← Back to News List

Une découverte numérique révèle un catalyseur durable pour la division de l'eau acide

ScienceDaily | mai 29, 2025
News Cover

Les scientifiques ont développé une méthode basée sur les données pour accélérer la découverte de catalyseurs stables et abordables pour la production d’hydrogène propre. À l’aide d’une plateforme numérique appelée DigCat, ils ont identifié un oxyde métallique peu coûteux qui fonctionne à la fois en OER et en HER dans des conditions acides et reste stable dans le temps.

Une équipe de recherche a développé une nouvelle méthode pour accélérer la découverte de matériaux stables et abordables permettant la production d’hydrogène propre. Leur approche pourrait contribuer à rendre l’hydrogène – une source d’énergie propre prometteuse – plus largement accessible en réduisant la dépendance à l’égard de métaux nobles coûteux. L'hydrogène peut être produit par division de l'eau, un processus qui utilise l'électricité pour briser les molécules d'eau en hydrogène et oxygène. Ce processus implique deux réactions clés : la réaction de dégagement d'oxygène (OER) et la réaction de dégagement d'hydrogène (HER). Bien que certains oxydes métalliques – des composés constitués de métaux et d’oxygène – se soient révélés potentiels en tant que catalyseurs peu coûteux, ils se dégradent souvent dans les environnements acides généralement utilisés pour la division industrielle de l’eau. Pour relever ce défi, l'équipe a conçu un système d'analyse « en boucle fermée ». cadre de recherche qui regroupe plusieurs étapes de développement de catalyseurs. Cela comprend l'identification de candidats prometteurs à l'aide de l'analyse des données, le test de leur comportement dans des conditions de fonctionnement réelles et la confirmation de leurs performances par des expériences en laboratoire. Toutes les étapes sont reliées via un système numérique qui permet un apprentissage et une amélioration continus. « Au cœur de notre travail se trouve une plate-forme basée sur les données appelée DigCat », a-t-il déclaré. explique Hao Li, professeur à l'Institut avancé de recherche sur les matériaux (WPI-AIMR) de l'Université de Tohoku. « Cela nous aide à explorer efficacement une large gamme de matériaux en prédisant le comportement de leurs surfaces lors de la division de l'eau, ce qui est souvent la clé de leur efficacité. » En utilisant cette approche, les chercheurs ont identifié un composé appelé RbSbWO₆ comme un catalyseur particulièrement prometteur. Il a montré de solides performances pour les OER et les HER dans des conditions acides, ce qui est rare pour les oxydes métalliques non modifiés et peu coûteux. Le matériau est notamment resté structurellement stable même après une utilisation prolongée, une condition essentielle pour les applications pratiques. Les chercheurs soulignent que l’ensemble du processus – depuis la sélection informatique jusqu’à la validation en laboratoire – démontre la puissance de la combinaison des outils numériques et du travail expérimental. "Nous ne recherchons pas seulement de meilleurs matériaux", dit-il. dit Li. "Nous créons également un moyen plus intelligent de les trouver." Au-delà de la division de l'eau, le cadre de l'équipe peut également être adapté à d'autres réactions chimiques importantes, telles que la conversion du dioxyde de carbone en carburants utiles ou la production d'ammoniac à partir de l'azote. Ces réactions sont au cœur des technologies énergétiques et environnementales durables. La prochaine phase de la recherche consiste à élargir la base de données sur l’état de surface et à appliquer la méthode à d’autres systèmes de matériaux. "En en apprenant davantage sur le comportement des surfaces lors des réactions, nous pouvons découvrir le potentiel caché de matériaux qui étaient auparavant négligés", a-t-il déclaré. dit Li. L’équipe espère que cette stratégie accélérera les progrès vers des solutions abordables et efficaces pour la transition énergétique mondiale.

This article was originally published by ScienceDaily. For more details, images, and references:

Read Full Original Article ↗