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氫能——利用量子計算發現一種改進的清潔制氫催化劑

2022-12-19 來源:風趣星空m 瀏覽數:554

多倫多大學應用科學與工程學院和富士通的研究人員開發了一種通過化學空間搜索具有理想性能的材料的新方法。這項技術產生了一種有

多倫多大學應用科學與工程學院和富士通的研究人員開發了一種通過“化學空間”搜索具有理想性能的材料的新方法。

這項技術產生了一種有前途的新型催化劑材料,可以幫助降低生產清潔氫氣的成本。

這一發現代表著朝著更可持續的能源儲存方式邁出了重要一步,包括可再生但間歇性的能源,如太陽能和風能。

研究人員說:“擴大我們所謂的綠色氫的生產是世界各地研究人員的優先事項,因為它提供了一種無碳的方式來存儲來自任何來源的電力。這項工作為克服一個關鍵的剩余挑戰的新方法提供了概念證明,這個挑戰是缺乏高活性催化劑材料來加速關鍵反應。”

綠氫是一種無碳制氫路徑,它使用電解槽將水分解成氫氣和氧氣。氫氣稍后可以燃燒或在燃料電池中反應以再生電力。然而,現有的電解槽效率很低,這意味著水分解步驟中的大部分能量都作為熱量浪費了,而不是被氫捕獲。

世界各地的研究人員都在競相尋找更好的催化劑材料,以提高這種效率。但是,由于每種潛在的催化劑材料都可以由幾種不同的化學元素以各種方式組合而成,因此,可能的排列的數量很快就會變得難以控制。

研究人員說:“一種方法是通過人類的直覺,通過研究其他團隊制造的材料并嘗試類似的東西,但這相當緩慢。另一種方法是使用計算機模型來模擬我們可能嘗試的所有潛在材料的化學性質,從基本原理開始。但在這種情況下,計算變得非常復雜,運行模型所需的計算能力變得巨大。”

為了找到解決辦法,該團隊轉向了量子計算這一新興領域。他們使用了Digital Annealer,這是多倫多大學和富士通研究公司長期合作的結果。這種合作還促成了多倫多大學富士通共同創造研究實驗室的建立。

富士通表示:“Digital Annealer是一種獨特的硬件和軟件的混合體,旨在高效地解決組合優化問題。”

研究人員使用了一種稱為簇擴展的技術,分析了大量潛在的催化劑材料設計,他們估計總數大約為數百萬億。從透視角度來看,一千萬億大約是3200萬年所經過的秒數。

研究結果指向了一個由釕、鉻、錳、銻和氧組成的有前途的材料家族,這是其他研究小組以前沒有探索過的。

該團隊合成了幾種這樣的化合物,并發現其中最好的表現出了比目前可用的一些最好的催化劑高8倍的質量活性。

這種新型催化劑還有其他優點:它在酸性條件下運行良好,這是最先進的電解槽設計的要求。而且新型催化劑的主要成分釕含量更豐富,市場價格相對更低。

該團隊的目標是進一步優化新催化劑的穩定性,然后才能在電解槽中進行測試。盡管如此,最新的工作證明了尋找化學空間的新方法的有效性。

研究人員表示:“很長一段時間以來,材料科學家一直在尋找這些更有效的催化劑,而計算科學家一直在設計更有效的算法,但這兩方面的努力一直是脫節的。當我們把他們聚集在一起時,我們能夠很快找到一個有前途的解決方案。我認為,用這種方法可以發現更多有用的東西。”

 

閱讀上文 >> 大規模地下儲氫技術研究展望
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