Umwandlung von Treibhausgasen in nützliche Chemikalien

7. Januar 2022

CO2 ist ein kritischer Schadstoff in der Atmosphäre mit spürbaren Folgen für das Klima. Es gibt jedoch bereits Wege, CO2 in nützliche Chemikalien oder Kraftstoffe umzuwandeln. Der Schlüssel dazu ist die Katalyse - ein Verfahren zur Beschleunigung gewünschter chemischer Reaktionen, bei dem spezielle Materialien (Katalysatoren) zum Einsatz kommen.

Die bekannten Katalysatoren sind jedoch zu ineffizient, um diese Umwandlung praktikabel zu machen. Ein wichtiger Schritt ist die Identifizierung von Materialien, die CO2 "aktivieren", d. h. das Molekül für eine chemische Reaktion bereit machen. Mithilfe von Hochdurchsatzberechnungen und der Entdeckung von Untergruppen haben die Wissenschaftler des NOMAD-Labors die Materialeigenschaften (Gene) und Regeln ermittelt, die potenziell gute katalytische Materialien für den gewünschten Zweck klassifizieren.

Aufgrund seiner chemischen Stabilität ist CO2 derzeit eines der wichtigsten von der Menschheit erzeugten Treibhausgase. Irgendwann könnte CO2 jedoch zu einem Rohstoff für die Herstellung von Brennstoffen und wertvollen Chemikalien werden. Die katalytische, chemische Umwandlung in Methan (für Verbrennungsmotoren und Heizungen nutzbar) und andere wichtige Chemikalien ist z.B. schon heute möglich, aber der Prozess ist sehr ineffizient. Wir brauchen bessere Katalysatoren.

Das NOMAD-Labor hat Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt und weiterentwickelt, die die Identifizierung grundlegender Materialparameter ermöglichen, die mit den Materialeigenschaften und Funktionen von Interesse (hier die Aktivierung von CO2) korrelieren. Diese Parameter werden auch als Materialgene bezeichnet, da sie mit verschiedenen Mechanismen korrelieren, die je nach ihrer Kombination die verschiedenen Prozesse auslösen, aber vielleicht auch nur erleichtern oder sogar behindern - ganz ähnlich wie Gene in der Biologie. Im Koordinatensystem dieser Gene werden Regionen identifiziert, in denen gute katalytische Materialien zu finden sind. Konkret wurde in dieser CO2-Studie die KI-Methode "subgroup discovery" angewandt, die sich auf die große Klasse der Metalloxide konzentriert.

Die Katalyse findet an Oberflächen statt. Daher wurden in der Studie auch verschiedene Oberflächen all dieser Materialien berücksichtigt. Insgesamt wurden 141 verschiedene Oberflächen (71 verschiedene Materialien) mit modernster Dichtefunktionaltheorie-Hochdurchsatzmethodik berechnet. Die Ergebnisse wurden dann für das Training der KI verwendet.

Generell stellt diese Studie auch eine konzeptionelle Änderung der Modellierung der heterogenen Katalyse (und anderer Materialfunktionen) dar. In der Vergangenheit wurde versucht, den gesamten katalytischen Prozess zu berechnen. Es wurde jedoch deutlich, dass die vielen Aspekte, die die heterogene Katalyse bestimmen, z. B. die dynamische Umstrukturierung der Oberfläche unter Reaktionsbedingungen, zu kompliziert sind und eine vollständige theoretische Beschreibung nicht sinnvoll ist. Daher erscheint ein kombinierter Ansatz, der Hochdurchsatzberechnungen, künstliche Intelligenz und experimentelle Ergebnisse miteinander verbindet, sinnvoller und wurde in dieser Studie vorgeschlagen.

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