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Un superconduttore che funziona a temperatura ambiente e bassa pressione

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Un team di ricercatori dell’Università di Rochester ha scoperto un materiale superconduttore che funziona sia a temperatura ambiente che a livelli di pressione più bassi. Se questo studio dovesse essere confermato, potrebbe rappresentare l’inizio per l’adozione di massa dei superconduttori.

Le caratteristiche del superconduttore 

I ricercatori dell’Università privata di Rochester, nello Stato di New York, dicono di aver realizzato un superconduttore che riesce a mantenere invariate le sue prestazioni e le sue caratteristiche anche in condizioni di bassa pressione e temperatura ambiente.

Questa scoperta potrebbe rappresentare una svolta nel settore, in quanto, di solito, si ottiene la superconduttività solo in condizioni atmosferiche superiori a una certa soglia, si parla in questo caso di ‘temperatura critica’. Ma questo limite non vale per il sistema messo a punto dai ricercatori americani, che sembrerebbe funzionare anche a 20,5° e 10 kilobar di pressione. 

Questi materiali potrebbero essere utilizzati in molti settori, traendone grandi vantaggi: per esempio, nelle reti elettriche per cercare di non disperdere megawattora, o nei treni a levitazione magnetica (treni che viaggiano senza toccare le rotaie).

Com’è costruito il superconduttore: lutezio-azoto-idrogeno

Per arrivare a questi risultati, il team ha condotto una serie di ricerche ed esperimenti, arrivando alla conclusione che il lutezio, elemento metallico che appartiene al gruppo delle cosiddette ‘terre rare’, è un ottimo candidato per creare un superconduttore con le caratteristiche da loro ricercate. Ma non bastava. 

Per ottenere la stabilizzazione e abbassare la pressione, hanno messo a punto una miscela di gas composta al 99% di idrogeno e all’1% di azoto, dando vita così a un materiale in grado di esistere sia a temperatura ambiente che in condizione di bassa pressione per applicazioni pratiche. 

Il professor Dias, a capo della ricerca, e la sua squadra vorrebbero addestrare algoritmi di apprendimento automatico, con i dati raccolti, per rintracciare altri materiali simili e studiarli. 

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