배터리 및 에너지 저장 소재

배경

더 안전하고, 저렴하며, 효율적인 에너지 저장 장치의 설계 및 제조는 자동차, 항공, 에너지 분야를 비롯한 다양한 산업에서 사회적·환경적 영향을 미치는 중대한 과제입니다. 원자 수준 재료 모델링은 더 높은 전력 밀도, 용량, 충방전 속도, 더 빠른 충전 속도, 그리고 향상된 열화 내성을 지원하는 새로운 배터리 구성 요소(양극, 음극, 전해질) 개발에 필수적인 도구가 되었습니다. Schrödinger의 재료 과학 소프트웨어 플랫폼은 전극 및 전해질 내의 이온 확산, 기계적 반응, 전기화학적 반응, 잠재적 전해질 화합물의 유전 특성 및 기타 관련 특성에 대한 포괄적인 분석을 위한 강력한 원자 수준 모델링 솔루션을 제공합니다.

적용 분야: 세이(sei)를 형성하는 리튬 이온 배터리 첨가제에 대한 가상 스크리닝

전해질 조성물에 포함된 첨가제는 안정적인 고체 전해질 계면층(SEI)의 형성을 촉진함으로써 절연 강도와 전극 안정성 을 높이기 위해 설계됩니다. SEI의 안정성 을 향상시키기 위해서는 이러한 전해질 첨가제가 높은 환원 전위와 향상된 반응성을 나타내야 합니다. 분자 설계 관점에서 볼 때, 전자는 최저 비점유 분자 궤도(LUMO)의 에너지와 관련이 있는 반면, 후자는 분자 경도와 상관관계가 있습니다. 이 두 가지 핵심 분자 표현자 를 활용하면, 방대한 화합물 라이브러리를 스크리닝하여 새로운 전해질 첨가제에 적합한 이상적인 후보 물질을 찾을 수 있다. 그림 1은 6개의 고리형 카보네이트 및 설폰 골격과 18개의 R-기구를 가진 368,073개의 고유한 전해질 화합물로 구성된 자동 생성 라이브러리에 적용된 가상 스크리닝 예시의 최종 단계를 보여준다. 최종 화합물 목록은 정확한 힘장(OPLS2005 [1])과 반경험적 양자 화학(RM1 [2])을 사용하여 점진적으로 선별된 화학적 설계 공간을 보여주며, 이후 밀도 함수 이론(DFT)을 이용한 완전한 양자 화학 분석을 기반으로 한 최종 선정 과정을 거쳤습니다.

적용 분야: 분자 전해질의 유전 특성

유전율은 배터리 전해질의 또 다른 핵심 설계 요소입니다. 유전율은 극성이 상대적으로 낮은 화합물의 경우 광학적 반응과 직접적인 상관관계가 있으므로, ‘ Schrödinger ’ 재료 과학 제품군을 사용하여 높은 굴절률을 가진 화합물을 선별하면, 잠재적인 분자 전해질 목록을 바람직한 유전 특성을 지닌 화합물로 신속하게 좁힐 수 있습니다. 그림 2에 요약된 연구는 분자 액체의 굴절률에 대한 계산적 예측의 정확성을 보여줍니다. 그림 2에서 볼 수 있듯이, 계산된 유전율은 실험적으로 측정된 값[5]과 잘 일치하여 이론적 예측의 정확성을 입증합니다. 이러한 예측 능력은 (1) Schrödinger 소프트웨어가 사용하는 계산 엔진의 속도와 정확성, 그리고 (2) 양자역학(QM)과 고전적 분자 동역학( 분자동역학 , MD)이라는 두 가지 독립적인 시뮬레이션 방법 간의 원활한 통합의 직접적인 결과입니다. 이 예시는 원자 수준에서의 이론적 예측이 유전 상수와 같은 배터리 소재의 핵심 본질적 특성을 어떻게 평가하는지 보여줍니다.

