Pour augmenter l'efficacité énergétique et réduire l'empreinte carbone de la production de carburant d'hydrogène, Fanglin Che, professeur agrégé au Département de génie chimique du Worcester Polytechnic Institute, tire parti de la puissance et du potentiel de l'apprentissage automatique et de la modélisation informatique. L'équipe multi-université qu'elle dirige a terminé une étude qui vient d'être publiée dans Génie chimique de la nature. L'étude a utilisé l'intelligence artificielle pour identifier les catalyseurs susceptibles de faciliter la production d'hydrogène plus propre et plus efficace.
Dans le journal, le Che et l'équipe présentent une nouvelle stratégie pour surmonter deux défis:
- Les obstacles de production qui empêchent une plus grande adoption de l'hydrogène, un carburant qui n'émet pas de dioxyde de carbone
- La durée nécessaire pour identifier les matériaux qui sont des catalyseurs optimaux pour la production d'hydrogène plus propre
Les efforts visant à améliorer la durabilité environnementale et à augmenter la disponibilité de l'énergie propre sont depuis longtemps axés sur l'hydrogène. Cependant, l'hydrogène est souvent produit à l'aide de combustibles fossiles, qui génèrent du dioxyde de carbone.
Une autre méthode pour produire de l'hydrogène consiste à utiliser un catalyseur pour décomposer l'ammoniac sans carbone en ses éléments, qui incluent l'hydrogène. Cependant, cette approche telle que conçue actuellement nécessite des températures très élevées, qui sont souvent réalisées en utilisant beaucoup d'énergie produite par les combustibles fossiles, ainsi que le ruthénium, un métal rare cher utilisé comme catalyseur.
L'équipe de CHE propose de réduire l'empreinte carbone de la production d'hydrogène en décomposant l'ammoniac en utilisant la technologie du plasma, ce qui peut être effectué à des températures plus basses que les réactions chimiques traditionnelles. Les chercheurs proposent également d'utiliser des alliages métalliques plus fréquemment trouvés et abordables, tels que le cuivre en fer ou le nickel-molybdène, comme catalyseurs. Leur analyse a révélé que cette méthode utiliserait moins d'énergie et fonctionnerait aussi bien que les approches actuelles de la production d'hydrogène.
Identifier les catalyseurs
Avec plus de 3 300 alliages bimétalliques à considérer comme catalyseurs possibles, les tests en laboratoire en utilisant des expériences traditionnelles prendraient une longue période d'essai et d'erreur. En tirant parti des modèles informatiques et de l'intelligence artificielle, l'équipe de CHE a développé des algorithmes d'interprétation d'apprentissage automatique pour identifier les alliages métalliques abondants de la Terre qui surpassent les catalyseurs de ruthénium dans la décomposition d'ammoniac assistée par plasma.
Cette combinaison de simulations et d'apprentissage automatique a rationalisé le processus en éliminant rapidement les matériaux inadaptés et a identifié six candidats de minéraux non critiques abondants et facilement accessibles. Les tests de laboratoire ont validé les performances prévues des alliages métalliques et, finalement, les chercheurs ont sélectionné quatre alliages comme les meilleurs catalyseurs.
Applications potentielles
L'équipe de Che pense que cette nouvelle approche de la production d'hydrogène a le potentiel d'être plus abordable et plus propre que les méthodes actuelles. De plus, comme l'ammoniac est facile à stocker et à transporter, ce processus pourrait permettre une production d'hydrogène sur place sur les navires, permettant aux vaisseaux maritimes d'être alimentés par des piles à combustible à hydrogène.
Le laboratoire MAC (Modélisation et AI en catalyse) de Che à WPI a combiné des simulations multi-échelles avec un apprentissage automatique interprétable pour développer des prédictions.
« Être publié dans Génie chimique de la nature est une étape importante pour notre laboratoire « , explique Che. » Nous faisons de grands progrès en utilisant des techniques de calcul et d'IA pour rendre les processus chimiques plus économe en énergie et respectueux de l'environnement. «
Des chercheurs de l'Université de technologie de Dalian en Chine ont mené des expériences de validation en laboratoire. Des chercheurs de la Northeastern University ont effectué une analyse économique et environnementale qui suggère que la technologie du plasma réduit les coûts et les émissions de carbone dans la production d'hydrogène lorsqu'il est mis en œuvre dans de petits réacteurs modulaires.
