화학뉴스

일본 Kishida Chemical이 소재정보학(MI: Materials Informatics)을 이용해 LiB(Lithium-ion Battery)용 등 차세대 전해액 개발을 가속화하고 있다.
고출력화, 고용량화는 물론 안전성을 고려한 개발을 효율화함으로써 난연성 전해액의 신규 조성을 발견한 등 충분한 성과를 거두고 있으며 앞으로는 수요처와 공동개발을 적극 실시하고 전지성능을 향상시키는 미량의 용제 및 차세대 전극 등으로 개발대상을 확대할 방침이다.
Kishida Chemical은 도쿄대학 대학원 신영역창성과학연구과 메디컬정보생명전공 Tsuda Lab, MI-6, Mitsui물산과 함께 MI를 이용해 난연성 전해액을 개발했다.
모바일단말 등에 탑재되는 LiB는 열폭주에 따라 전해액에 인화할 위험성이 있으나 전해액에 난연제를 배합하면 전지성능이 저하되는 문제가 있다.
이에 따라 Kishida Chemical이 제공하는 데이터를 Tsuda Lab이 MI로 해석해 모델을 마련한 후 Kishida Chemical의 Tokushima 소재 전지소재 공장에서 검증하는 체제를 구축했다.
Kishida Chemical은 라이브러리화한 소재와 과거의 충방전 시험결과를 조합한 데이터를 제공했으며 해당 데이터에 물성 파라미터를 도입한 결과 1회 계산만으로 후보 화합물질이 350종류 도출된 것으로 알려졌다.
이후 후보물질 가운데 추천도가 높은 물질을 전해액에 적용해 성능을 평가함으로써 난연성과 전지특성을 양립하는 전해액 조성을 발견했다.
개발한 전해액은 전력을 절약할 뿐만 아니라 장수명 및 고출력을 실현해 스마트폰에서 전동공구까지 다양하게 적용할 수 있을 것으로 예상하고 있다.
기존 연구개발은 화학연구원이 유기용매를 조합해 꾸준히 데이터를 축적하는 방식이었으나 장기간 신규 전해액 개발을 지속해도 특허에 저촉되는 사례가 많은 것으로 나타나고 있다.
그러나 MI를 이용하면 개발에 소요되는 시간 및 코스트를 대폭 감축할 수 있을 뿐만 아니라 전지성능을 향상시키는 유기용제 및 고체물질에 대해서도 단시간에 후보물질을 도출할 수 있는 이점이 있다.
Kishida Chemical은 앞으로도 MI를 도입한 연구개발 방식을 활용해 개발을 가속화하고 수요처와 공동연구를 적극 실시해 실리콘(Silicone) 전극 등 차세대 전극 개발을 검토할 방침이다.
소재 개발방식은 AI(인공지능)를 활용한 MI가 등장함에 따라 크게 변화할 것으로 예상되고 있다.
일부에서는 기본적인 데이터와 화학지식만으로도 유망한 소재를 개발할 수 있을 것이라는 의견을 제기하고 있으나 장기적으로는 전지소재 뿐만 아니라 소재 생산기업의 차세대 모델로도 MI를 이용한 연구개발이 크게 주목받을 것으로 예상된다.