研究人员开发了一种生产廉价的下一代催化剂的方法

在接下来的30年里,风能和太阳能的使用应该会增加2年-折叠以满足全球清洁能量的需求。

Jan Rossmeisl教授与博士学生,杰克K. Pedersen和Thomas A.A.batchelor。(图片信用:哥本哈根大学)

因此,能够在燃料和化学物质中肯定储存太阳能和风能的催化剂将发挥着显着的主要作用。但目前使用的催化剂通常昂贵且效率低下。

目前,科学家来自哥本哈根大学和DTU已经设计出一种技术,通过这种技术可以很容易地获得更精细、价格更低的催化剂。该研究结果最近发表在《科学》杂志上焦耳

随着2050年(据联合国统计数据),现有数据从现有数据增加73亿人口的人口,在未来三十年中,世界对能源需求将增加2倍。

增加太阳能和风力的能力以取代化石燃料是不够的。虽然两个来源都符合环境可持续性要求,但由于他们对不可预见的天气条件的依赖,它们是不稳定的。

由于这种不稳定性,电解和催化剂变得越来越重要,并且希望它们能够确保稳定的能量供应。此外,在化学工业中,催化剂用于若干目的,例如将毒性废气从汽车转化为n的转换2从大气中获取肥料。

催化剂和电解

在化学反应期间,催化剂的作用是有助于转化化学物质,并且有效的催化剂能够提供快速,便宜,有效的反应途径。电解是一种使用电力分离物质的技术。

还有很长的路要走

在可用于燃料电池、太阳能和风能存储以及新型环保燃料的催化剂的发展方面,还有很长的路要走。目前存在的催化剂不足以确保绿色转型

Jan Rossmeisl,哥本哈根大学化学系教授

与杰克K. pedersen和Thomas a.a一起。Batchelor(博士生),Jan Rossmeisl正在寻求“大海捞针中的着名针”中的新一代催化剂。

然而,这并不是一件容易做到的事情。

尽管有了今天的超级计算机,在无限多的可能性中很难找到合适的催化剂金属合金。找到最好的合金需要一生的时间。我们使用所谓的高熵合金,这是许多不同元素的随机混合物,作为起点,我们已经开发了基于机器学习的计算机模型。这样,就更容易对无数合金组合进行分类,并找到那些能够有效解决太阳能和风能转换和存储问题的合金组合

Jan Rossmeisl,哥本哈根大学化学系教授

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