最新！研究人员创建了分子数据库，公布了31618个具有电池储能潜力的分子

荷兰基础能源研究所(Dutch Institute for Fundamental Energy Research, DIFFER)的科学家们创建了一个包含31618个分子的数据库，这些分子有可能用于未来的氧化还原流电池——这些电池在能量储存方面很有前景。除此之外，研究人员还使用了人工智能和超级计算机来识别分子的属性。相关研究发现已经发表在了《科学数据》(Scientific Data)上。

近年来，化学家们设计了数百种分子，这些分子可能在能量储存的流动电池中有用。研究人员认为，如果这些分子的性质能在数据库中快速而容易地获取，那将对科学研究大有裨益。然而，问题是许多分子的性质是未知的。这很重要，因为它们与氧化还原流电池的发电能力和能量密度有关。

为了发现分子的未知特性，研究人员进行了四个步骤。首先，他们使用台式电脑和智能算法创建了两种类型分子的数千个虚拟变体。这些分子族，醌和杂环芳烃，擅长可逆地接受和提供电子。这对电池来说很重要。研究人员向计算机输入24种醌和28种杂氮芳烃的骨架结构，外加5种不同的化学相关侧基。由此，计算机创造了31618种不同的分子。在第二步中，研究人员使用超级计算机计算每种分子的近300种不同性质，计算机使用量子化学的方程式来做这个（因为这些公式很难解，一台强大的超级计算机是方便的工具）。在第三步中，研究人员使用机器学习来预测分子是否可溶于水。第四步，也是最后一步，是创建一个人类和机器都可读的数据库。该数据库名为RedDB(来自氧化还原数据库)，包含了分子及其性质，便于命名和描述。

“当你使用理论模型和机器学习时，你显然希望获得一个有信心的结果，”Süleyman Er说，他是DIFFER自主能源材料发现研究小组的负责人，“为此，我们还实施了专门的验证程序。”现在这个数据库是公开的，研究人员，包括外部的研究人员，可以轻易地搜索到氧化还原流电池的潜在分子。例如，他们可以简单地通过合成分子来进一步研究它们。此外，研究人员可以利用该数据库来改进他们的机器学习模型，以加快用于能量储存的高质量分子的设计。

该研究论文题为"RedDB, a computational database of electroactive molecules for aqueous redox flow batteries"，已发表在《科学数据》(Scientific Data)上，主要作者为Elif Sorkun。

前瞻经济学人APP资讯组

参考资料： DOI: 10.1038/s41597-022-01832-2

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