un entorno específico. ¿Se derrumbará? ¿Se cargará en la tienda? "

Los modelos computacionales que utilizan UEB no solo permiten a los científicos predecir el comportamiento de los materiales, pero también puede informar qué cambios en el material podrían mejorar su rendimiento.

"Existen modelos que hacen predicciones correctas, pero no te dan las herramientas para mejorar el material, ", dijo Young." Este modelo le da los controles conceptuales que puede utilizar para averiguar qué cambiar para mejorar el rendimiento del material ".

Debido a que el modelo es general y fundamental, tiene el potencial de ayudar a los científicos en el desarrollo de cualquier electrodo, incluidos los que se utilizan para baterías, catálisis, supercondensadores e incluso desalación.

"Estamos ganando algo que es más que la suma de sus partes, ", dijo Young." Hemos realizado un gran trabajo brillante de muchas personas diferentes, y lo unificamos en algo que produce información que no existía antes ".