Des chercheurs du KAIST ont découvert que la rugosité de surface des matériaux de batterie peut générer de faux signaux en microscopie, imitant à tort le transport d’ions. Pour éliminer ces artéfacts, l’équipe propose d’utiliser un polisseur croisé à refroidissement pour lisser les échantillons avec précision sans altérer leurs propriétés chimiques.
Analyser l’intérieur d’une batterie au niveau nanométrique ressemble parfois à une illusion d’optique. Une équipe de recherche du KAIST (Korea Advanced Institute of Science and Technology) a mis en lumière un piège technique majeur qui trompe les analyses de batteries : un signal simulant le mouvement des ions peut en réalité n’être qu’un artéfact visuel provoqué par une surface irrégulière, selon l’étude publiée par l’établissement.
Cette découverte concerne directement le développement des batteries de nouvelle génération, qu’il s’agisse des accumulateurs solides ou des technologies sodium-ion. Pour concevoir des sources d’énergie plus performantes et plus durables, les ingénieurs doivent comprendre précisément où les ions circulent librement et où leur trajectoire se bloque.
Le mécanisme de la diaphonie topographique en microscopie
Pour suivre le transport local des ions, les chercheurs utilisent couramment la microscopie des contraintes électrochimiques (ESM), une technique dérivée de la microscopie à force atomique (AFM). Cet outil scanne la surface d’un matériau à l’aide d’une pointe extrêmement fine pour mesurer les modifications volumétriques nanométriques liées aux déplacements ioniques.
Toutefois, la topographie de surface perturbe ces mesures. Lorsque la surface présente des irrégularités, la pointe du microscope subit des variations de contact et de rigidité locale au fil de son balayage.
L’expérimentation sur du silicium monocristallin et des électrolytes
Pour prouver l’origine de ces interférences, l’équipe dirigée par les professeurs Seungbum Hong, Jong Min Yuk et Nam-Soon Choi a gravé de fines tranchées sur la surface d’un échantillon de silicium monocristallin, un matériau totalement inactif et dépourvu d’ions mobiles. Les analyses ont démontré que les seules variations de hauteur suffisaient à générer des signaux artificiels identiques à ceux relevés dans de vrais composants électrochimiques.
Ce phénomène s’est vérifié sur des matériaux réels, incluant une anode en graphite et l’électrolyte solide au sodium Na₂Zn₂TeO₆. Les faux signaux s’avèrent particulièrement trompeurs au niveau des joints de grains, ces interfaces où de petits micro-cristaux se rejoignent.
Avant tout traitement de surface, des signaux puissants apparaissaient à ces jonctions, amenant parfois les scientifiques à conclure à tort à la présence de pathways that facilitate ion transport
ou de fast ion pathways,
alors qu’il ne s’agissait que de micro-rainures topographiques.
Le polissage par faisceau d’ions argon comme solution
Pour résoudre ce problème de lecture, l’équipe du KAIST a mis au point un protocole de préparation rigoureux. Les chercheurs ont recours à un polisseur croisé à refroidissement (CCP) fonctionnant avec un faisceau d’ions argon (Ar). L’argon se trouvant être un gaz chimiquement inerte, ce procédé polit les sections transversales de manière extrêmement plane sans modifier la structure intime ni la composition chimique du matériau analysé.
Une fois les échantillons traités par cette méthode de polissage, les signaux amplifiés qui trompaient les analyses aux joints de grains ont tout simplement disparu. Les chercheurs confirment ainsi que ces lectures initiales relevaient exclusivement d’une diaphonie topographique.
Perspectives pour les batteries solides et l’intelligence artificielle
Éliminer ces interférences de mesure offre une base beaucoup plus saine pour évaluer les accumulateurs de prochaine génération. Les scientifiques rapportent également que la suppression de ces bruits de surface s’avère indispensable pour alimenter et entraîner les algorithmes d’apprentissage automatique ainsi que les modèles d’intelligence artificielle dédiés à la découverte de nouveaux matériaux énergétiques et à la modélisation de la dégradation à long terme.