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Photoelectrochemical CO2 Reduction Enhanced by Device Integration and Computational Techniques

Description du projet

Des technologies solar-to-X pour la réduction photoélectrochimique du CO2

Les efforts visant à réduire les impacts négatifs des combustibles fossiles ont conduit au développement de technologies solar-to-X, qui intègrent les conversions énergétiques et chimiques dans un seul dispositif. Bien que prometteurs en termes d’efficacité et d’utilisation décentralisée, leur développement est toutefois complexe. Le projet PREDICT, financé par le CEI, va clarifier les mécanismes affectant les performances des dispositifs photoélectrochimiques (PEC) de réduction du CO2 en s’appuyant sur la science computationnelle avancée des matériaux et une modélisation multi-échelle. En améliorant les méthodes de chimie quantique pour les calculs d’état excité et en intégrant différentes échelles, le projet créera un cadre transférable pour la simulation de dispositifs PEC, notamment des feuilles artificielles. Il devrait en découler des architectures d’appareils améliorées, des propriétés de matériaux optimisées et un cadre de modélisation complet pour piloter le développement de dispositifs solar-to-X intégrés à haut rendement.

Objectif

Motivated by the adverse environmental and societal effects of fossil resources (global warming, pollution, loss of habitat due to mining, health issues), efforts to defossilize the energy, mobility and chemical industries have sought alternatives based on, among others, solar power. Solar-to-X technologies have therefore emerged as promising, since they integrate the energy and chemical conversion steps within a single device, thereby being in principle able to reach high efficiencies, while also having the potential to be deployed in a decentralized manner. Yet, developing such technologies and designing pertinent devices is challenging due to the complex, multiscale nature of the phenomena underpinning their function. Thus motivated, PREDICT aims to elucidate fundamental mechanisms underlying the performance of photo(electro)chemical (PEC) CO2 reduction devices using advanced computational materials science and multiscale modeling techniques. By advancing quantum chemistry approaches for calculating excited state structures and dynamics, as well as bridging electronic, atomistic, mesoscopic, and macroscopic scales, this project will deliver a transferable theoretical and computational framework for the simulation of PEC devices, such as artificial leaves and beyond. The PREDICT modeling framework will be demonstrated via theoretical explorations of novel materials and processes for PEC CO2 reduction, enabling the fundamental understanding of phenomena crucial to the performance of PEC devices, and providing guidelines for optimizing the design to achieve superior performance. The framework and models will be further validated through collaborations with successful experimental projects from Area 1 of the call. Expected outcomes encompass improved device architectures, optimized materials properties, as well as a holistic and transferable multiscale modeling framework, driving the next generation of high-efficiency, integrated solar-to-X devices.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-EIC - HORIZON EIC Grants

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-EIC-2024-PATHFINDERCHALLENGES-01

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Coordinateur

THE CHANCELLOR, MASTERS AND SCHOLARS OF THE UNIVERSITY OF OXFORD
Contribution nette de l'UE
€ 699 909,98
Adresse
WELLINGTON SQUARE UNIVERSITY OFFICES
OX1 2JD Oxford
Royaume-Uni
Région
South East (England) Berkshire, Buckinghamshire and Oxfordshire Oxfordshire
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée

Participants (6)