Description du projet
Transformer l’électrocatalyse grâce aux matériaux à haute entropie
L’électrocatalyse est confrontée à un défi majeur: comment comprendre et contrôler les interfaces actives métastables des catalyseurs, qui évoluent en fonction des conditions de réaction. Les méthodes traditionnelles se concentrent sur des états initiaux statiques, ce qui limite les progrès réalisés avec les catalyseurs élémentaires ou les alliages binaires. Dans ce contexte, le projet DEMI, financé par l’UE, utilisera des matériaux à haute entropie (MHE) pour explorer de vastes espaces catalytiques multidimensionnels. En combinant la modélisation théorique, la synthèse à haut débit et les techniques operando avancées, le projet élaborera de nouveaux électrocatalyseurs stables et actifs. Les principales innovations comprendront le criblage évolutif, la caractérisation accélérée à l’échelle atomique et les expériences operando à haut débit. En établissant une théorie de la métastabilité et en utilisant des approches d’apprentissage actif, DEMI entend faire progresser l’électrocatalyse pour des réactions cruciales de conversion énergétique, notamment la réduction de l’oxygène et du CO2.
Objectif
It is our aim to transform the research field of electrocatalysis from the established initial (as-synthesized) state approach to a data-centric understanding of the metastable active interface of electrocatalysts, constantly evolving under reaction conditions. We want to overcome the limitations of elemental or binary alloy catalysts by exploring and exploiting high entropy materials (HEM) as a discovery platform for sustainable materials, with the aim to identify in the extremely large, multidimensional search space new electrocatalysts that are both stable and active.
To understand and control the active interface of HEM electrocatalysts, we combine the core expertises of the PIs: theoretical modelling and simulations, high-throughput synthesis and characterization, nanoparticle synthesis, electrochemical operando techniques as well as machine learning. Our synergistic approach will significantly advance these individual competences by key conceptual innovations: (i) Evolutionary screening of micro-libraries to efficiently identify stable materials covering the complete HEM composition space; (ii) Accelerated atomic-scale characterization of HEM surfaces by combining combinatorial HEM synthesis with atom probe tomography; (iii) High-throughput operando experiments with thin film material libraries; (iv) Developing inverse activity-structure relationships and theoretical descriptors for metastability; v) Implementing active learning approaches based on materials informatics and using a semantic data lake.
We will establish a theory of metastability as a core concept for the understanding of electrocatalysis for the most important energy conversion reactions: oxygen reduction and evolution, and CO2 reduction. Instead of passively accepting the degradation of catalysts during operation, we will direct the evolution through the highly multidimensional space towards long-lasting, active HEM interfaces.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thème(s)
Appel à propositions
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1165 Kobenhavn
Danemark