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模拟材料储氢效率的新方法

氢能有可能成为实现联合国净零排放目标的关键措施,但氢能的储存和处理困难阻碍了氢能的工业应用。氢气在非常低的温度(-252℃)下变成气体,这使得其在室温下的储存具有挑战性。氢与其储存材料之间的相互作用太弱,无法在室温下持续。这使得储存材料的设计对于实现将氢能用于日常使用的目标至关重要。

这就是计算材料设计的用武之地。在氢技术的发展过程中,通过在计算机上设计材料并模拟其储氢能力,可以节省大量的时间和精力。但是,除非预测是准确的,并且能够以合理的计算成本进行,否则这些预测的用途将变得非常有限。在最近发表在ACS Omega上的一项研究中,科学家们开发了一种计算成本高但精度高的预测储氢的新方法:“提高模拟预测的可靠性有助于加速氢燃料储存材料的开发,并导致一个更节能的社会。”领导这项研究的日本高级科学技术研究所(JAIST)的Kenta Hongo博士说。

物体之间的基本引力之一是范德华力,它根据原子或分子之间的距离定义原子或分子之间的相互作用。由于范德华力是相当复杂的量子过程的结果,传统的处理方法无法很好地描述它,因此迄今为止的模拟都处于粗略估计的水平。但在模拟储氢时这样做对吗?这是Hongo博士和他的团队最关心的问题。

为了回答这个问题,他们研究了碳化硅纳米管,它是最有前途的储氢材料之一。他们使用一种称为扩散蒙特卡罗(DMC)的计算技术,创建了一个模型,该模型在模拟碳化硅纳米管中氢的储存时考虑了范德华力。大多数传统的模型考虑了氢和碳化硅纳米管之间的相互作用,但是DMC方法利用超级计算机的功率通过遵循单个电子的排列来忠实地重建相互作用机制。这使得DMC模型成为迄今为止最精确的预测方法。利用DMC模型,研究人员还能够预测将氢从其存储器中移出需要多少能量,以及氢可能离碳化硅纳米管表面有多远。然后,他们将建模结果与通过传统预测方法获得的结果进行比较。

传统的预测方法通常基于一种称为密度泛函理论(DFT)的计算技术。DFT使用描述电子密度空间变化的泛函(量子相互作用的模型描述)来确定复杂系统的性质。虽然已经有一些基于DFT的关于碳化硅纳米管储氢的研究,但没有一个在他们的预测中加入范德华力。然而,范德华修正的DFT泛函已被用于预测其他材料。Hongo博士和他的团队使用一系列DFT泛函模拟了储氢过程,这些DFT泛函包括范德华修正的和没有范德华修正的。他们发现,没有范德华修正的DFT泛函错误地估计了储氢所需的能量4–14%。另一方面,范德华修正的DFT泛函产生的结果与DMC非常相似。此外,他们发现范德瓦尔斯力对储能的贡献约为9–29%,这几乎是微不足道的。

Hongo博士认为,这些发现可以作为进一步创新储氢模拟技术的垫脚石。他解释说:“尽管DMC方法在计算上很昂贵,但它可以用来阐明每种预测方法的特点(预测误差的趋势)。这将有助于我们了解应该信任哪种预测,以及如何修改预测方法以使其更有用。”。