I prosjektet PoreCharge skal forskere jobbe for å øke superkondensatorers evne til energilagring ved å lade elektroder.
Superkondensatorer er energilagringsenheter som kan levere høyere effekt enn batterier og brytes saktere ned. Nå som verden står overfor et presserende behov for å gå fra fossile til fornybare energikilder, kan superkondensatorer bli viktige komponenter i denne overgangen. De brukes allerede for eksempel i elektriske kjøretøy og for å stabilisere strømnettet.
En viktig begrensning for superkondensatorer er imidlertid at de har relativt lav energitetthet – altså er mengden energi som kan lagres per volum eller vekt lav. Dessuten har forsøk på å øke superkondensatorenes evne til energilagring ofte ført til at effekten reduseres i stedet. For å håndtere dette "energi-effekt-dilemmaet", vil prosjektet utvikle et flerskala modelleringsrammeverk for å lade superkondensatorelektroder.
Disse elektrodene inneholder porer i forskjellige størrelser og former. Inne i porene er det ioner. Molekylære simuleringer har vist at ioner setter seg fast når porene er for trange, noe som fører til tilstoppede porer. Dette vil man unngå, siden tilstoppede porer ikke bidrar til effekten til superkondensatorer. Men man trenger trange porer for å få mest mulig ut av energilagringen. Prosjektet vil derfor bygge en modell som skal gjenskape poretilstopping, for å lære hvordan dette kan forhindres. Modelleringsrammeverkets nøyaktighet vil også bli testet gjennom forsøk på hjemmebygde superkondensatorer.
A global shift towards renewable energy sources is urgently needed, and as efficient storage devices, supercapacitors may become key components in this transition. Supercapacitors reach higher power densities than batteries and degrade slower. They are already applied, for instance, to accelerate electric vehicles and to stabilize the power grid. However, a key limitation of supercapacitors is their relatively low energy density. Moreover, efforts to increase supercapacitors’ energy storage often hurt their power. To tackle this “energy-power dilemma”, I will develop a multiscale modeling framework for the charging of supercapacitor electrodes. These electrodes contain ion-filled pores of different sizes and shapes. Molecular simulations have shown that ions jam when pores are too narrow, leading to clogged pores. This is bad, as clogged pores do not contribute to a supercapacitor’s power output. Narrow pores, however, are essential to maximizing the energy storage of supercapacitors. I will build a continuum model that captures the pore-clogging known from molecular simulations at a fraction of the computational costs of such simulations. Once we can replicate pore-clogging, we can learn how to prevent it. I will use control theory and Bayesian optimization to identify electrode-electrolyte combinations that maximize an isolated pore’s capacitance and minimize its internal resistance. These single-pore insights will then feed into a device-scale porous electrode model, with macro- and nanopores hierarchically connected. Using the same optimization methods on this larger-scale electrode model, I will identify electrolytes and electrode morphologies that optimize a supercapacitor’s energy and power density. To ensure our modeling framework's accuracy, we will test it against small-scale molecular simulations and experiments on home-built supercapacitors.