El problema de la ineficiencia en el uso de la batería en los vehículos eléctricos como resultado de una medición imprecisa de la carga de la batería finalmente puede resolverse, gracias a un prototipo de sensor cuántico de diamante desarrollado en el proyecto MEXT Q-LEAP Flagship con investigadores de Tokyo Tech y Yazaki Corporation. El sensor puede medir corrientes en un amplio rango, así como detectar corrientes de nivel de miliamperios en un entorno ruidoso, lo que mejora la precisión de detección del 10 % al 1 %.

La popularidad de los vehículos eléctricos (EV) como una alternativa ecológica a los vehículos de gasolina convencionales ha ido en aumento. Esto ha dado lugar a esfuerzos de investigación dirigidos al desarrollo de baterías EV de alta eficiencia. Sin embargo, una gran ineficiencia en los vehículos eléctricos se debe a estimaciones inexactas de la carga de la batería. El estado de carga de una batería EV se mide en función de la salida actual de la batería. Esto proporciona una estimación de la autonomía restante de los vehículos.

Por lo general, las corrientes de la batería en los vehículos eléctricos pueden alcanzar cientos de amperios. Sin embargo, los sensores comerciales que pueden detectar tales corrientes no pueden medir pequeños cambios en la corriente a niveles de miliamperios. Esto conduce a una ambigüedad de alrededor del 10 % en la estimación de la carga de la batería. Lo que esto significa es que la autonomía de conducción de los vehículos eléctricos podría ampliarse en un 10 %. Esto, a su vez, reduciría el uso ineficiente de la batería.

Afortunadamente, un equipo de investigadores de Japón, dirigido por el profesor Mutsuko Hatano del Instituto de Tecnología de Tokio (Tokyo Tech), ahora ha encontrado una solución. En su estudio publicado en Scientific Reports, el equipo ha informado sobre una técnica de detección basada en un sensor cuántico de diamante que puede estimar la carga de la batería con una precisión del 1% mientras mide las altas corrientes típicas de los vehículos eléctricos.

«Desarrollamos sensores de diamante que son sensibles a las corrientes de miliamperios y lo suficientemente compactos para implementarse en automóviles. Además, medimos corrientes en un amplio rango y detectamos corrientes de nivel de miliamperios en un entorno ruidoso», explica el profesor Hatano.

En su trabajo, el equipo creó un prototipo de sensor utilizando dos sensores cuánticos de diamante que se colocaron a ambos lados de la barra colectora (unión eléctrica para corrientes entrantes y salientes) en el automóvil. Luego utilizaron una técnica llamada «detección diferencial» para eliminar el ruido común detectado por ambos sensores y retener solo la señal real. Esto, a su vez, les permitió detectar una pequeña corriente de 10 mA en medio del ruido ambiental de fondo.

A continuación, el equipo utilizó un control mixto analógico-digital de las frecuencias generadas por dos generadores de microondas para rastrear las frecuencias de resonancia magnética del sensor cuántico en un ancho de banda de 1 gigahercio. Esto permitió un gran rango dinámico (relación entre la corriente detectada más grande y la más pequeña) de ±1000 A. Además, se confirmó un amplio rango de temperatura de funcionamiento de -40 a +85 °C para cubrir aplicaciones vehiculares generales.

Finalmente, el equipo probó este prototipo para la conducción del Ciclo de prueba de vehículos ligeros armonizados a nivel mundial (WLTC), una prueba estándar para el consumo de energía en vehículos eléctricos. El sensor rastreó con precisión la corriente de carga/descarga de -50 A a 130 A y demostró la precisión de estimación de la carga de la batería dentro del 1 %.

¿Cuáles son las implicaciones de estos hallazgos? El Prof. Hatano comenta : «Aumentar la eficiencia del uso de la batería en un 10 % reduciría el peso de la batería en un 10 %, lo que reducirá un 3,5 % la energía de funcionamiento y un 5 % la energía de producción de 20 millones de nuevos vehículos eléctricos en 2030 WW. Esto, a su vez, corresponde a un Reducción del 0,2% en las emisiones de CO2 en el campo del transporte de 2030 WW».