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Machine-Learning Enabled Discovery of Advanced Low-Temperature Proton Conducting Perovskites Oxides

Description du projet

Des matériaux plus résistants pour les technologies de l’hydrogène

Le développement de technologies efficaces de l’hydrogène dépend de la capacité à trouver des électrolytes solides capables de conduire efficacement les protons à haute température (300-400 degrés Celsius), de résister à la dégradation causée par le CO2 et la vapeur, et de réduire au minimum les fuites électroniques. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet MEDAL-PCP vise à identifier des oxydes de pérovskite répondant à ces exigences. Ces matériaux doivent atteindre une conductivité protonique d’au moins 10 mS cm-1 et rester stables pendant plus de 100 heures. Pour y parvenir, les chercheurs utiliseront un modèle d’apprentissage automatique fondé sur les lois de la physique afin de prédire le déplacement des protons et la conduction électronique. Des lots pouvant être synthétisés seront produits à l’aide d’une ligne robotisée transformant une barbotine en pastilles, puis analysés par diffraction des rayons X afin de vérifier leur pureté. Enfin, les matériaux seront validés dans des piles à combustible en céramique afin de garantir la reproductibilité de leurs performances.

Objectif

Hydrogen technologies need solid electrolytes that conduct protons efficiently at 300-400 degrees Celsius, resist carbon dioxide and steam, and show minimal electronic leakage. This project will discover and validate such perovskite oxides and demonstrate device-level performance. Objectives: (1) identify electrolyte compositions that achieve at least 10 mS cm-1 proton conductivity at 300-400 degrees Celsius, with stability for at least 100 hours in humid carbon dioxide and low electronic leakage; (2) prove performance in button-cell proton-conducting ceramic fuel cells with reproducible area-specific resistance and peak power; (3) release open, reusable datasets, analysis code, and standard operating procedures. Approach: a physics-informed machine learning model estimates mobile-proton population and hydration thermodynamics and maps them to proton conductivity; a parallel branch predicts electronic conduction to cap leakage. Active learning and a planned design-of-experiments schedule propose synthesizable batches. A robotic slurry-to-pellet line produces and gates single-phase materials by X-ray diffraction. Condition-matched measurements include impedance with hydrogen versus deuterium checks, thermogravimetry with van t Hoff fits, oxygen-pressure sweeps for leakage, and stability tests in humid carbon dioxide. Device tests verify ohmic consistency and reproducibility. Relevance: the work advances clean-energy materials while delivering excellent training in data-driven materials discovery, electrochemistry, open science, and research management, aligned with the MSCA Postdoctoral Fellowships work programme.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

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

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinateur

THE UNIVERSITY OF LIVERPOOL
Contribution nette de l'UE
€ 276 187,92
Adresse
BROWNLOW HILL 765 FOUNDATION BUILDING
L69 7ZX LIVERPOOL
Royaume-Uni
Région
North West (England) Merseyside Liverpool
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée