《计算筛选能力搜索新的燃料电池材料》

  • 来源专题:中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
  • 编译者: 冯瑞华
  • 发布时间:2018-03-12
  • 利用先进的计算方法,威斯康星大学的材料科学家(Madison)发现了新的材料,可以使固体氧化物燃料电池的商业化应用更接近现实。

    固体氧化物燃料电池本质上是一种发动机,它提供了另一种燃烧化石燃料或氢气发电的方法。这些燃料电池燃烧的燃料是电化学的,而不是燃烧的,比任何传统的内燃机都更有效。

    作为替代能源技术,固体氧化物燃料电池是一种高效的多用途电源,可在未来的能源供应中发挥重要作用。固体氧化物燃料电池可用于各种应用,从用作建筑物的电源到提高交通工具的燃料效率。然而,目前的固体氧化物燃料电池比传统能源技术所需成本更高,这限制了它们的使用。

    UW-Madison的材料科学和工程教授Dane Morgan说:“更好的阴极催化剂允许低温运行,这可以提高稳定性并降低成本,有可能让你把建筑物从电网中拿出来然后用一种固体氧化物燃料电池替代天然气燃烧来提供电力。如果我们能够使用固体氧化物燃料电池达到这一点,那么我国许多建筑物的电力基础设施可能会发生变化,这对于建设更加分散的电力基础设施将是一个重大的改革。”

    在Morgan和Morgan研究小组的科学家Ryan Jacobs的领导下,UW-Madison工程师团队利用基于量子力学的计算技术为固体氧化物燃料电池寻找有前景的新型候选材料。这些新材料可以使燃料电池在较低的温度下运行,并且具有更高的效率和更长的使用寿命。

    该团队对源于广泛化合物“钙钛矿”的2000多种候选材料进行了计算筛选,得到了一份列表,其中列出了52种用于固体氧化物燃料电池的潜在新型阴极材料。得到了美国空军和国家科学基金会的支持的摩根说:“通过这项研究,我们已经提供了应该进一步探索的潜在的化合物的具体建议。”“我们确定的一些新的候选阴极材料可以转化为固体氧化物燃料电池,以降低成本。”他们也在Advanced Energy Materials的一篇论文中报告了他们的结果。

    除了寻找新材料外,研究人员的方法还可以将他们以前基于直觉的材料设计原则进行整理,并为改进现有材料提供依据。

    通常,固体氧化物燃料电池必须在800℃左右的温度下运行。但在这些高温下工作会导致燃料电池中的材料迅速降解,限制了设备的工作寿命。Jacobs说:“现在的目标是让固体氧化物燃料电池在较低的温度下运行,从而减缓降解。使用寿命长的燃料电池不需要经常更换,使其更具成本效益。”

    为了实现这一目标,研究人员着手寻找具有高活性的稳定化合物来催化氧还原反应,这是固体氧化物燃料电池中的关键化学过程。该研究的主要作者Jacobs解释说:“如果您可以找到在燃料电池的运行条件下稳定且具有高度催化活性的新化合物,就可以得到稳定的高活性材料并在降低的温度下使用,同时还能实现燃料电池的理想性能。

    然而,由于氧化还原反应的高度复杂性,使用计算模型来定量计算钙钛矿化合物的催化活性是非常困难的。

    为了克服这一挑战,研究人员采用了一种方法,即选择一个直接计算的物理参数,然后在经验上显示它与催化活性相关,因此可以作为催化活性的有效代表。一旦他们与来自实验的数据建立了这些相关性,研究人员就能够使用高通量计算工具来有效筛选大量材料以实现高催化活性材料的选取。

    UW-Madison的研究人员正在与美国国家能源技术实验室(NETL)的一个小组合作,该小组对其中一个候选阴极材料进行了初步测试。Morgan说“这项研究正在进行中,但我们NETL合作者的早期测试发现该材料非常有前景。”

    据Morgan所言,这个项目是在材料基因组计划(Material Genome Initiative)的资助下进行的一个先进案列,这是一项国家正在进行努力的项目,目的是加快国家发现、开发和制造新材料的速度。“该项目将把线数字数据库和高通量计算工具的实验相关性综合起来,以设计出新的固体氧化物燃料电池材料,所以这正是由材料基因组计划已经所制定和实施的基础设施和方法所支持的事情。”

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    • 利用材料信息学探索聚合物太阳能电池的新聚合物。(上)由电子供体、电子受体和烷基链组成的聚合物结构的例子。(中)随机森林法分类。(下)材料信息学、实践实验与人类智能的协同结合。 信贷:大阪大学 在转向可再生经济的过程中,太阳能电池将发挥关键作用。有机光伏(OPVs)是一种很有前途的太阳能电池,基于一种吸光有机分子和一种半导体聚合物。 OPVs由廉价、轻质的材料制成,安全可靠,易于生产。然而,它们的能量转换效率(PCEs)——将光转化为电能的能力——仍然太低,无法实现全面的商业化。 PCE既依赖于有机层,也依赖于聚合物层。传统上,化学家通过反复试验来试验这些物质的不同组合,从而浪费了大量的时间和精力。 现在,大阪大学的一个研究小组已经使用计算机来自动搜索匹配良好的太阳能材料。在未来,这可能会导致更高效的设备。这项研究发表在《物理化学快报》杂志上。 “聚合物的选择会影响一些特性,比如直接决定PCE的短路电流,”第一作者长川信司解释道。然而,要设计出性能更好的聚合物并不是一件容易的事情。传统的化学知识是不够的。相反,我们使用人工智能来指导设计过程。 信息学可以通过探测人类专家无法察觉的统计趋势,从而对庞大而复杂的数据集有意义。研究小组从大约500个研究中收集了1200个opv的数据。利用随机森林机器学习,他们建立了一个模型,结合了这些前OPVs的带隙、分子量和化学结构,以及它们的PCE,来预测潜在的新设备的效率。 Random Forest揭示了在OPVs中材料性能与其实际性能之间的改进相关性。为了利用这一点,该模型被用于自动“筛选”预期聚合物的理论PCE,然后根据实践中可合成物的化学直觉,削减了顶级候选聚合物的名单。 这一策略促使该团队开发出了一种新的、此前未经测试的聚合物。在这种情况下,基于第一次尝试的实用OPV比预期的效率低。然而,该模型对结构-属性关系提供了有用的见解。它的预测可以通过包括更多的数据来改进,比如聚合物在水中的溶解度,或者它们骨架的规律性。 “机器学习可以极大地加速太阳能电池的发展,因为它可以瞬间预测出在实验室需要几个月的结果,”合著者Akinori Saeki说。“这并不是对人类因素的直接替代,但它可以为分子设计师选择探索哪条路径提供关键支持。” ——文章发布于2018年5月29日