Новые функциональные наноматериалы для применения в каталитических процессах и в технологиях для хранения и преобразования энергии

Целью проекта является определение фундаментальные закономерностей взаимосвязи параметров локальной атомной и электронной структур новых функциональных материалов с их практически важными характеристиками для каталитических процессов и новых технологий для хранения и преобразования энергии. Достижение этой цели позволит провести разработку фундаментальных основ, методов и подходов для перспективных технологий катализа, хранения и преобразования энергии.
Задачей исследования на этапе 2020 года будет разработка методик многомасштабного суперкомпьютерного моделирования атомной и электронной структур и компьютерный дизайн новых функциональных наноматериалов для применения в каталитических процессах и в технологиях для хранения и преобразования энергии. В частности, будет проведено моделирование из первых принципов с использованием теории функционала плотности в рамках метода молекулярных орбиталей и метода присоединенных плоских волн взаимодействия активных центров нанокатализаторов на основе благородных металлов (палладий, рутений, платина, золото и другие) с молекулами-реагентами и их производными.
Для анализа макроскопических свойств пористых систем, наночастиц металлов, металлорганических каркасных структур, функционализированных цеолитов, катодных материалов стоит задача натренировать модельный потенциал (в частности, ReaxFF) на основе точных расчётов из первых принципов на основе функционала электронной плотности. Для скрининга большого количества потенциальных структур-кандидатов для практического использования стоит задача тренировки алгоритма машинного обучения по поиску зависимостей между структурными дескрипторами (типы химических элементов и лигандов, симметрия локального окружения, топология и др.) и целевыми свойствами (энергии активации, селективность, стабильность, катодный потенциал и др.). Также для решения вышеобозначенной проблемы будут применяться расчеты на основе эволюционных и генетических алгоритмов, ранее успешно используемые членами коллектива настоящего проекта.
Задачей исследования на этапе 2021 года будет разработка новых высокоэффективных методов управляемого синтеза (в том числе с использованием методик потокового синтеза и привлечением технологий искусственного интеллекта) функциональных наноматериалов на основе металл-органических каркасных структур (МОК) семейств UiO, ZIF, MIL, литий- и натрий-ионных катодных материалов, а также гибридных материалов на их основе с заданными уникальными характеристиками и определение оптимальных параметров синтеза для получения требуемых физико-химических характеристик функциональных наноматериалов для применения в каталитических процессах и в технологиях для хранения и преобразования энергии. Будут синтезированы наночастицы палладия, рутения, платины и ряда других благородных металлов различных размеров от 1 до 8 нм с узким распределением по форме и размерам, осажденные на углеродных и оксидных подложках. Будут синтезированы катализаторы, содержащие изолированные центры палладия, платины, рутения и ряда других металлов, стабилизированные внутри нанопористых материалов.
В частности, пористые матрицы МОК при создании гибридных материалов планируется использовать как нано-реакторы для синтеза металлических наночастиц, прекурсоры для создания нано-размерных углеродсодержащих катализаторов - в качестве покрытия и активной рабочей фазы материалов для хранения и преобразования энергии.
Задачей исследования на этапе 2022 года будет развитие методик неразрушающей прецизионной нанодиагностики параметров локальной атомной и электронной структур активных функциональных материалов, в том числе непосредственно в ходе процессов при реальных технологических условиях (режим operando при протекании каталитических реакций на поверхности наночастиц металлов на пористых подложках, а также на металлических центрах в функционализированных цеолитах, заряде-разряде литий- и натрий- ионных катодных материалов, in situ диагностика процесса синтеза материалов) и с привлечением исследовательской инфраструктуры мега-класса (источников синхротронного излучения). Важной частью этих методик будет применение технологии глубокого машинного обучения для анализа больших объемов данных, получаемых в ходе экспериментов с разрешением по времени в ходе исследований процессов, в которые вовлечены материалы для каталитических реакций, включая реакции гидрирования и окисления на нанокатализаторах палладия, рутения и платины, процессов хранения и преобразования энергии. На основе применения разработанных методик будет проведена неразрушающая прецизионная нанодиагностика параметров локальной атомной и электронной структур целого ряда активных функциональных материалов (на примере литий- и натрий-ионных катодных материалов в т.ч. композитных с использованием МОК в качестве покрытия и активной рабочей фазы, функционализированных металлорганических каркасных структур и цеолитов, наночастиц металлов на пористых подложках и др.), в том числе непосредственно в ходе процессов при реальных технологических условиях (режим operando) для широкого ряда гетерогенных реакций и с привлечением исследовательской инфраструктуры мега-класса (источников синхротронного излучения).