कुशल बैटरी विकसित करने में मदद करने के लिए नया कम्प्यूटेशनल ढांचा

माइग्रेशन बैरियर एक महत्वपूर्ण लेकिन खराब अध्ययन वाला पैरामीटर है जो बैटरी के प्रदर्शन को निर्धारित करता है। यह उस दर को निर्धारित करता है जिस पर आयन बैटरी के अंदर एक इलेक्ट्रोड के माध्यम से आगे बढ़ते हैं और अंततः वह दर जिस पर यह चार्ज या डिस्चार्ज होता है। क्योंकि लैब में माइग्रेशन बैरियर को मापना कठिन है, शोधकर्ता आमतौर पर माइग्रेशन बैरियर वैल्यू का शीघ्रता से अनुमान लगाने के लिए विभिन्न कंप्यूटर सिमुलेशन या सन्निकटन का उपयोग करते हैं। हालाँकि, इनमें से बहुत कम सिमुलेशन को अब तक प्रयोगात्मक रूप से सत्यापित किया गया है।

एक नए अध्ययन में भारतीय विज्ञान संस्थान (IISc) के शोधकर्ताओं और उनके सहयोगियों ने व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली कम्प्यूटेशनल तकनीकों का व्यापक विश्लेषण किया। उन्होंने प्रयोगशाला माप में देखे गए वास्तविक डेटा के खिलाफ प्रवासन बाधा मूल्यों की अपनी भविष्यवाणियों को सत्यापित किया। उनके विश्लेषण के आधार पर, टीम शोधकर्ताओं को परीक्षण सामग्री के लिए सबसे सटीक कम्प्यूटेशनल ढांचा चुनने में मदद करने के लिए मजबूत दिशानिर्देशों का एक सेट प्रस्तावित करती है जिसका उपयोग भविष्य में अत्यधिक कुशल बैटरी विकसित करने के लिए किया जा सकता है।

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लिथियम-आयन बैटरी, जो मोबाइल फोन और लैपटॉप को शक्ति प्रदान करती है, में तीन प्रमुख घटक होते हैं: एक ठोस नकारात्मक इलेक्ट्रोड (एनोड), एक ठोस सकारात्मक इलेक्ट्रोड (कैथोड), और एक तरल या ठोस इलेक्ट्रोलाइट जो उन्हें अलग करता है। चार्ज या डिस्चार्ज करते समय, लिथियम-आयन इलेक्ट्रोलाइट में माइग्रेट करते हैं, जिससे संभावित अंतर पैदा होता है। "लिथियम-आयन बैटरी में इलेक्ट्रोड 100% ठोस नहीं होते हैं। उन्हें स्पंज की तरह समझें। उनके पास 'छिद्र' होते हैं जिनके माध्यम से लिथियम आयन को गुजरना पड़ता है," साई गौतम गोपालकृष्णन, सामग्री इंजीनियरिंग विभाग, आईआईएससी में सहायक प्रोफेसर और एनपीजे कम्प्यूटेशनल सामग्री में प्रकाशित पेपर के संबंधित लेखक बताते हैं।

उस दर को निर्धारित करने वाला एक महत्वपूर्ण पैरामीटर जिस पर लिथियम आयन इन छिद्रों में प्रवेश करते हैं, प्रवासन बाधा है- इलेक्ट्रोड के माध्यम से पार करने के लिए आयनों को ऊर्जा सीमा को पार करने की आवश्यकता होती है। मैटेरियल्स इंजीनियरिंग विभाग में पीएचडी की छात्रा और अध्ययन की पहली लेखिका रेशमा देवी कहती हैं, "माइग्रेशन बैरियर जितना कम होगा, आप उतनी ही तेज़ी से बैटरी को चार्ज या डिस्चार्ज कर सकते हैं।"

गोपालकृष्णन बताते हैं कि "एक ही माइग्रेशन बैरियर मान की गणना एक समूह द्वारा एक कम्प्यूटेशनल तकनीक का उपयोग करके और दूसरे द्वारा दूसरी तकनीक का उपयोग करके की जाती है। मूल्य समान हो सकते हैं, लेकिन हम निश्चित रूप से यह नहीं जान सकते हैं।” 

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दो विशिष्ट सन्निकटन, जिन्हें स्ट्रॉन्गली कॉन्स्ट्रेन्ड एंड लगभग नॉर्म्ड (SCAN) और जनरलाइज्ड ग्रैडिएंट एप्रोक्सिमेशन (GGA) कहा जाता है, कम्प्यूटेशनल रूप से माइग्रेशन बैरियर तक पहुंचने के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली विधियाँ हैं, लेकिन प्रत्येक के अपने नुकसान हैं। "हमने नौ अलग-अलग सामग्री ली," रेशमा देवी बताती हैं। "हमने जाँच की कि कौन से सन्निकटन प्रत्येक के लिए प्रायोगिक मूल्यों के सबसे करीब आते हैं।"

टीम ने पाया कि स्कैन कार्यात्मक में समग्र रूप से बेहतर संख्यात्मक सटीकता थी, लेकिन जीजीए गणना तेज थी। शोधकर्ताओं का सुझाव है कि जीजीए को विशिष्ट सामग्रियों (जैसे लिथियम फॉस्फेट) में माइग्रेशन बाधा की गणना में उचित स्तर की सटीकता मिली है, और यदि त्वरित अनुमान की आवश्यकता होती है तो यह एक बेहतर विकल्प हो सकता है।

गोपालकृष्णन कहते हैं कि ऐसी अंतर्दृष्टि उन वैज्ञानिकों के लिए मूल्यवान हो सकती है जो बैटरी से संबंधित अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित होने से पहले अपने प्रदर्शन के लिए नई सामग्री का परीक्षण करना चाहते हैं। "मान लीजिए कि आपके पास एक अज्ञात सामग्री है, और यदि आप जल्दी से यह देखना चाहते हैं कि यह सामग्री आपके आवेदन में उपयोगी है या नहीं, तो आप ऐसा करने के लिए गणनाओं का उपयोग कर सकते हैं, बशर्ते आप जानते हों कि कौन सा कम्प्यूटेशनल सन्निकटन आपको निकटतम मान देता है। जब सामग्री की खोज की बात आती है तो यह उपयोगी होता है।"

टीम मशीन लर्निंग टूल्स विकसित करने पर भी काम कर रही है जो विविध प्रकार की सामग्रियों के लिए माइग्रेशन बाधाओं की भविष्यवाणियों को तेज करने में मदद कर सकते हैं। 

(इंडिया साइंस वायर)