中國儲能網(wǎng)訊：荷蘭基礎(chǔ)能源研究所（DIFFER）科學家創(chuàng)建了一個包含31618個分子的數(shù)據(jù)庫，這些分子有可能用于未來在儲能方面前景廣闊的氧化還原液流電池。同時，研究人員使用人工智能和超級計算機對這些分子特性進行了識別。研究成果發(fā)表在28日的《科學數(shù)據(jù)》雜志上。
近年來，化學家設(shè)計了數(shù)百種分子，這些分子有可能用于液流電池的儲能。DIFFER團隊設(shè)想，可在數(shù)據(jù)庫中快速輕松地訪問這些分子的屬性。然而，問題在于許多分子的特性是未知的。分子特性的例子包括氧化還原電位和水溶性等。這些特性很重要，因為它們關(guān)系到氧化還原液流電池的發(fā)電能力和能量密度。
為了找出分子迄今未知的特性，研究人員執(zhí)行了四個步驟。首先，他們使用臺式計算機和智能算法創(chuàng)建了兩種分子的數(shù)千個虛擬變體。這些醌類和氮雜芳烴分子家族，擅長可逆地接受和提供電子，這對電池非常重要。研究人員隨后為計算機提供了24種醌、28種氮雜芳烴以及5個不同的化學相關(guān)側(cè)基的骨架結(jié)構(gòu)，計算機由此創(chuàng)造了31618種不同的分子。
第二步，研究人員使用超級計算機計算了每個分子的近300種不同特性，計算機使用量子化學方程式來做到這一點。這些公式很難求解，而功能強大的超級計算機正是一種得心應手的工具。第三步，研究人員使用機器學習來預測分子是否可溶于水。最后一步則創(chuàng)建了一個人類和機器可讀的數(shù)據(jù)庫。
研究創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫是可開放獲取的，DIFFER以外的研究人員亦可輕松地為開發(fā)氧化還原液流電池搜索可能的分子。例如，他們可簡單地購買或合成分子并進一步研究它們。此外，科研人員還可使用該數(shù)據(jù)庫來改進機器學習模型，以加快設(shè)計用于儲能的高質(zhì)量分子。
【總編輯圈點】
之前的圈點文章中介紹了可即時預測任何材料的結(jié)構(gòu)和屬性的AI算法，今天的這篇也有些相似?？蒲腥藛T創(chuàng)建了一個包含了數(shù)萬種分子的數(shù)據(jù)庫，并利用人工智能和超級計算機來識別分子的特性。這些分子是為液流電池的儲能而設(shè)計的。與鋰電池相比，液流電池具有安全性高、循環(huán)壽命長、生命周期性價比高等優(yōu)勢，被視為大規(guī)模儲能技術(shù)的首選技術(shù)之一。如今，全球的科研人員都可以從這個的數(shù)據(jù)庫搜尋自己感興趣的分子，改進自己的模型，推動技術(shù)的進步。（張夢然）
