Descrizione del progetto
Una progettazione dei materiali per celle a combustibile a ossidi solidi mediante l’apprendimento automatico
Le celle a combustibile a ossidi solidi su microscala basate su una pellicola sottile sono considerate una promettente tecnologia futura per applicazioni portatili di potenza. Questa alternativa emergente vanta di una grande efficienza, di flessibilità a livello di combustibile e di elevate densità di potenza. Le proprietà migliori di trasporto dell’ossigeno e la resistenza alle alte temperature operative rendono i materiali ossidi a base di lantanio idonei all’utilizzo all’interno dei catodi di questo tipo di celle a combustibile. Finanziato dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto SmartOptoelectronics verificherà metodi di apprendimento automatico per lo studio della relazione che intercorre tra le proprietà strutturali e le prestazioni elettrochimiche degli ossidi di perovskite a base di lantanio avvalendosi di dati sperimentali ad alto rendimento. Indagando lo spazio chimico degli ossidi a base di lantanio, il progetto creerà materiali con prestazioni migliori destinati all’utilizzo in celle a combustibile a ossidi solidi su microscala.
Obiettivo
Microscale thin-film-based solid oxide fuel cells (μSOFCs) are an emerging alternative for portable power supply due to their high efficiency, fuel flexibility and high volumetric and specific power densities. Promising cathode materials for μSOFCs are perovskite lanthanum-based oxide materials which have improved oxygen transport properties and resistance to the high operating temperatures. However, the physicochemical factors influencing the performance of these materials are yet to be well understood. The SmartOptoelectronics project will develop machine learning (ML) methods to establish trends between the structural properties and the electrochemical performance of perovskite lanthanum-based oxides based on high-throughput experimental data. These techniques will be used to explore the chemical space of lanthanum-based oxides with the goal of undestanding and designing lanthanum-based materials with enhanced performances for μSOFC applications. Machine learning methods will be validated in three main steps: (1) deriving structure-property relationships in lanthanum-based oxides from spectroelectrochemical data of combinatorial ternary and quaternary maps; (2) demonstrating new lanthanum-based oxides with enhanced electrochemical properties and performance; (3) optimising the operation of devices based on top-performing materials with operando monitoring of spectroelectrochemical properties. The project will have a high impact on the work programme and on the candidate’s skills and future prospects by developping an expertise in machine learning and large scale clean energy conversion devices, which are Key Enabling Technologies in Horizon Europe and complement her background in spectroelectrochmistry of multi-redox catalytic materials. The project will also re-enforcing the candidate’s transferrable skills and technology transfer competence as part of the KIC Innoenergy community and the clean energy R&D&I sector.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Meccanismo di finanziamento
HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global FellowshipsCoordinatore
08930 Sant Adria De Besos
Spagna