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Mechanism Identification and High-Throughput Screening of Molecules for the Hydrogen Evolution Reaction

Projektbeschreibung

KI-beschleunigte Entdeckung organischer Katalysatoren für die grüne Wasserstofferzeugung

Die grüne Wasserstofferzeugung durch Wasserelektrolyse (die elektrokatalytische Wasserstoffentwicklungsreaktion) könnte eine Schlüsselrolle für die Energiewende spielen. Die derzeitigen Katalysatoren basieren auf kostspieligen platinhaltigen Metallen. Organische molekulare Katalysatoren stellen eine vielversprechende und kostengünstige Alternative dar, ihre Wirkmechanismen in Wasser sind jedoch noch unzureichend erforscht, was ein rationales Katalysatordesign erschwert. Mit Unterstützung durch das Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmenprogramm verfolgt Projekt MIGHTER das Ziel, diese Mechanismen systematisch durch rechnergestützte Modellierung zu entschlüsseln und die gewonnenen strukturellen Erkenntnisse zu nutzen, um Millionen von Kandidatenmolekülen mittels maschinellem Lernen zu screenen. Die vielversprechendsten Kandidaten werden rechnerisch und experimentell validiert, um neue molekulare Katalysatoren wie auch einen vielfältig anwendbaren Rahmen zur Beschleunigung der Werkstoffentdeckung zu ermöglichen.

Ziel

The electrocatalytic hydrogen evolution reaction (HER) plays an important role in sustainable hydrogen energy conversion. Organic molecules, as potential alternatives to expensive Pt-based metals, can significantly reduce the cost of catalysts. However, the HER mechanism of organic molecules in aqueous solutions is poorly understood. The unclear structure-mechanism relationship hinders the discovery of efficient molecular catalysts. This project systematically investigates the HER mechanism of organic molecules under both acidic and alkaline conditions through Density Functional Theory (DFT) calculations and microkinetic models. Subsequently, structural descriptors are developed to capture the structure-activity relationships of organic molecules. High-throughput screening based on these descriptors is employed to identify promising HER catalysts from millions of molecules through machine learning approaches. These active candidates are further validated through theoretical calculations and experimental measurements. By combining mechanism analysis, descriptor construction, high-throughput screening, and validation, the workflow not only identifies new molecular catalysts for HER, but also provides a valuable framework for screening and discovering other materials.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2025-PF

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

THE UNIVERSITY OF LIVERPOOL
Netto-EU-Beitrag
€ 260 347,92
Adresse
BROWNLOW HILL 765 FOUNDATION BUILDING
L69 7ZX LIVERPOOL
Vereinigtes Königreich
Region
North West (England) Merseyside Liverpool
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten