Usando computação de inspiração quântica para descobrir um catalisador aprimorado para hidrogênio limpo
Pesquisadores da Faculdade de Ciências Aplicadas e Engenharia da Universidade de Toronto e da Fujitsu desenvolveram uma nova maneira de pesquisar no 'espaço químico' materiais com propriedades desejáveis.

Resumo gráfico. Crédito: Matéria (2022). DOI: 10.1016/j.matt.2022.11.031
Pesquisadores da Faculdade de Ciências Aplicadas e Engenharia da Universidade de Toronto e da Fujitsu desenvolveram uma nova maneira de pesquisar no 'espaço químico' materiais com propriedades desejáveis.
A técnica resultou em um novo material catalisador promissor que pode ajudar a reduzir o custo de produção de hidrogênio limpo.
A descoberta representa um passo importante em direção a formas mais sustentáveis ??de armazenar energia, inclusive de fontes renováveis, mas intermitentes, como energia solar e eólica.
"Ampliar a produção do que chamamos de hidrogênio verde é uma prioridade para pesquisadores de todo o mundo porque oferece uma maneira livre de carbono para armazenar eletricidade de qualquer fonte", diz Ted Sargent, professor do departamento de Edward S. Rogers Sr. de engenharia elétrica e de computação e autor sênior de um novo artigo publicado na Matter .
“Este trabalho fornece uma prova de conceito para uma nova abordagem para superar um dos principais desafios restantes, que é a falta de materiais catalisadores altamente ativos para acelerar as reações críticas”.
Hoje, quase todo o hidrogênio comercial é produzido a partir do gás natural. O processo produz dióxido de carbono como subproduto: se o CO 2 for liberado para a atmosfera, o produto é conhecido como 'hidrogênio cinza', mas se o CO 2 for capturado e armazenado, ele é chamado de 'hidrogênio azul'.
Por outro lado, o 'hidrogênio verde' é um método livre de carbono que usa um dispositivo conhecido como eletrolisador para dividir a água em hidrogênio e gás oxigênio. O hidrogênio pode ser posteriormente queimado ou reagido em uma célula de combustível para regenerar a eletricidade. No entanto, a baixa eficiência dos eletrolisadores disponíveis significa que a maior parte da energia na etapa de separação da água é desperdiçada como calor, em vez de ser capturada no hidrogênio.
Pesquisadores de todo o mundo estão correndo para encontrar melhores materiais catalisadores que possam melhorar essa eficiência. Mas como cada potencial material catalisador pode ser feito de vários elementos químicos diferentes, combinados de várias maneiras, o número de permutações possíveis rapidamente se torna esmagador.
"Uma maneira de fazer isso é pela intuição humana, pesquisando quais materiais outros grupos fizeram e tentando algo semelhante, mas isso é bem lento", diz o Ph.D. do departamento de ciência e engenharia de materiais. candidato Jehad Abed, um dos dois coautores principais do novo artigo.
"Outra maneira é usar um modelo de computador para simular as propriedades químicas de todos os materiais em potencial que podemos tentar, começando pelos primeiros princípios. Mas, neste caso, os cálculos ficam realmente complexos e o poder computacional necessário para executar o modelo torna-se enorme ."
Para encontrar um caminho, a equipe voltou-se para o campo emergente da computação de inspiração quântica. Eles usaram o Digital Annealer, uma ferramenta criada como resultado de uma colaboração de longa data entre a U of T Engineering e a Fujitsu Research. Esta colaboração também resultou na criação do Fujitsu Co-Creation Research Laboratory na Universidade de Toronto.
"O Digital Annealer é um híbrido de hardware e software exclusivo projetado para ser altamente eficiente na solução de problemas de otimização combinatória ", diz Hidetoshi Matsumura, pesquisador sênior da Fujitsu Consulting (Canada) Inc.
"Esses problemas incluem encontrar a rota mais eficiente entre vários locais em uma rede de transporte ou selecionar um conjunto de estoques para formar um portfólio equilibrado. Pesquisar diferentes combinações de elementos químicos para encontrar um catalisador com as propriedades desejadas é outro exemplo, e foi um desafio perfeito para o nosso Digital Annealer enfrentar."
No artigo, os pesquisadores usaram uma técnica chamada expansão de cluster para analisar um número realmente enorme de designs de materiais catalisadores em potencial – eles estimam o total como um número da ordem de centenas de quatrilhões. Para perspectiva, um quatrilhão é aproximadamente o número de segundos que passariam em 32 milhões de anos.
Os resultados apontaram para uma promissora família de materiais composta por rutênio, cromo, manganês, antimônio e oxigênio, ainda não explorada por outros grupos de pesquisa.
A equipe sintetizou vários desses compostos e descobriu que o melhor deles demonstrava uma atividade de massa – uma medida do número de reações que podem ser catalisadas por massa do catalisador – que era aproximadamente oito vezes maior do que alguns dos melhores catalisadores atualmente disponíveis. .
O novo catalisador também tem outras vantagens: funciona bem em condições ácidas, o que é um requisito dos projetos de eletrolisadores de última geração. Atualmente, esses eletrolisadores dependem de catalisadores feitos em grande parte de irídio, que é um elemento raro e caro de se obter. Em comparação, o rutênio, principal componente do novo catalisador, é mais abundante e tem preço de mercado mais baixo.
Há mais trabalho pela frente para a equipe: por exemplo, eles visam otimizar ainda mais a estabilidade do novo catalisador antes que ele possa ser testado em um eletrolisador. Ainda assim, o trabalho mais recente serve como demonstração da eficácia da nova abordagem para pesquisar o espaço químico.
"Acho que o que é empolgante neste projeto é que ele mostra como você pode resolver problemas realmente complexos e importantes combinando conhecimentos de diferentes áreas", diz Ph.D., engenheiro elétrico e de computação. candidato Hitarth Choubisa, o outro co-autor principal do papel.
"Por muito tempo, os cientistas de materiais têm procurado por esses catalisadores mais eficientes, e os cientistas da computação têm projetado algoritmos mais eficientes, mas os dois esforços foram desconectados. Quando os reunimos, conseguimos encontrar uma solução promissora muito rapidamente. Acho que há muito mais descobertas úteis a serem feitas dessa maneira."
Mais informações: Hitarth Choubisa et al, Pesquisa espacial química acelerada usando uma abordagem de expansão de cluster de inspiração quântica, Matter (2022). DOI: 10.1016/j.matt.2022.11.031
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