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[파랑새에서 영감을 얻은 소재로 배터리 수명 연장 가능] 파랑새의 특별한 깃털 구조는 배터리 및 물 여과와 같은 지속 가능한 응용 분야에 혁명을 일으킬 수 있는 독특한 구조를 갖추고 있다. 특히 새 날개의 눈부신 파란색은 색소 침착의 결과가 아니다. 대신 깃털을 가로지르는 직경이 수백 나노미터에 달하는 채널 네트워크로 인해 발생한다.

https://thenextweb.com/news/bluebird-inspired-material-boost-battery-life

JM Kim | 기사입력 2023/12/05 [00:00]

[파랑새에서 영감을 얻은 소재로 배터리 수명 연장 가능] 파랑새의 특별한 깃털 구조는 배터리 및 물 여과와 같은 지속 가능한 응용 분야에 혁명을 일으킬 수 있는 독특한 구조를 갖추고 있다. 특히 새 날개의 눈부신 파란색은 색소 침착의 결과가 아니다. 대신 깃털을 가로지르는 직경이 수백 나노미터에 달하는 채널 네트워크로 인해 발생한다.

https://thenextweb.com/news/bluebird-inspired-material-boost-battery-life

JM Kim | 입력 : 2023/12/05 [00:00]

동부 파랑새는 단순히 보기에 아름다운 것이 아니다.

이 네트워크 구조는 ETH Zurich의 연구원들이 실험실에서 이 자료를 복제하도록 영감을 주었다. 그들은 이제 파랑새 깃털과 동일한 구조 설계를 나타내는 합성 소재를 개발했으며, 배터리 수명 개선과 같은 실용적인 사용 사례를 제공할 수 있는 잠재력을 갖고 있다.

연구진은 늘어나거나 변형될 수 있는 투명한 실리콘 고무를 실험했다. 그들은 그것을 기름진 용액에 넣고 60°C로 가열된 오븐에서 며칠 동안 부풀게 두었다. 그런 다음 냉각하고 추출했다.

연구팀은 이 과정에서 고무의 나노 구조가 변하는 것을 관찰했고, 파랑새 깃털의 네트워크 구조와 유사한 네트워크 구조를 확인했다. 유일한 본질적인 차이점은 형성된 채널의 두께였다. 깃털의 200나노미터 옆에 합성 물질이 800나노미터였다.

동부 파랑새 깃털의 미세 구조(B)(A)와 오른쪽은 연구실에서 얻은 동일한 구조(D)와 개발된 물질(C)이다. 출처: Fernández-​Rico, C., et al. Nature Materials, 2023

이번 성과는 폴리머 매트릭스와 유성 용액의 상 분리를 기반으로 한 새로운 방법의 결과였다. 상분리는 우리 모두가 일상생활에서 목격한 일반적인 물리학 현상이다. 예를 들어, 기름과 식초로 만든 샐러드 드레싱을 생각해 보라. 세게 흔들지 않으면 물질이 분리되고, 흔들림이 멈추면 다시 분리된다.

그러나 가열을 통해 물질을 혼합하고 냉각을 통해 다시 분리하는 것도 가능하며, 이것이 바로 과학자들이 실험실에서 수행한 작업이다.

“우리는 상 분리 중에 채널이 형성되는 방식으로 조건을 제어하고 선택할 수 있다. 우리는 두 단계가 다시 완전히 합쳐지기 전에 절차를 중단하는 데 성공했다.”라고 연구의 주저자인 칼라 페르난데스 리코가 말했다.

 

이 방법의 주목할만한 장점은 재료의 확장성이 유지된다는 것이다. “원칙적으로는 어떤 크기의 고무 플라스틱 조각이라도 사용할 수 있다. 하지만 그에 상응하는 큰 용기와 오븐도 필요하다.”라고 리코는 덧붙였다.

이 기술은 전극 사이의 리튬 이온 이동을 촉진하지만 종종 이온과 반응하여 배터리 용량과 상태를 감소시키는 액체 전해질을 대체함으로써 배터리에 유용할 수 있다. 연구진이 개발한 것과 같은 네트워크 구조를 가진 고체 전해질은 문제를 제거할 뿐만 아니라 우수한 이온 전달을 가능하게 하고 배터리 수명을 늘릴 수 있다.

 

정수 필터는 박테리아 및 기타 유해한 물 입자를 포함한 오염 물질을 제거할 수 있는 네트워크의 운송 특성과 넓은 표면적 덕분에 또 다른 잠재적인 응용 분야이다.

리코는 지속 가능성을 고려하여 연구를 더욱 발전시키는 것을 목표로 하며 팀의 작업이 아직 끝나지 않았다고 지적한다.

“제품이 시장에 출시되려면 아직 멀었다.”라고 그녀는 말했다. “고무질의 물질은 저렴하고 쉽게 구할 수 있는 반면, 유성 물질은 상당히 비싸다. 여기에는 덜 비싼 재료 쌍이 필요할 것이다.” 아마도 DeepMind의 딥 러닝 도구가 도움이 될 수 있다.

전체 연구는 Nature Materials 저널에 게재되었다.

 
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