StolicaMedia, 18 декабря. Ученые МИЭМ ВШЭ разработали новую теоретическую модель, которая объединяет процессы адсорбции и частичного переноса заряда в двойном электрическом слое. Работа уже подтверждена экспериментально и может стать основой для создания более производительных батарей, суперконденсаторов и катализаторов.
Исследователи МИЭМ ВШЭ представили новый подход к описанию двойного электрического слоя — ключевого элемента всех электрохимических устройств. Именно в ДЭС на поверхности электрода происходит накопление заряда, от которого зависит емкость батареи, скорость ее работы и эффективность катализаторов. До сих пор научному сообществу приходилось использовать набор отдельных моделей, каждая из которых описывала лишь часть процессов.
Новая теория объединяет описание специфической адсорбции и частичного переноса заряда в одну систему уравнений, что позволяет получать более точные прогнозы поведения ионов у границы металл–электролит. Команда исследовала параметры взаимодействия ионов с поверхностью с помощью квантово-химических расчётов и моделирования, а затем встроила их в усовершенствованную теоретическую схему.
Ученые протестировали модель на системах серебра и растворах различных солей — KPF₆, NaF и их смеси. Результаты хорошо совпали с экспериментальными данными. Теория корректно воспроизвела величины емкости и показала, как разные ионы конкурируют за место в ДЭС.
"Чтобы сделать эффективные батареи или катализаторы, важно понимать, что происходит на границе металла и раствора в ДЭС. Наша модель учитывает и то, насколько сильно ионы держатся у поверхности, и то, как они обмениваются зарядом с металлом. В дальнейшем мы хотим адаптировать модель к системам, где эти эффекты выражены сильнее, например, в электрокатализе. Тогда по расчетам можно будет лучше понимать, как выбор металла и раствора влияет на свойства двойного слоя, и использовать это при проектировании новых электрохимических устройств", — сказал профессор МИЭМ ВШЭ Юрий Будков.
Работа выполнена в рамках проекта "Зеркальные лаборатории". Он направлен на изучение свойств молекулярных систем с применением методов машинного обучения и классического моделирования.
