イオンから「スーパーキャパシタ」へ: デジタル技術から電力貯蔵の救済へ

May 20, 2023

インリア研究ディレクター、インリア科学アカデミー会員

トゥールーズの大学間材料研究工学センター (CIRIMAT)、トゥールーズ INP、トゥールーズ III-ポール・サバティエ大学、国立科学研究センター (CNRS) 研究員

CNRS 研究ディレクター、パリ、高等師範学校 (ENS) – PSL

Céline Merlet は、電気化学エネルギー貯蔵ネットワーク (https://www.energie-rs2e.com/fr) に所属しており、Femmes & Sciences 協会 (https://www.femmesetsciences.fr) の理事会のメンバーでもあります。 /)。 彼女は ERC Starting Grant SuperPORES (https://cordis.europa.eu/project/id/714581/fr) によりヨーロッパからの資金提供を受けています。

クレア・マチューとセルジュ・アビテブールは、この記事から利益を受けるであろういかなる企業や組織で働いたり、コンサルティングしたり、株を所有したり、資金を受け取ったりすることはなく、学術上の任命以外に関連する所属を明らかにしていません。

Inria と高等師範学校 (ENS) は、The Conversation FR のメンバーとして資金を提供しています。

すべてのパートナーを表示

デジタルの課題を理解するためのブログ、Binaire とのコラボレーションによる新しい「Interview around IT」。

Céline Merlet は、トゥールーズの大学間材料研究工学センター (CIRIMAT) の化学者であり、CNRS 研究者です。 彼女は、エネルギー貯蔵材料を説明することを目的としたマルチスケール モデルの専門家です。 エネルギー貯蔵 (太陽光や風力など) は大きな科学的課題になりつつあります。 セリーヌ・メルレが、期待に満ちたテクノロジーであるスーパーキャパシタについて語ります。

Binary: あなたを化学の研究者に導き、CNRS 2021 銅メダルを獲得した経歴について簡単に教えてください。

セリーヌ・メルレ：最初は化学ではなく生物学を専攻しました。 私は獣医師になりたいと思って準備をしていましたが、準備をしているうちに、自分は化学にますます興味があることに気づきました。 私もプログラミングプロジェクトに取り組みましたが、とても楽しかったです。 私はChimie ParisTechという工学系の学校に入学しました。 2 年目には、非常に高温で液体になる塩である溶融塩のモデリングに関する 3 週間のインターンシップを行いました。 そこで私は現実世界の現象のデジタルシミュレーションを発見し、自分の道を見つけたと理解しました。 化学学校を卒業した後、私はインターンシップを行った同じ研究室に戻って博士号を取得しました。 私はイギリスのポスドクで、2017 年に CNRS に採用されました。

CM ：フランスで職を得るのが難しかったことと、イギリスでの地位が確立していたこともあり、イギリスにも応募しました。 しかし、Brexit があり、フランスに戻りたいという私の願望が確信になりました。

B: あなたは化学者で、複雑な材料を含む電気化学エネルギー貯蔵システムの専門家です。 バイナリ読者にこれが何を意味するのか説明していただけますか?

CM ：電気化学エネルギー貯蔵は、エネルギーを貯蔵するための電気化学反応の使用に関するものです。 これを行うシステムとして私たちが知っているのは、電話、ラップトップ、自動車のバッテリーです。 バッテリーは、リチウム、コバルト、ニッケルなどの特定の元素を含む複雑な材料を使用します。 デバイスは電気回路に接続することで充電および放電されます。 充放電中に材質が変化します。 これにより、エネルギーを蓄えることができます。

私の研究はスーパーキャパシタに焦点を当てています。 これらのシステムには、外部回路を介して相互に接続される電極である 2 つの多孔質材料があります。 充電（または放電）すると、帯電した分子が穴の中に置かれたり、逆に穴から出たりします。 材料内に電荷が蓄積されます。 しかし、電池とはまったく異なる方法です。 化学反応はありません。 これは荷電分子の単純な吸着です。

CM ：私は、この荷電イオンの溶液と接触する 2 つの電極について話しました。 スーパーキャパシタの場合、これらはナノ多孔質カーボンであることがよくあります。 毛穴の大きさはおよそナノメートル（100万分の1ミリメートル）で、肉眼では観察できません。 イオンがこれらの炭素細孔にどのように出入りするかを理解するために、実験室で混合物を実験する物理実験を行う代わりに、コンピューターで混合物を数値実験します。 実験では到達できないスケールで、イオンがどのように動き、何が起こるかを理解しようとしています。

CM ：はい、イオンの軌道、つまりイオンの移動方法をモデル化するには、何が起こっているのかを理解する必要があります。 ボールを投げるときに、最初に加える力を与えると、軌道を推測できます。 イオンも同様です。 出発点を選択します。 私たちは、引力と反発力のどちらの力が適用されるかを知っています。 ある分子が別の分子の内部に侵入できないなどの制約があります。 これにより、時間の経過に伴う分子システムの進化を計算することができます。 場合によっては、それをあまり正確に表現する必要さえありません。 大まかなモデリングでも実験によって検証されれば、求めていた結果が得られます。 私の研究室CIRIMATには主に実験者がいます。 私たちは常任のポストに就いているわずか 4 人か 5 人の理論家です。 私のチームでは、研究者が実際の化学システムに直接取り組んでおり、理論や実験の交換から多くのことを学びます。

CM ：これらの数値シミュレーションでは、数百から数千の原子が考慮されます。 実際の実験では、少なくとも 1024 個の原子が必要になります。 (1 ミリリットルの水にはすでに 1022 個の分子が含まれています。)

CM ：私たちはシミュレーションのトリックを使用して、現実に何が起こっているかを見つけます。 私の仕事の一部は、分子スケールと実験スケールを結び付けるモデルを開発することです。 スケールを変更すると、特定の要素を統合できますが、分子スケールでは他の情報が失われます。

B: 動作中のモデル スーパーキャパシタ内の炭素電極のシミュレーションで、直面しなければならなかった障害は何ですか?

