Simulaciones computacionales de grano grueso para entender y predecir las propiedades de materiales de almacenamiento de ion-litio

BARRACO, D.E.; LEIVA E. P. M.; ÁLVAREZ-OJEDA, A; LENER, G.

La Plata

Congreso; 102ª REUNIÓN de la ASOCIACIÓN FÍSICA ARGENTINA; 2017

En t ́erminos de desarrollo sustentable y cuestiones medioambientales, el uso de sistemas de almacenamientoeficientes de energ ́ıa es un punto cada vez m ́as cr ́ıtico. El mundo atraves ́o una gran revoluci ́on tecnol ́ogica enel  ́area de almacenamiento durante los  ́ultimos 20 a ̃nos, liderada por bater ́ıas de ion-litio, debido a su densidadde energ ́ıa relativamente alta. Sin embargo, con el fin de satisfacer la demanda de energ ́ıa de nuestra vidamoderna, una nueva generaci ́on de bater ́ıas de litio, m ́as potentes, eficientes y baratas, es necesaria. Estas nuevageneraci ́on de bater ́ıas tienen diferentes problemas a resolver. Dependiendo del problema a tratar, es  ́util modelarel sistema a diferentes escalas. Por ejemplo, si bien los c ́alculos a partir primeros principios pueden ser  ́utiles parapredecir los potenciales de equilibrio, pueden utilizarse potenciales semiemp ́ıricos junto con din ́amicas moleculareso simulaciones de Monte Carlo para entender los fen ́omenos colectivos.El presente trabajo presenta, en t ́erminos accesibles a investigadores experimentales, resultados del modeladovirtual de los procesos de litiaci ́on y de-litiaci ́on a nivel mesosc ́opico dentro de un electrodo mediante el modelo deMonte Carlo cin ́etico [1]. Se muestran resultados destacables, y a ́un sin una explicaci ́on con completa aceptaci ́on,tales como la formaci ́on de una estructura tipo ?core-shell?bajo ciertas condiciones del sistema.