Ученые смоделировали работу суперконденсатора на уровне отдельных молекул и ионов

Ученые НИУ ВШЭ с помощью моделирования на суперкомпьютере изучили, что происходит с ионами и молекулами растворителя с водой внутри нанопор суперконденсатора. Результаты показали, что даже очень малое количество воды меняет распределение заряда внутри нанопор и влияет на то, сколько энергии может накопить устройство. Такой подход позволяет предсказывать поведение суперконденсаторов при разных составах электролита и условиях влажности. Исследование опубликовано в журнале Electrochimica Acta. Работа выполнена в рамках гранта РНФ.
Суперконденсаторы — компактные устройства, которые быстро накапливают и отдают электрическую энергию. Их применяют в электронике, гибридных автомобилях, системах рекуперации энергии, солнечных и ветровых электростанциях. В отличие от аккумуляторов, которые могут заряжаться от десятков минут до нескольких часов и выдерживают примерно 500–1000 циклов, суперконденсаторы заряжаются за секунды и могут выдержать сотни тысяч циклов без заметной потери емкости — количества энергии, которое устройство способно накопить и отдать. Проблема суперконденсаторов в том, что при всей их скорости они хранят меньше энергии, чем аккумулятор такого же размера. Поэтому исследователи продолжают изучать характеристики суперконденсаторов, чтобы увеличить их электрическую емкость.
Ранее команда НИУ ВШЭ уже изучила, как ионы и молекулы электролита ведут себя в углеродных нанопорах, и создала модель двойного электрического слоя. В новой работе ученые НИУ ВШЭ и Института химии растворов РАН впервые смоделировали поведение электролита на уровне отдельных ионов и молекул с помощью суперкомпьютера НИУ ВШЭ. Они исследовали смесь ионной жидкости, органического растворителя и следов воды в углеродных порах шириной 0,7–1,9 нанометра. На основе полученных траекторий движения молекул и ионов исследователи рассчитали дифференциальную электрическую емкость, сравнив результаты с экспериментальными данными.
Юрий Будков
«Моделирование позволило увидеть, как ионы и молекулы растворителя распределяются в порах, формируют послойные структуры и как эти слои меняются при изменении заряда электрода, — поясняет профессор МИЭМ НИУ ВШЭ Юрий Будков. — Мы впервые получили дифференциальную емкость суперконденсатора напрямую из полноатомной молекулярной динамики, а не из упрощенных теоретических моделей. Такой подход помогает точнее предсказывать работу суперконденсаторов без сложных и дорогих экспериментов».

Результаты моделирования показали, что даже следовые примеси воды заметно меняют поведение электролита в нанопорах. При слабом отрицательном заряде электрода вода нарушала упорядочение ионов и этим уменьшала дифференциальную емкость. А при сильном положительном заряде вода, напротив, помогала увеличить емкость: ее молекулы выстраивались в электрическом поле и частично компенсировали действие заряда электрода на ионы, меняя их распределение в нанопорах.
Ученые также выяснили, что изменения емкости с изменением толщины поры напрямую связаны с колебаниями расклинивающего давления — избыточного давления в тонкой пленке жидкости внутри нанопор. Впервые удалось показать, что эти колебания совпадают с изменениями емкости устройства и отражают то, как внутренние слои электролита смещаются и уплотняются при зарядке электрода. Такой анализ помогает объяснить, почему в реальных суперконденсаторах изменение влажности или состава электролита может приводить к росту или падению эффективности устройства.
Дарья Гурина
«Даже небольшие примеси воды перестраивают внутреннюю структуру электролита в поре и влияют на накопление заряда. Понимание таких тонких эффектов важно для разработки новых электролитов и материалов электродов», — отмечает научный сотрудник МИЭМ НИУ ВШЭ Дарья Гурина.
Исследователи считают, что такие модели позволят точнее прогнозировать работу суперконденсаторов и помогут разрабатывать более эффективные и долговечные устройства для транспорта, электроники и систем хранения энергии.
Вам также может быть интересно:
Гибридный интеллект: на форуме «Технопром-2026» обсудили, как развивать компетенции в эпоху ИИ
Искусственный интеллект не создает новые профессии, а меняет содержание старых. К такому выводу пришли участники сессии «Гибридный интеллект: цифровые и человеческие драйверы развития», организованной Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ в рамках XIII Международного форума технологического развития «Технопром-2026». Эксперты обсудили, как меняется содержание труда, какие компетенции становятся востребованными и что мешает компаниям в полной мере использовать возможности новых технологий.
Ученые НИУ ВШЭ представили свою разработку для систем связи 6G
Терагерцовая нейроморфная схема, разработанная учеными Вышки, позволяет сделать системы связи 6G одновременно более точными и менее энергоемкими. Точность определения положения мобильных устройств внутри помещений достигает 99%. Результаты работы представили на PIERS 2026 — международном симпозиуме по фотонике и электромагнетизму в Китае.
4 сценария, 19 отраслей, 2036 год: НИУ ВШЭ расширил масштаб доклада о перспективах развития российской экономики
Высшая школа экономики продолжает работу по подготовке ежегодного исследования «Сценарии развития российской экономики в условиях геополитической турбулентности». Доклад предназначен для компаний и госструктур, принимающих инвестиционные решения и формирующих стратегии развития. О том, чем уникален этот прогноз и какие сценарии закладывают в него эксперты, в интервью новостной службе «Вышка.Главное» рассказал руководитель проекта, директор Центра стратегического прогнозирования ИСИЭЗ ВШЭ Михаил Голанд.
Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
ФКН ВШЭ поделился экспертизой в сфере ИИ с участниками «Больших вызовов» в «Сириусе»
В образовательном центре «Сириус» масштабным фестивалем научных проектов завершилась 11-я всероссийская научно-технологическая проектная образовательная программа «Большие вызовы». Представители факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ поделились экспертизой с ее участниками и выступили в роли наставников и членов жюри.
В НИУ ВШЭ представлены новые ИИ-продукты iFORA для аналитики и исследований
Эксперты Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ представили новые продукты и разработки, созданные на базе ИИ-платформы iFORA. Они продемонстрировали, как возможности iFORA применяются в исследовательской и аналитической работе, а также рассказали о стратегии развития пользовательских сервисов.
Исследователи ФКН ВШЭ завоевали золотую медаль на международном соревновании по машинному обучению
Команда, в состав которой вошли сотрудники Международной лаборатории статистической и вычислительной геномики Алексей Шмелев и Никита Червов, выпускник 2025 года магистратуры «Анализ данных в биологии и медицине» ФКН НИУ ВШЭ Иван Геворков, а также двое студентов из США, показала высокий результат на международном соревновании по машинному обучению The 2026 NeuroGolf Championship. Команда получила золотую медаль и заняла 7-е место в итоговом рейтинге.
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
Развивая сотрудничество: совместный семинар ФКН ВШЭ и Харбинского технологического университета
13–16 июля на факультете компьютерных наук прошел Российско-китайский научно-исследовательский семинар по приложениям машинного обучения, организованный Научно-учебной лабораторией облачных и мобильных технологий совместно с Харбинским политехническим университетом (Китай). Делегация из семи студентов и трех представителей университета прибыла в Москву, чтобы принять участие в интенсивной четырехдневной программе.
«Работа с ИИ — решение целого спектра инженерных задач»
Искусственный интеллект — рабочий инструмент, построенный на сбалансированном сочетании алгоритмов с инженерной проработкой. Как технологии ИИ способны улучшить приложение, устройство, систему и какие инженерные задачи решаются при этом, рассказывают специалисты и аспиранты Московского института электроники и математики ВШЭ.


