Nuove tecniche per visualizzare la struttura tridimensionale di materiali potenzialmente in grado di migliorare le tecnologie di stoccaggio.
di Lisa Ovi
Il passaggio alle energie rinnovabili è la soluzione più promettente al problema della sostenibilità globale. L’ostacolo principale a questa soluzione è al difficoltà di immagazzinare e distribuire l’energia prodotta da fonti incostanti come il solare o l’eolico. Ricercatori della University of Delaware hanno ideato nuove tecniche che permetteranno di caratterizzare con precisione materiali complessi che potrebbero rispondere efficacemente a queste esigenze di stoccaggio e trasporto. Lo studio è stato pubblicato su Nature.
Le attuali tecnologie per la caratterizzazione dei materiali sono ideali per studiare superfici altamente ordinate e caratterizzate da precisi schemi ripetitivi, come i cristalli. Sfruttando tecniche di apprendimento automatico, Josh Lansford, dottorando, e Dion Vlachos, professore di ingegneria chimica e biomolecolare della University of Delaware, hanno sviluppato un metodo capace di studiare nel dettaglio la struttura specifiche particelle sulla superficie di un materiale, senza perdere di vista il quadro generale della struttura a cui appartengono e come questa evolve in relazione alla presenza di altre molecole e in condizioni variabili, come temperatura e pressione.
Prendiamo ad esempio un cubo, con tutti i suoi atomi. Gli atomi agli angoli del cubo avranno proprietà diverse rispetto agli atomi lungo i lato del cubo. Agli angoli, infatti, gli atomi potrebbero essere più vicini e presentare meno collegamenti tra loro, rispetto agli atomi lungo i lati, potenzialmente più connessi e distanti tra loro.
Lo stesso avviene nei materiali catalizzatori. Invisibili ad occhio nudo, le particelle che compongono un catalizzatore sono distribuite su di una superficie non omogenea caratterizzata da bordi, dossi e altre variazioni che influenzano il loro comportamento. In assenza di un ordine ripetitivo, gli scienziati non possono utilizzare un un unico valore numerico per quantificare quanto avviene sull’intera superficie di un materiale, devono calcolare una valore medio in base all’aspetto di queste superfici.
La squadra di ricerca ha combinato misurazioni sperimentali di diverse lunghezze d’onda della luce infrarossa e tecniche di apprendimento automatico per prevedere e descrivere le proprietà chimiche e fisiche delle diverse superfici dei materiali. I modelli sono stati formati interamente su dati generati matematicamente, consentendo agli studiosi di visualizzare più opzioni in svariate condizioni.
I ricercatori hanno sviluppato un software open source per testare la tecnica su diversi metalli, materiali e adsorbati. La metodologia è abbastanza flessibile da poter essere anche con tecniche spettroscopiche non limitate alla luce infrarossa, in modo che altri scienziati e ingegneri possano modificare il software per far progredire nei propri studi.
Capire come sono fatti e come funzionano i materiali coinvolti nelle tecnologie di stoccaggio elettrochimico, come celle a combustibile e batterie, permetterà di ottimizzarne le prestazioni. Il nuovo studio introduce un metodo completamente nuovo per colmare il divario tra materiali del mondo reale e sistemi modello ben definiti.
(lo)
