Ingenieros de todo el mundo están a la vanguardia del desarrollo de tecnologías de almacenamiento de energía de próxima generación, utilizando herramientas computacionales para mejorar la eficiencia y la sostenibilidad. Estos avances son cruciales para integrar fuentes de energía renovables y potenciar el creciente sector de los vehículos eléctricos. Un avance significativo ha sido la creación de un nuevo modelo de física clásica diseñado para abordar un aspecto particularmente complejo de la investigación de almacenamiento de energía: los procesos dinámicos de no equilibrio.
Estos procesos, que ocurren durante la carga y descarga de las baterías, alteran el equilibrio químico, mecánico y físico de los materiales. El modelo Chen-Huang de Transformación de Fase de No Equilibrio (NExT), desarrollado por Hongjiang Chen y su asesora Hsiao-Ying Shadow Huang de NC State, se publicó en The Journal of Physical Chemistry C el 10 de julio de 2025. Este modelo ofrece una comprensión más profunda del comportamiento de las baterías bajo ciclos rápidos de carga y descarga.
Si bien las baterías en estado de reposo tienden hacia el equilibrio, incluso la carga y descarga lentas ocurren en condiciones de no equilibrio. Los ciclos rápidos exacerban estas desviaciones, provocando cambios físicos y químicos que impactan significativamente el rendimiento y la vida útil de la batería. Durante la carga rápida, la distribución desigual de iones y la generación de calor crean gradientes de temperatura dentro de la batería, lo que resulta en tasas de reacción variables y una mayor desestabilización del sistema. Además, la batería opera a voltajes que se desvían considerablemente de su estado ideal, requiriendo sobrepotenciales que la alejan aún más del equilibrio. El rápido movimiento de los iones somete a los materiales a ciclos de expansión y contracción más rápidos de lo que pueden ajustarse mecánicamente, induciendo tensiones internas. Este estrés mecánico puede provocar grietas en los materiales y acelerar el desgaste. En materiales como el LiFePO4, estas condiciones obligan a que los cambios estructurales ocurran rápidamente en lugar de seguir procesos termodinámicos estables.
Comprender estos procesos de no equilibrio es vital para desarrollar protocolos de carga más rápidos que equilibren la velocidad con la seguridad y la longevidad, crear sistemas de gestión térmica eficaces y diseñar materiales de electrodo que soporten mejor las condiciones dinámicas. El modelo NExT explica cómo materiales como el LiFePO4 y el NMC experimentan transiciones de fase bajo condiciones de no equilibrio. Introduce 'factores de ruta' que influyen en los cambios de energía durante la inserción y eliminación de iones, interactuando con propiedades como el contenido de litio y el estrés mecánico. Las simulaciones indican que la densidad de dislocación juega un papel crítico en la conducción de cambios estructurales durante reacciones electroquímicas más rápidas.
La validación del modelo, a través de la comparación de los resultados de las simulaciones con datos experimentales para materiales LFP y NMC en diversas velocidades de carga/descarga, respalda su mecanismo de alteración de ruta como una herramienta para comprender y mejorar el rendimiento de las baterías. Si bien actualmente se centra en las baterías de iones de litio, los principios subyacentes del modelo son aplicables a otros sistemas de almacenamiento de energía, incluidas las baterías multivalentes, que a menudo exhiben interacciones ion-huésped más complejas y efectos de no equilibrio más pronunciados. El modelo NExT contribuye a la ciencia de materiales computacional al proporcionar una herramienta predictiva para procesos dependientes de la velocidad, apoyando el diseño racional de materiales y dispositivos de almacenamiento de energía de próxima generación y acelerando el descubrimiento y la optimización de materiales a través de modelos informados por la física y validados experimentalmente.