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靜電電容器是國防、航空、能源和交通領域先進電力系統中的關鍵儲能元件。能量密度是靜電電容器的品質因數，主要由介電材料的選擇決定。
大多數工業級聚合物介電材料都是柔性聚烯烴或剛性芳族化合物，具有高能量密度或高熱穩定性，但不能同時具有這兩種特性。
在這裡，佐治亞理工學院（Georgia Institute of Technology）、康涅狄格大學（University of Connecticut）以及清華大學的研究團隊利用人工智慧（AI）、聚合物化學和分子工程，來發現聚降冰片烯和聚醯亞胺系列中的一系列電介質。
許多發現的電介質在很寬的溫度範圍內表現出高熱穩定性和高能量密度。其中一種電介質在 200 °C 時的能量密度為 8.3 J/cc，是此溫度下任何市售聚合物電介質的 11 倍。
研究人員還評估了進一步增強聚降冰片烯和聚醯亞胺系列的途徑，使這些電容器在要求苛刻的應用（例如航空航天）中表現良好，同時又具有環境可持續性。
這些發現擴充套件了靜電電容器在 85-200°C 溫度範圍內的潛在應用；也展示了人工智慧對化學結構生成和性質預測的影響，凸顯了超越靜電電容器的材料設計進步的潛力。
該研究以「AI-assisted discovery of high-temperature dielectrics for energy storage」為題，於 2024 年 7 月 19 日釋出在《Nature Communications》。
靜電電容器需要新材料
靜電電容器作為現代電氣系統中的儲能裝置發揮著至關重要的作用。與電池、燃料電池和超級電容器等其他儲能裝置相比，靜電電容器提供了無與倫比的功率密度（107 W/kg），使其在包括風力變槳控制（最高溫度約125 °C）、混合動力和全電動汽車（約150 °C）、脈衝功率系統（約180 °C）、飛機及其發射器（約300 °C）和太空探索（約480 °C）等多個領域中具有顯著優勢。
然而，顯著提高靜電電容器在高溫下的能量密度 Ue 仍是一大挑戰，這對於實現空間和重量的顯著節省尤為關鍵。
目前，雙軸取向聚丙烯（BOPP）作為介電材料已經使用了三十多年，儘管具有低介電損耗和大電子帶隙 Eg，但其介電常數和高溫穩定性較差。
雖然商業上已經探索了具有高熱穩定性的 BOPP 替代品，這些聚合物卻往往以低 Eg 和低 Ue 為代價。這些材料還不足以滿足現代和未來技術的需求。
材料發現的挑戰
聚合物的功能在很大程度上受其化學成分的支配。透過化學變換，單一聚合物可產生的變種數量驚人。
在所有聚合物的化學可能性中，可能存在許多高效能介電材料有待發現。訓練有素並校準的人工智慧（AI），能夠處理超出人類想象的大量資料，可以快速幫助發現非凡的新材料。
材料發現的有效進步涉及選擇或生成化學子空間、估計其中每種材料的屬性，然後至少部分地基於估計的屬性選擇候選材料進行合成和測試。
挑戰在於（1）建立一個足夠廣闊的子空間來發現有趣的未知材料，同時（2）限制假陽性，即難以合成的假設材料。此外，性質估計必須 (3) 準確且 (4) 高效，隨著化學子空間的擴大，後者變得越來越重要。
但是，同時解決所有這些問題並非易事。
新正規化 polyVERSE
在最新的研究中，佐治亞理工學院、清華大學等機構的研究人員引入了 polyVERSE（polymers designed by Virtually-Executed Rule-Based Synthesis Experiments）正規化，展示了其在高溫電介質搜尋背景下實現這四個屬性的成功。
在這種人工智慧驅動的方法中，使用專家系統從市售單體生成聚合物，並使用多工圖神經網路估計特性。這些性質估計可用於指導從較大的群體中選擇（篩選）有前景的聚合物。
圖示：用於儲能的聚合物的人工智慧輔助設計。（來源：論文）
這裡研究人員報告了一種之前未知的聚降冰片烯電介質，名為 PONB-2Me5Cl，它在很寬的溫度範圍內具有高 Ue。
在 200°C 時，該聚合物的 Ue 為 8.3 J/cc。該值比任何商業替代品的值高出一個數量級，並使其成為有史以來在此溫度下報導的最佳聚合物電介質之一。
在 200°C 以下，PONB-2Me5Cl 也表現出高能量密度，超過所有商業聚合物，僅落後於 PSBNP-co-PTNI0.02。
值得注意的是，對於 PSBNP-co-PTNI0.02，由於它是共聚物，並且其共聚單體的複雜性，其合成可能涉及更多步驟（與 PONB-2Me5Cl 相比）。不過，先前研究中使用的測量協議與該研究中使用的測量協議也可能存在差異。
PONB-2Me5Cl 是使用 polyVERSE 在計算機中發現的，隨後進行了合成和表徵。高效能 PONB-2Me5Cl 聚合物的發現和 polyVERSE 正規化的開發是這項工作的兩個成果。
此外，該團隊提出了一系列未來需要考慮的聚合物設計最佳化。這些包括 PONB-2Me5Cl 的改良版本（透過 R 基團工程或加入奈米填料或塗層實現）和精選聚醯亞胺，這是研究人員根據現有的功能性高溫聚合物優先考慮的一類。
這些設計顯示出提高高溫 Ue 和減少損失的潛力，同時還允許使用綠色溶劑進行合成。
僅使用眾多聚合模板中的一種，這項研究就展示了人工智慧在生產具有出色能量儲存能力的先進聚合物電介質方面的強大功能。
論文連結：https://www.nature.com/articles/s41467-024-50413-x