Machine learning-driven development of novel catalysts effective for oxidative dehydrogenation of ethane in the presence of CO2

• Project/Area Number: 24K17564
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 27030:Catalyst and resource chemical process-related
• Research Institution: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• Principal Investigator: 峯 真也 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 研究員 (00913865)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2024: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
• Keywords: 機械学習 / 深層学習 / CO2還元 / エタン酸化的脱水素反応 / キャタリスト・インフォマティクス

Outline of Research at the Start

CO2を酸化剤とするエタン脱水素(CO2-ODH)反応は、エタンからのエチレン製造とCO2からのCO製造を同時に達成できる有望な触媒プロセスであり、工業的価値が高い。本研究では、CO2-ODH触媒の既報論文から構築した独自の文献データセットを元に、データがカバーする領域の外(外挿領域)まで探索可能な機械学習モデルを開発する。機械学習が主導する触媒探索スキームを確立することで、開発にかかる時間とコストを低減し、膨大な組み合わせの中から機械学習発の新規触媒材料を見出す。さらに、開発した新規触媒の反応メカニズムを各種分光法やDFT計算を駆使することで明らかにし、当該分野の学術基盤の確立を目指す。