적용 분야: 전극 재료의 삽입 에너지 역학

전극 내 이온 삽입은 재충전식 배터리의 핵심 성능을 결정하는 중요한 과정입니다. Schrödinger 의 재료 과학 플랫폼에 포함된 주기적 DFT 엔진( Quantum ESPRESSO)은 전극 내 이온 삽입 과정의 열역학 및 동역학 분석을 비롯한 광범위한 응용 분야에서 그 과학적 가치를 입증해 왔습니다.

Arroyo-de Dompablo와 동료들[3]의 연구에서는 계산으로 예측된 삽입 전압을 바탕으로_LiMXO4음극 재료를 설계하고 특성을 분석하기 위해 Quantum ESPRESSO 를 적용했습니다[3]. Schrödinger에 제시된 포괄적인 모델링 및 시뮬레이션 워크플로 솔루션 목록은 Quantum ESPRESSO 와 결합되어, 이러한 유형의 분석을 광범위한 화학적 공간과 특성으로 확장함으로써 새로운 전극 재료 연구를 촉진하는 데 기여합니다.

삽입 전위 외에도, 계산적 방법을 통해 연구할 수 있는 전극 특성은 다수 존재한다. 몇 가지 중요한 예로는 이온 이동 동역학 및 이동 경로, 기계적 특성, 이온 삽입 시의 부피 변화, 전자적 특성, 화학적 안정성, 그리고 전해질에 대한 반응성 등이 있다.

적용 분야: 고전적 방법을 이용한 고분자 전해질 분석 분자동역학

배터리 성능을 향상시키기 위해서는 배터리 전해질 내에서 리튬 이온의 확산 속도가 빨라지는 것이 바람직합니다. 최근 발표된 논문 [4]에서 Brooks와 공동 연구진은 폴리에틸렌옥사이드(PEO) 전해질 내 리튬 이온의 확산에 대해 철저한 연구를 수행했습니다. 저자들은 Schrödinger 의 재료 과학 플랫폼과 그 고전적 분자 동역학(MD) 워크플로를 활용하여, 비스트리플리미드(TFSI라고도 함) 음이온이 혼합된 PEO 전해질 내 리튬 이온의 주요 확산 메커니즘을 연구했습니다. 리튬 이온 확산 계수는 온도와 Li:TFSI 비율을 변화시키며 조사되었다 [4]. 평균 제곱 변위 확산 속도와 Li/고분자 배위 분석 결과, PEO는 유연성이 지나치게 높아 리튬 이온을 너무 강하게 결합시키는 것으로 나타났으며, 이는 전해질에 유연성이 낮은 고분자 블렌드를 사용하면 리튬 이온 확산 속도가 빨라질 수 있음을 시사한다.

이온 확산 현상 자체 외에도, 이온과 전해질 간의 배위 특성을 상세히 파악하고 비교할 수 있어, 최적의 화학기를 규명하기 위한 연구 방향을 제시하는 데 도움이 됩니다. 또한, 분자동역학 시뮬레이션을 통해 고분자 전해질의 열물리적 및 기계적 특성을 파악할 수 있어, 초기 선별 단계에서 고려할 수 있는 고체 전해질의 성능 기준을 확대할 수 있습니다.

요약

Schrödinger의 재료 과학 소프트웨어에 통합된 원자 수준 시뮬레이션 및 모델링 기술은 전해질, 전극, 안정적인 SEI 형성과 같은 배터리 구성 요소의 재료 설계 과정 전반에 걸쳐 중요한 통찰력을 제공합니다. Schrödinger에서 제공하는 포괄적인 솔루션 목록을 통해 재료의 주요 화학 과정을 규명하고 핵심 열물리적 특성을 분석할 수 있으며, 이는 신소재 설계 파이프라인의 비용 효율성을 높이고 새로운 에너지 저장 장치의 개발을 가속화할 수 있습니다.