Projektbeschreibung
Beschleunigung des Photolyseprozesses zur Optimierung der Wasserstoffausbeute
Grüner Wasserstoff ist in vielen Branchen eine vielversprechende umweltfreundliche Alternative zu fossilen Brennstoffen. Es kann durch photokatalytische Wasserspaltung unter Verwendung verschiedener anorganischer, edler oder nanokovalenter organischer Gerüstverbindungen als (Photo-)Katalysatoren hergestellt werden. Um die Wasserstoffausbeute zu optimieren, müssen jedoch zahlreiche Faktoren berücksichtigt werden, z. B. die Auswahl des Co-Katalysators, das Verhältnis von Katalysator zu Co-Katalysator sowie die geeigneten pH- und Viskositätswerte. Die manuelle Erprobung mehrerer Parameterkombinationen ist zeitaufwendig, während selbstgesteuerte Labore fortschrittliche Robotik, Rechenleistung und KI nutzen können, um viel schneller Ergebnisse zu erzielen. Das über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen unterstützte Projekt SDL-MFHYD zielt darauf ab, den Photolyseprozess über die derzeitigen Möglichkeiten hinaus zu beschleunigen. Zu diesem Zweck wird ein Bayes’scher Optimierungsalgorithmus verwendet, der die Häufigkeit kritischer, zeitintensiver Schritte in der Photokatalyse reduziert.
Ziel
The fossil fuel sector is projected to emit 200 million tons of CO2 equivalent by 2050. Hydrogen is emerging as a crucial energy carrier, essential for achieving net-zero emissions (NZE) by 2050. The European Commission is actively funding initiatives for decarbonization and green hydrogen production. Green hydrogen can primarily be produced through photocatalytic water splitting, involving either proton reduction or overall water oxidation. While several photocatalysts, predominantly inorganic or noble materials have been reported, recent advances in environmentally friendly nano-covalent organic frameworks (Nano-COFs) catalysts offer tunability and significant synthetic diversity. However, photocatalysts alone are insufficient for substantial hydrogen production. Multiple components must be integrated, such as co-catalyst selection, catalyst-to-co-catalyst ratios, and physicochemical parameters like pH and viscosity, to optimize hydrogen yield. The complexity of optimizing these parameters is challenging for manual testing, especially as the search space expands exponentially. Self-driving laboratories (SDLs) are poised to revolutionize this field by leveraging advancements in robotics, computational power, and artificial intelligence (AI). SDLs can achieve scientific objectives hundreds of times faster than traditional automation, integrating hardware for experiment execution and software for data analysis and subsequent experiment design. Despite these advancements, the time-intensive steps of photolysis and gas analysis remain bottlenecks. This proposal addresses the challenge of accelerating the photolysis process beyond current SDL capabilities. By employing a multi-fidelity Bayesian optimization algorithm, I aim to reduce the frequency of crucial yet time-intensive steps in photocatalysis. This novel approach, untested in real photolysis experiments, has the potential to extend broadly to other areas of electrochemistry, including CO2/N2 electrolysis.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
Die Klassifikation dieses Projekts wurde von Menschen validiert.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
Die Klassifikation dieses Projekts wurde von Menschen validiert.
- Naturwissenschaften Chemiewissenschaften Katalyse Photokatalyse
- Naturwissenschaften Chemiewissenschaften Elektrochemie Elektrolyse
- Technik und Technologie Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik Elektrotechnik Robotertechnik
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz maschinelles Lernen
- Technik und Technologie Umwelttechnik Energie und Kraftstoffe Energieumwandlung
Schlüsselbegriffe
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
HAUPTPROGRAMM
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Thema/Themen
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Finanzierungsplan
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2024-PF-01
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Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
L69 7ZX LIVERPOOL
Vereinigtes Königreich
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.