CM ：分子レベルではまだ進歩があり、より強力なコンピューターが役立つ可能性があります。 材料は電気を通し、モデルでは炭素は完全に導電性であるとみなしますが、実際にはそうではありません。 より適切に表現するには、これらの材料の半導体の性質を考慮する必要があり、現在、一部の研究者がこの側面に取り組んでいます。

より多くのエネルギーを貯蔵できる材料を入手するには、私たちが興味を持っているものに影響を与える微視的な特性をよりよく理解し、分子の結果を分析して一般的な傾向を抽出する必要があります。 たとえば、異なるイオンを持つ 2 つの液体がある場合、混合物を作ります。 たくさんの混合物を徹底的に試して、それぞれについてシミュレーションを実行することもできますし、いくつかの混合物だけを実行して、たとえば拡散係数がなぜ異なるのかを混合物ごとに理解して、どの混合物でも何が起こるかを予測することもできます。 何が起こっているのかを理解すればするほど、膨大な数の例に対して分子モデリングを行う必要が少なくなります。

B: ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) 部門の「2021 Price Ada Lovelace」賞を受賞しました。 あなたは自分自身を化学者として、それとも HPC 専門家として表現していますか?

CM ：私は自分自身を HPC コンピューティングの専門家だとは思っていませんが、私の活動には強力なコンピューターへのアクセスと、この分野における重要なスキルが必要です。 私の仕事の一部は、特定のプログラムをスーパーコンピューターで使用できるように改良することで構成されていました。 スーパーコンピューター上で計算が可能になることで研究の展望が広がり、HPCコンピューティングへの貢献となります。

CM ：スーパーキャパシタに関しては、すでに自動車のアイドリングストップシステムに使用されています。 これはハイブリッド バスでも使用されています。バスの屋根にスーパーキャパシタを設置し、バスが停止するたびにこれらのスーパーキャパシタを充電し、バスの再始動に使用します。 これにより燃料を最大 30% 節約できます。 生じる疑問: もっと多くのエネルギーを蓄えることができるだろうか? 他の材料も使用できますか?

B: 携帯電話のバッテリーがすぐに弱くなることはわかっています。 それらをスーパーキャパシタに置き換えることはできるでしょうか?

CM ：バッテリーはスーパーキャパシタよりも多くのエネルギーを蓄えますが、時間の経過とともに劣化します。 しばらくすると、携帯電話は購入時と同じ自律性を失います。 スーパーキャパシタは、損傷を受けることなく、非常に迅速に何度も充電および放電できます。 しかし、蓄えることができるエネルギー量ははるかに少ないため、標準的なスーパーキャパシタがバッテリーの代わりになるとは考えられません。 むしろ、2 つのテクノロジーは補完的なものとみなされます。 そして、スーパーキャパシタとバッテリーの間の境界線は少し曖昧になる可能性があります。

B: あなたは「女性と科学」で活動していますね。 そこで何をしているのか、そしてなぜそれをするのか教えていただけますか？

CM ：私たちは男女平等からはまだ程遠いと感じています。 化学では、女性の割合がかなり高いです。 全国的な観察によく対応する私の研究室では、40％が女性です。 しかし科学一般では、それらはほとんどありません。

「女性と科学」の目標の 1 つは、若者、特に女子が科学のキャリアに従事することを奨励することです。 私は理事会の一員としてウェブサイトを担当し、他の人々とトゥールーズ地域での活動を調整しています。 私は高校や大学の授業で、学童への介入にかなり関わっています。自分たちの背景について話したり、固定観念についてのワークショップをしたり、若い人たちに固定観念に気づかせたり、固定観念が何であり、それがキャリアに何を意味するのかを理解してもらうための小さなワークショップを行ったりします。選択肢。

2019 年、私たちはメンデレーエフによる元素の定期分類 150 周年を記念して、ゲーム「メンデレーエフ」を開発しました。 私たちは歴史的または現代の女性科学者を強調するためにそれを使用します。私たちは表を持っており、元素の有用性とこれらの元素に取り組んだ女性科学者の両方を発見します。 私たちはこのゲームをデジタル化しています。

他にも展覧会や冊子の発行など、さまざまな活動を行っています。

CM ：私はプログラミングが大好きです。 しかし、私はコーチング、旅行、ミーティングへの出席に多くの時間を費やしているため、自分自身でコーチングを行う時間は少なくなりました。 私はこれを行う博士課程の学生です。 彼らのスキルと食欲に応じて、私は多かれ少なかれプログラムを作成します。

B: あなたのチームに参加する博士課程の学生はどこの出身ですか? そもそも彼らは化学者なのでしょうか？

CM ：モロッコ、ギリシャ、インドなど、世界中から多くの人が集まります。 彼らは物理学者か化学者です。 L3 でコンピューター サイエンスの学位を取得し、私と一緒にインターンシップを行っている学生もいます。

B: あなたにとって特に重要なコンピューターサイエンスの研究テーマはありますか?

CM ：現時点では、機械学習が私たちの研究分野に何をもたらすことができるのかを考えています。 たとえば、モデルを作成するには、粒子間の相互作用を知る必要があります。 同僚たちは、力の場の自動学習ができないか試しています。 私たちはこれらの問題に対処する能力を備えていないため、コンピューター科学者と協力しています。