Descripción del proyecto
Acelerar el proceso de fotólisis para optimizar el rendimiento de hidrógeno
El hidrógeno verde es un prometedor sustituto ecológico de los combustibles fósiles en diversas industrias. Se puede producir mediante la división fotocatalítica del agua utilizando diferentes marcos orgánicos inorgánicos, nobles o nanocovalentes como (foto)catalizadores. Sin embargo, para optimizar el rendimiento de hidrógeno, se debe tener en cuenta numerosos factores, como la selección del cocatalizador, las proporciones entre catalizador y cocatalizador y los niveles adecuados de pH y viscosidad. Las pruebas manuales de múltiples combinaciones de parámetros requieren mucho tiempo, pero los laboratorios autónomos pueden aprovechar la robótica avanzada, la potencia de cálculo y la inteligencia artificial para obtener resultados mucho más rápidamente. Con el apoyo de las acciones Marie Skłodowska-Curie, el proyecto SDL-MFHYD pretende acelerar eficazmente el proceso de fotólisis más allá de las capacidades actuales. Para ello, usará un algoritmo de optimización bayesiano multifidelidad que reduce la frecuencia de los pasos críticos de la fotocatálisis que requieren mucho tiempo.
Objetivo
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.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo.
La clasificación de este proyecto ha sido validada por personas.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo.
La clasificación de este proyecto ha sido validada por personas.
- ciencias naturales ciencias químicas catálisis fotocatálisis
- ciencias naturales ciencias químicas electroquímica electrólisis
- ingeniería y tecnología ingeniería eléctrica, ingeniería electrónica, ingeniería de la información ingeniería electrónica robótica
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial aprendizaje automático
- ingeniería y tecnología ingeniería ambiental energía y combustibles conversión de la energía
Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
-
HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
PROGRAMA PRINCIPAL
Ver todos los proyectos financiados en el marco de este programa
Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships
Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación
Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2024-PF-01
Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoriaCoordinador
Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
L69 7ZX LIVERPOOL
Reino Unido
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.