SIMULACIONES DE ELECTROLITOS DENSAMENTE IONICOS SOMETIDOS A CONFINAMIENTO MEDIAN...
SIMULACIONES DE ELECTROLITOS DENSAMENTE IONICOS SOMETIDOS A CONFINAMIENTO MEDIANTE POTENCIALES DE MACHINE LEARNING
EL PROYECTO DE INVESTIGACION SE CENTRA EN EL ANALISIS DE LOS EFECTOS DEL NANOCONFINAMIENTO INHOMOGENEO EN LAS PROPIEDADES TERMOFISICAS, DE EQUILIBRIO, ELECTRICAS Y DE TRANSPORTE DE MATERIALES AVANZADOS DENSAMENTE IONICOS. DADO QUE...
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Financiación
concedida
El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto
el día 2021-01-01
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Descripción del proyecto
EL PROYECTO DE INVESTIGACION SE CENTRA EN EL ANALISIS DE LOS EFECTOS DEL NANOCONFINAMIENTO INHOMOGENEO EN LAS PROPIEDADES TERMOFISICAS, DE EQUILIBRIO, ELECTRICAS Y DE TRANSPORTE DE MATERIALES AVANZADOS DENSAMENTE IONICOS. DADO QUE LOS BENEFICIOS DE LOS MATERIALES NANOSTRUCTURADOS EN LA MEJORA DEL RENDIMIENTO DE DISPOSITIVOS DE ALMACENAMIENTO ENERGETICOS HAN SIDO AMPLIAMENTE DEMOSTRADOS, NOSOTROS ANALIZAREMOS COMO CAMBIA EL COMPORTAMIENTO DEL BULK DEL ELECTROLITO Y LA INTERACCION CON INTERFASES PLANAS CUANDO ESTE ES CONFINADO EN GEOMETRIAS NANOSCOPICAS. LOS SISTEMAS QUE SERAN CONSTREÑIDOS DENTRO DE LOS MATERIALES CON NANOPOROSOS SON: I) MEZCLAS BINARIAS DE LIQUIDOS IONICOS (LIS) CON SALES DE ALTA VALENCIA Y MEZCLAS TERNARIAS INCLUYENDO DISOLVENTES BASADOS EN CARBONATOS II) ELECTROLITOS WATER-IN-SALT PUROS Y SUS MEZCLAS CON CARBONATOS Y III) IONOGELES, UN ELECTROLITO QUASI-SOLIDO QUE SURGE DEL CONFINAMIENTO DE LIS EN MATRICES DE SILICE. ESTA SELECCION SE BASA EN SU INCLUSION EN BATTERY ROADMAP DE LA UE COMO ELEMENTOS CLAVE PARA EL DESARROLLO DE DISPOSITIVOS DE ACUMULACION ENERGETICA ALTAMENTE MEJORADOS, SOSTENIBLES Y FIABLES PARA LA TRANSICION HACIA UN ENERGIA LIMPIA. LOS MATERIALES DE CARBONO QUE SERAN USADOS COMO ELECTRODOS NANOPOROSOS SON: I) ESTRUCTURAS DE CARBONO TEMPLADO EN ZEOLITAS Y II) CARBONOS ORDENADOS MESOPOROSOS. ESTAS ESTRUCTURAS TOPOLOGICAMENTE COMPLEJAS SON CANDIDATAS A SER USADAS COMO ELECTRODOS NANOPOROSOS Y SERAN COMPARADOS CON SUPERFICIES PLANAS DE GRAFENO Y NANOTUBOS DE CARBONO. EN BASE A ESTO PROPONEMOS UN ANALISIS COMPUTACIONAL PARA EVALUAR SU USO COMO MATERIALES DE NUEVA GENERACION PARA APLICACIONES ENERGETICAS.LAS SIMULACIONES DE LIQUIDOS CONFINADOS EN NANOPOROS Y EN LAS PROXIMIDADES DE INTERFASES PLANAS TIENEN EN COMUN QUE LA INTERACCION ENTRE LA INTERFASE SOLIDA Y EL ELECTROLITO LIQUIDO TIENEN UNA GRAN IMPORTANCIA. LOS POTENCIALES INTERATOMICOS TRADICIONALES DESCRIBEN ESTA INTERACCION ELECTRODO/ELECTROLITO BASTANTE POBREMENTE. LA SOLUCION ACTUAL ES EL USO DE SIMULACION DE DINAMICA MOLECULAR AB INITIO (AIMD), PERO ESTAS CONLLEVAN UN COSTE COMPUTACIONAL ENORME. PARA RESOLVER ESTE PROBLEMA, ESTE PROYECTO INTENTARA CONTRIBUIR AL DESARROLLO DE POTENCIALES INTERATOMICOS USANDO REDES NEURONALES Y OTRAS TECNICAS MACHINE LEARNING. ESTOS INNOVADORES POTENCIALES INTERATOMICOS PUEDEN SER ENTRENADOS USANDO DATOS AB INITIO DE PEQUEÑAS CONFIGURACIONES ATOMICAS Y PREDECIR LAS ENERGIAS Y FUERZAS DE CONFIGURACIONES MUCHO MAS GRANDE CON PRECISION AB INITIO. POR LO TANTO, ESTOS POTENCIALES PUEDEN SER UNA HERRAMIENTA FUNDAMENTAL PARA LA CIENCIA DE MATERIALES FUTURA Y, EN PARTICULAR, PARA DESCRIBIR LA ELUSIVA INTERACCION ELECTRODO/ELECTROLITO Y REEMPLAZAR LAS SIMULACIONES AIMD.ASI, EL PRINCIPAL OBJETIVO DE ESTE PROYECTO ES LA CARACTERIZACION DE LOS CAMBIOS EN LA INTERFASE ELECTRODO/ELECTROLITO CUANDO LOS ELECTROLITOS AVANZADOS DENSAMENTE IONICOS ESTAN ALTAMENTE NANOCONFINADOS. CLARIFICAR LA DINAMICA DE LOS IONES, LA DISTRIBUCION ELECTRONICA Y EL TRANSPORTE BAJO ESTAS CONDICIONES ES ESENCIAL PARA EL DISEÑO DE DISPOSITIVOS DE ALMACENAMIENTO ENERGETICO DE NUEVA-GENERACION ALTAMENTE EFICIENTES COMO BATERIAS, CELDAS DE COMBUSTIBLE Y SUPERCONDENSADORES. CONOCER LA CIENCIA FUNDAMENTAL ASOCIADA A LOS ELECTROLITOS AVANZADOS EN EL INTERIOR DE MATERIALES CON POROS NANOSCOPICOS, Y COMPARARLOS CON INTERFASES ELECTROQUIMICAS PLANAS PROPORCIONARA UNA BASE FIRME PARA DISEÑAR SISTEMAS DE ALMACENAMIENTO ENERGETICO INNOVADORES. FECTO DEL CONFINAMIENTO\ALMACENAMIENTO DE ENERGIA\MACHINE LEARNING\MATERIALES IONICOS\REDES NEURONALES\TRANSFERENCIA DE CARGA\ELECTROQUIMICA\ELECTROLITOS DENSAMENTE IONICOS\ELECTRODOS NANOPOROSOS DE CARBONO