Onderzoekers van DIFFER hebben een database gemaakt met 31.618 moleculen die mogelijk gebruikt kunnen worden in toekomstige redox-flowbatterijen. Deze batterijen zijn veelbelovend voor energieopslag. De onderzoekers gebruikten onder andere kunstmatige intelligentie en supercomputers om de eigenschappen van de moleculen in kaart te brengen. Ze publiceren hun bevindingen vandaag in het vakblad Scientific Data.
Chemici hebben de afgelopen jaren honderden moleculen ontworpen die mogelijk nuttig kunnen zijn voor gebruik in redox-flowbatterijen voor energieopslag. Het zou mooi, zo dachten onderzoekers van het Nederlands onderzoeksinstituut DIFFER, als de eigenschappen van deze moleculen snel en gemakkelijk toegankelijk waren in een database. Het probleem is echter dat van veel moleculen niet alle eigenschappen bekend zijn. Voorbeelden zijn de redoxpotentiaal en de oplosbaarheid in water. Die zijn belangrijk omdat ze een maat zijn voor het vermogen en de energieopslag van redox-flowbatterijen.
Stap 1: 31.618 virtuele varianten
Om achter de nog onbekende eigenschappen van moleculen te komen, voerden de onderzoekers vier stappen uit. Als eerste maakten ze met behulp van slimme algoritmen en een desktopcomputer duizenden virtuele varianten van twee soorten molecuulfamilies. Deze molecuulfamilies, de chinonen en de aza-aromaten, kunnen goed elektronen opnemen en weer afstaan. Dat is belangrijk in batterijen. De onderzoekers voedden de computer met de basisstructuren van 24 chinonen en 28 aza-aromaten plus vijf verschillende chemisch relevante zijgroepen. De computer stelde daarop in totaal 31.618 verschillende moleculen op.
Stap 2: 300 eigenschappen
In de tweede stap berekenden de onderzoekers met supercomputers bij elk molecuul bijna driehonderd verschillende eigenschappen. De computer gebruikt hiervoor formules uit de quantumchemie. Die zijn moeilijk op te lossen. Vandaar dat er een sterke computer voor nodig is.
Artikel gaat door onder afbeelding.
Stap 3: oplosbaarheid
In de derde stap gebruikten de onderzoekers machine learning om te voorspellen of de moleculen oplosbaar zouden zijn in water.
Stap 4: database
De vierde en laatste stap bestond uit het maken van goed door mens en machine doorzoekbare database. In de database, genaamd RedDB (van Redox DataBase), staan de moleculen en hun eigenschappen opgesomd met een overzichtelijke naamgeving en omschrijving.
"Als je met theoretische modellen en machine learning werkt, moet je natuurlijk wel kunnen vertrouwen op de uitkomsten," zegt Süleyman Er, de leider van de onderzoeksgroep Autonomous Energy Materials Discovery van DIFFER. "Daarom gebruikten we computerprogramma's die hun sporen al hadden verdiend. Ook hebben we specifieke validatieprocedures ingevoerd."
Nu de database openbaar is, kunnen onderzoekers, ook buiten DIFFER, gemakkelijk zoeken naar potentieel interessante moleculen voor redox-flowbatterijen. Ze kunnen bijvoorbeeld de moleculen kopen of maken en nader onderzoeken. De onderzoekers kunnen de database ook gebruiken om hun machine learning-modellen te verbeteren om zo de zoektocht naar hoogwaardige moleculen voor energieopslag te versnellen.
Wetenschappelijke publicatie
Elif Sorkun, Qi Zhang, Abhishek Khetan, Murat Cihan Sorkun & Süleyman Er. RedDB, a computational database of electroactive molecules for aqueous redox flow batteries. In: Scientific Data, 28 november 2022. [origineel (open access) / preprint]
Dit Nederlandse bericht / Engelse vertaling / afbeelding in hoge resolutie
Go to the News page.