In recente wetenschappelijke vooruitgang hebben onderzoekers glashelder aangetoond dat polymeren niet langer beperkt zijn tot “koele” toepassingen. Een team onder leiding van Minzheng Yang, Chaofan Wan en collega’s heeft een polymerencomposiet ontwikkeld die bij 250 °C nog steeds uitstekende prestaties levert in energieopslag, met behulp van machine learning om nieuwe materiaalcomponenten (fillers) te ontdekken.
Kunstmatige intelligentie zoekt de ideale filler
Polymeer-diëlektrica zijn de centrale energiedragers in elektrostatische condensatoren — apparaten die essentieel zijn in elektronica voor onder meer elektrische voertuigen en de systemen voor hernieuwbare energie. Hogetemperatuursituaties vormen echter een uitdaging: de materialen moeten zowel een hoge energieopslagcapaciteit hebben als bestand zijn tegen grote spanningen zonder door te slaan (“breakdown strength”).
|
High-temperature polymer composite capacitors with high energy density designed via machine learning - Nature EnergyPolymer dielectrics are the primary energy storage media in electrostatic capacitors, which are essential components in power electronics for electric vehicles and renewable energy systems. Composite approach has been intensively explored to enhance the energy density (Ud) and breakdown strength (Eb) of polymers at high temperatures, but finding fillers with both a large bandgap (Eg) and high electronic affinity (Ea) remains challenging. Here, assisted by a generative machine learning approach, we discover and synthesize organic fillers of both a large Eg (~5.5 eV) and high Ea (~4.5 eV). These fillers enable polyimide composite films to deliver a Ud of 5.1 J cm−3 at discharge efficiency of 90% and 2 × 105 charge–discharge cycles at 250 °C. |
Het probleem is dat het moeilijk is om fillers te vinden die zowel een grote bandgap (E_g) - zodat elektronen niet makkelijk dwars doorheen bewegen - als een hoge electron affinity (E_a) - die de elektronen “vastpakt” als het ware - hebben. Via een generatief machine learning-model zijn organische fillers geïdentificeerd en gesynthetiseerd met ongeveer E_g ~ 5,5 eV en E_a ~ 4,5 eV.
Energiedichtheid, efficiëntie en duurzaamheid op hoge temperatuur
Dankzij deze fillers in combinatie met polyimide-film bereikten de onderzoekers:
- een ontlaad-energie-dichtheid (discharged energy density, U_d) van 5,1 joule per cm³
- een ontlaadefficiëntie van 90 %
- meer dan 2×10⁵ oplaad- & ontlaadcycli bij 250 °C
Deze cijfers tonen niet alleen veelbelovende prestaties in het laboratorium, maar ook het potentieel voor lange levensduur onder extreem thermische belasting.
Opschaling & industriële toepasbaarheid
Het onderzoek ging verder dan kleine proefjes in petri-schalen: de composietfilms zijn vervaardigd via roll-to-roll-processen op kilometerschaal. Dit maakt industriële toepassing realistischer. Bovendien werden condensatoren gemaakt met deze metalen composietfilms getest in veeleisende omgevingen — ze bleken stabiel te ontladen, en toonden zelfs zelfherstellende eigenschappen.
Betekenis & vooruitzichten
Deze doorbraak opent de deur naar condensatoren die werken in omstandigheden waar conventionele polymeren of keramische materialen al falen. Denk aan motorsturingen, converterkasten, vliegtuigelektronica of ruimtevaarttoepassingen waar de temperatuur hoog is, maar betrouwbaarheid cruciaal.
Toch blijven uitdagingen: de kosten van de nieuwe fillers, de consistentie bij massaproductie, en de integratie in eindproducten. Maar dit werk laat zien dat machine learning niet alleen handig is voor voorspellingen, maar daadwerkelijk nieuwe materialen kan genereren die technisch superieur zijn in eerder onbereikbare regimes.
