2023 Fiscal Year Annual Research Report
Acceleration of Multi-Electron Transfer Reactions Utilizing Dynamic Nauture of Sub-Nanoparticles
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22H02091
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
今岡 享稔 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (80398635)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | サブナノ粒子 / ナノ粒子 / 酸素還元反応 / 水素発生反応 / 酸素発生反応 / 電極触媒 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
サブナノ粒子 (SNPs) はその優れた触媒特性に期待が寄せられている。本研究では、水素発生反応 (HER) をモデル反応として多金属サブナノ粒子 (SNPs) のハイスループットスクリーニングを行い、最適なSNP触媒を探索した。また、これを酸素還元反応 (ORR) や酸素発生反応 (OER)といった多電子移動反応に拡張した。
サブナノスケールでは異種元素の均一合金化により多くの元素が完全に合金化されることが判明した。中でも例えば白金とジルコニアの複合サブナノ粒子は完全に合金化されHERに対して正のシナジー効果を示した一方、同様の組成のナノ粒子では相分離してしまい、HERに対してシナジー効果を示さなかった。HERのための二元金属SNPsとNPsの体系的なデータベースを作成し、機械学習により、SNPsとNPsを区別する重要な要因が仕事関数であることが明らかになった。SNPsは流動的でよく合金化され動的平衡状態を保つことができ、これがNPsとの違いを生み出している。
得られた機械学習モデルをORRおよびOERにも拡張した。これにより、SNPsとNPsが多機能触媒として分類されることがわかった。このモデルにより、HER、ORR、およびOERすべてに高い触媒活性を発揮する多機能SNPsを見出すことができた。
本研究は、サブナノ粒子の均一合金化による触媒特性の向上、SNPsとNPsの区別を助ける機械学習、およびサブナノスケールの縮小化が触媒の多機能化を促進することを示した。これらの成果は、効率的な電気化学触媒の開発に貢献し、持続可能なエネルギーソリューションへの道を開くものである。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の計画どおり、遷移金属元素、典型金属元素を含む様々な単一元素、合金サブナノ粒子の触媒特性に関する網羅的なデータを取得し、それらの結果を機械学習を含む多角的な観点から分析するに至っている。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度はCO2還元やそのほかの高難易度反応にさらに拡張し、こうした反応に対するサブナノ粒子触媒の鍵となる記述子を明らかにしていく。電気化学的なCO2還元にはガス拡散電極などの特殊な反応セルが有効であることがすでにわかっており、こうしたフローシステムにサブナノ粒子触媒を組み込んだ形で実装する計画である。
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