Presentamos un marco computacional novedoso para predecir el deterioro de ánodos de litio inducido por fractura por esfuerzo y descomposición del electrolito, uno de los principales cuellos de botella para las baterías de próxima generación. El método combina elementos finitos y campo de fase para modelar de forma simultánea la deformación mecánica, la propagación de grietas y la evolución de la capa de interfase electrolito-sólido SEI alrededor del metal de litio, superando modelos previos que tratan el esfuerzo como un parámetro estático o simplifican la cinética de crecimiento del SEI.

Introducción: Los ánodos de litio metálico ofrecen una capacidad teórica muy superior respecto al grafito, abriendo la posibilidad de baterías con densidades energéticas sensiblemente mayores. No obstante, las grandes variaciones volumétricas durante el ciclado inducen tensiones mecánicas que provocan fisuración y aceleran la descomposición del electrolito mediante el crecimiento incontrolado del SEI, afectando vida útil y seguridad. Predecir este deterioro exige un enfoque multiprofísico que acople mecánica, fractura y cinética electroquímica para obtener predicciones útiles en diseño de celdas.

Marco teórico: El modelo integra elementos finitos para describir deformación elasto-plástica y propagación de grietas, y campo de fase para la evolución espacial y temporal del espesor del SEI. Las ecuaciones de equilibrio mecánico incluyen la anisotropía elástica del litio y las tensiones electroquímicas derivadas del transporte iónico, resueltas por un esquema iterativo Newton-Raphson. La iniciación y avance de grietas se representa mediante un modelo de zona cohesiva que relaciona la propagación con la energía de fractura local. El módulo de campo de fase modela la distribución del espesor del SEI gobernada por la cinética de reducción del electrolito y modulada por el campo de tensiones local; la información de esfuerzo calculada por elementos finitos se retroalimenta al modelo de campo de fase para reproducir heterogeneidades en el crecimiento del SEI.

En términos conceptuales, la tensión resulta de la relación entre rigidez y deformación del material más una contribución localizada en la vecindad de la grieta que representa la tracción cohesiva, mientras que la evolución del SEI se modela como una ley cinética dependiente del potencial electroquímico y del campo de tensiones que impulsa o inhibe el crecimiento en zonas concretas.

Diseño experimental y validación: Para validar el modelo empleamos un proceso iterativo que combina análisis por elementos finitos aplicados a configuraciones experimentales simuladas y datos reales provenientes de una plataforma de ensayo de alta capacidad. Se ciclaron celdas Li/LiFePO4 en rangos de densidad de corriente entre 0.5 mA/cm2 y 2 mA/cm2 durante 100 ciclos, registrando la pérdida de capacidad. Se utilizaron escáneres de rango para mapear no destructivamente la morfología superficial, microscopía confocal para caracterizar la topografía 3D del ánodo y espectroscopía de impedancia electroquímica EIS para cuantificar la resistencia asociada al SEI. Estos datos sirven de referencia para ajustar parámetros críticos del modelo como la energía de iniciación de grietas y las constantes de crecimiento del SEI.

Resultados y análisis: Las simulaciones muestran una fuerte correlación entre concentraciones locales de esfuerzo alrededor de microgrietas y el crecimiento acelerado del SEI. Aumentos en densidad de corriente elevaron las tensiones, promoviendo una mayor iniciación y propagación de grietas y un incremento del espesor del SEI en regiones puntuales. El modelo acoplado FE-PF reprodujo las trayectorias de pérdida de capacidad y los cambios en resistencia de SEI observados experimentalmente, con coeficientes de determinación R² de 0.92 y 0.88 respectivamente frente a los datos medidos. Se detectó ruido en fases de formación de recubrimientos cristalinos del electrolito, posiblemente asociado a frecuencia de muestreo insuficiente; futuros experimentos plantean variar adquisición de datos para resolver ese sesgo.

Escalabilidad e implementación: El coste computacional de acoplar FE y campo de fase es elevado, pero la paralelización en clusters HPC permite tiempos de ejecución del orden de un día para geometrías de batería típicas. La implementación actual está desarrollada en Python sobre el solver abierto FEniCS para elementos finitos y solvers de campo de fase personalizados optimizados para aceleración por GPU. La hoja de ruta incluye incorporar técnicas de aprendizaje automático para optimizar parámetros del modelo y permitir calibración en tiempo real con datos experimentales, además de extender el dominio a mallas 3D con decenas de millones de nodos para mayor realismo.

Implicaciones prácticas: Este marco ofrece una herramienta de prototipado virtual para explorar diseños de ánodos, formulaciones de electrolito y protocolos operativos antes de fabricar prototipos costosos, acelerando el desarrollo de baterías más duraderas y seguras. Al integrar mecánica de fractura, evolución del SEI y, en el futuro, transporte iónico, el modelo aporta información accionable para ingenieros y científicos en la optimización de celdas de litio metálico.

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Conclusión: El modelo acoplado de elementos finitos y campo de fase propuesto permite una representación más fiel de los mecanismos de degradación en ánodos de litio metálico al considerar de forma simultánea tensiones mecánicas, propagación de grietas y evolución del SEI. Su capacidad predictiva y su escalabilidad lo convierten en una herramienta valiosa para acelerar la investigación y el desarrollo de baterías de alta densidad energética. Futuras mejoras incluirán la incorporación explícita del transporte iónico y una mayor automatización basada en datos para facilitar su adopción industrial.

Nota: Los valores específicos de parámetros, métricas de precisión y conjuntos de datos completos se presentarán en la versión extendida del artículo disponible en nuestro archivo de investigación.