Chemici ontwikkelden de afgelopen jaren honderden moleculen met potentie voor energieopslag in redoxflowbatterijen. Het zou handig zijn als deze moleculen en hun eigenschappen makkelijk te doorzoeken zijn in één database, aldus onderzoekers van DIFFER (Dutch Institute for Fundamental Energy Research). Helaas zijn niet alle eigenschappen van deze moleculen, zoals de oplosbaarheid in water en de redoxpotentiaal, al bekend.

De onderzoekers maakten daarom met een supercomputer duizenden virtuele varianten van moleculen in twee molecuulfamilies: de chinonen en aza-aromaten. Deze moleculen kunnen makkelijk elektronen opnemen en weer afstaan, een belangrijke eigenschap voor moleculen in batterijen. Als input gebruikten ze basisstructuren van 24 chinonen, 28 aza-aromaten en vijf verschillende chemische zijgroepen. De computer construeerde vervolgens 31.618 verschillende moleculen.

Vervolgens gebruikten ze kwantumchemische berekeningen om voor elk virtueel molecuul driehonderd eigenschappen te bepalen. Daarnaast gebruikten ze machine learning om de oplosbaarheid in water te voorspellen. De resultaten brachten ze samen in een database genaamd RedDB (Redox DataBase). Daarmee kunnen wetenschappers zowel binnen als buiten DIFFER gemakkelijk zoeken naar moleculen voor energieopslag in redoxflowbatterijen. Ze publiceerden hun onderzoek in Scientific Data.