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Machine-learning-guided design of perovskite lanthanum oxide cathodes for solid oxide fuel cells

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. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2021-PF-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

FUNDACIO INSTITUT DE RECERCA EN ENERGIA DE CATALUNYA
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 183 530,40
Indirizzo
C/ JARDINS DE LES DONES DE NEGRE 1
08930 Sant Adria De Besos
Spagna

Mostra sulla mappa

Regione
Este Cataluña Barcelona
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

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