Pesquisadores usam método de computação quântica para otimizar interruptores fotográficos moleculares para coleta de energia solar
Photowitches moleculares que podem converter e armazenar energia poderiam ser usados para tornar a captação de energia solar mais eficiente. Uma equipe de pesquisadores usou um método de computação quântica para encontrar uma estrutura molecular particularmente eficiente para esse fim. O procedimento baseou-se num conjunto de dados de mais de 400.000 moléculas, que os investigadores analisaram para encontrar a estrutura molecular ideal para materiais de armazenamento de energia solar. Um artigo de acesso aberto sobre o estudo foi publicado na Angewandte Chemie International Edition.
Actualmente, a energia solar é utilizada directamente para gerar electricidade ou indirectamente através da energia armazenada em reservatórios de calor. Uma terceira rota poderia envolver primeiro armazenar a energia do sol em materiais sensíveis à luz e depois liberá-la conforme necessário.
O projecto apoiado pela UE MOST (“Armazenamento Molecular de Energia Solar Térmica”) está a explorar moléculas como interruptores fotográficos que podem absorver e armazenar energia solar à temperatura ambiente para tornar uma realidade a utilização totalmente livre de emissões da energia solar.
O projeto MOST visa desenvolver e demonstrar um sistema de armazenamento de energia solar com emissão zero baseado em materiais benignos e totalmente renováveis. O sistema MOST é baseado em um sistema molecular que pode capturar energia solar à temperatura ambiente e armazená-la por longos períodos de tempo. Isto corresponde a um ciclo fechado de captura, armazenamento e liberação de energia. O projeto MOST desenvolverá os sistemas moleculares, bem como os catalisadores e dispositivos associados, com desempenho e escala além do estado da arte. Especificamente, os coletores solares híbridos que utilizam até 80% da energia solar recebida serão projetados e testados juntamente com dispositivos de liberação de calor, que combinam MOST com armazenamento de energia térmica (TES), permitindo ciclos rápidos de aumento de temperatura, proporcionando grandes gradientes de temperatura. Ilustração de Daniel Spacek/Neuron Collective
As equipes de pesquisa de Kurt V. Mikkelsen da Universidade de Copenhague, (Dinamarca) e Kasper Moth – Poulsen da Universidade Técnica da Catalunha, Barcelona (Espanha), examinaram mais de perto os interruptores fotográficos mais adequados para esta tarefa.
Eles estudaram moléculas conhecidas como dienos bicíclicos, que mudam para um estado de alta energia quando iluminadas. O exemplo mais proeminente deste sistema dieno bicíclico é conhecido como norbornadieno quadriciclano, mas existe um grande número de candidatos semelhantes. O espaço químico consiste em aproximadamente 466.000 dienos bicíclicos que testamos quanto à sua potencial aplicabilidade na tecnologia MOST, disseram os pesquisadores.
A triagem de um banco de dados desse tamanho normalmente é feita por aprendizado de máquina, mas isso requer grandes quantidades de dados de treinamento baseados em experimentos do mundo real, que a equipe não tinha. Usando um algoritmo desenvolvido anteriormente e uma nova pontuação de avaliação, “η” (eta), a triagem e avaliação das moléculas do banco de dados produziram um resultado claro: todas as seis moléculas com pontuação máxima diferiram do sistema original de norbornadieno quadriciclano em um ponto crucial em a estrutura.
Os investigadores concluíram que esta mudança estrutural, uma expansão da ponte molecular entre os dois anéis de carbono na parte bicíclica, permitiu que as novas moléculas armazenassem mais energia do que o norbornadieno original.
O trabalho dos pesquisadores demonstra o potencial de otimização das moléculas de armazenamento de energia solar. No entanto, as novas moléculas devem primeiro ser sintetizadas e testadas em condições reais.
Mesmo que os sistemas possam ser preparados sinteticamente, não há garantia de que eles sejam solúveis em solventes relevantes e que eles realmente fotocomutem com alto rendimento ou de todo, como assumimos em η.
Apesar disso, a equipe desenvolveu um novo e grande conjunto de dados de treinamento para algoritmos de aprendizado de máquina e, assim, encurtou a árdua etapa de pesquisa antes da síntese para os químicos que enfrentarão tais sistemas no futuro. Os autores prevêem que este repositório muito maior de dienos bicíclicos se tornará útil para pesquisas em interruptores fotográficos para uma variedade de aplicações, tornando potencialmente mais fácil para as moléculas serem adaptadas a requisitos específicos.