Dans une avancée significative pour le stockage d’énergie, des chercheurs aux États-Unis ont conçu un matériau “supercondensateur” carboné qui établit un nouveau record, capable de stocker quatre fois plus d’énergie que le meilleur matériau commercial actuellement disponible.

Un supercondensateur fabriqué avec ce nouveau matériau pourrait stocker plus d’énergie, améliorant ainsi les freins régénératifs, l’électronique de puissance et les alimentations auxiliaires.

« En combinant une méthode basée sur les données et notre expérience de recherche, nous avons créé un matériau carboné aux propriétés physicochimiques et électrochimiques améliorées qui a repoussé les limites du stockage d’énergie pour les supercondensateurs carbonés à un niveau supérieur », a indiqué le chimiste Tao Wang de l’ORNL et de l’Université du Tennessee, Knoxville.

Wang a dirigé l’étude, publiée dans Nature Communications, avec le chimiste Sheng Dai de l’ORNL et de l’UTK. « C’est la plus haute capacité de stockage enregistrée pour un carbone poreux », a ajouté Dai, qui a conçu et réalisé les expériences avec Wang. « C’est un véritable jalon. »

L’apport de l’apprentissage automatique

L’étude dirigée par l’ORNL a utilisé l’apprentissage automatique, un type d’intelligence artificielle qui apprend à partir de données pour optimiser les résultats, pour guider la découverte du matériau superlatif. Runtong Pan, Musen Zhou et Jianzhong Wu de l’Université de Californie, Riverside, ont construit un modèle de réseau neuronal artificiel et l’ont formé pour fixer un objectif clair : développer un «matériau de rêve» pour la livraison d’énergie.

Le modèle a prédit que la plus haute capacitance pour une électrode carbonée serait de 570 farads par gramme si le carbone était co-dopé avec de l’oxygène et de l’azote. Wang et Dai ont conçu un carbone dopé extrêmement poreux qui fournirait d’énormes surfaces pour les réactions électrochimiques interfaciales.

En synthèse

En fin de compte, le matériau synthétisé avait une capacitance de 611 farads par gramme, soit quatre fois plus élevée qu’un matériau commercial typique. La pseudocapacitance, qui est le stockage de charge basé sur des réactions d’oxydoréduction continues, rapides et réversibles à la surface des matériaux d’électrode, a contribué à 25% de la capacitance globale.

La surface du matériau était parmi les plus élevées enregistrées pour les matériaux carbonés, plus de 4 000 mètres carrés par gramme. Cette réussite est venue rapidement. L’approche basée sur les données a permis aux chercheurs d’atteindre en trois mois ce qui aurait auparavant pris au moins un an.

« Nous avons atteint la performance des matériaux carbonés à la limite », a déclaré Wang. « Sans l’objectif que l’apprentissage automatique a fixé, nous aurions continué à optimiser les matériaux par essais et erreurs sans connaître leur limite. »

Cette recherche a le potentiel d’accélérer le développement et l’optimisation des matériaux carbonés pour les applications de supercondensateurs. Bien que cette étude révolutionnaire ait utilisé les meilleures données disponibles à l’époque, les scientifiques disposent maintenant de données limites encore plus nombreuses pour former le modèle d’apprentissage automatique pour la prochaine étude.

« En utilisant plus de données, nous pouvons fixer un nouvel objectif et repousser encore plus loin les limites des supercondensateurs carbonés », a déclaré Wang. « L’application réussie de l’apprentissage automatique dans la conception des matériaux est un témoignage de la puissance des approches basées sur les données pour faire avancer la technologie. »

Pour une meilleure compréhension

1. Qu’est-ce qu’un supercondensateur ?

Un supercondensateur est un dispositif de stockage d’énergie qui peut stocker plus de charge que les condensateurs traditionnels et qui peut se charger et se décharger plus rapidement que les batteries. Ils sont souvent utilisés dans des applications comme les freins régénératifs, l’électronique de puissance et les alimentations auxiliaires.

2. Qu’est-ce que l’apprentissage automatique et comment a-t-il été utilisé ?

L’apprentissage automatique est un type d’intelligence artificielle qui apprend à partir de données pour optimiser les résultats. Dans cette étude, il a été utilisé pour guider la découverte d’un nouveau matériau supercondensateur en fixant un objectif clair : développer un «matériau de rêve» pour la livraison d’énergie.

3. Qu’est-ce que la capacitance et pourquoi est-elle importante ?

La capacitance est la capacité à collecter et à stocker une charge électrique. Elle est importante car elle détermine la quantité d’énergie qu’un supercondensateur peut stocker. Plus la capacitance est élevée, plus le supercondensateur peut stocker d’énergie.

4. Qu’est-ce que la pseudocapacitance ?

La pseudocapacitance est le stockage de charge basé sur des réactions d’oxydoréduction continues, rapides et réversibles à la surface des matériaux d’électrode. Dans cette étude, la pseudocapacitance a contribué à 25% de la capacitance globale du nouveau matériau.

5. Quels sont les avantages de ce nouveau matériau supercondensateur ?

Ce nouveau matériau a une capacitance de 611 farads par gramme, soit quatre fois plus élevée qu’un matériau commercial typique. De plus, sa surface est parmi les plus élevées enregistrées pour les matériaux carbonés, plus de 4 000 mètres carrés par gramme. Cela signifie qu’il peut stocker une grande quantité d’énergie et pourrait donc améliorer les performances des supercondensateurs dans diverses applications.

Principaux enseignements

Enseignements
Un nouveau matériau supercondensateur a été développé, capable de stocker quatre fois plus d’énergie que le meilleur matériau commercial actuel.
L’apprentissage automatique a été utilisé pour guider la découverte de ce matériau.
Le matériau a une capacitance de 611 farads par gramme.
La pseudocapacitance a contribué à 25% de la capacitance globale du matériau.
La surface du matériau est parmi les plus élevées enregistrées pour les matériaux carbonés, plus de 4 000 mètres carrés par gramme.
Le matériau a été conçu pour avoir une combinaison de mesopores et de micropores, ce qui a permis une grande surface pour le stockage de l’énergie et des canaux pour le transport de l’électrolyte.
La recherche a été réalisée en seulement trois mois grâce à l’approche basée sur les données, ce qui aurait normalement pris au moins un an.
Cette recherche a le potentiel d’accélérer le développement et l’optimisation des matériaux carbonés pour les applications de supercondensateurs.
Les scientifiques disposent maintenant de plus de données pour former le modèle d’apprentissage automatique pour la prochaine étude.
L’application réussie de l’apprentissage automatique dans la conception des matériaux est un témoignage de la puissance des approches basées sur les données pour faire avancer la technologie.

Références

Wang, T., Dai, S., et al. (2023). A record-setting carbonaceous supercapacitor material guided by machine learning. Nature Communications. https://www.nature.com/articles/s41467-023-40282-1

Légende illustration principale : L’art conceptuel montre que l’apprentissage automatique a permis de trouver un matériau idéal pour le stockage capacitif de l’énergie. Sa structure en carbone, représentée en noir, comporte des groupes fonctionnels avec l’oxygène, en rose, et l’azote, en turquoise. Crédit : Tao Wang/ORNL, U.S. Dept. of Energy