氢能——利用量子计算发现一种改进的清洁制氢催化剂

多伦多大学应用科学与工程学院和富士通的研究人员开发了一种通过“化学空间”搜索具有理想性能的材料的新方法。

这项技术产生了一种有前途的新型催化剂材料，可以帮助降低生产清洁氢气的成本。

这一发现代表着朝着更可持续的能源储存方式迈出了重要一步，包括可再生但间歇性的能源，如太阳能和风能。

研究人员说：“扩大我们所谓的绿色氢的生产是世界各地研究人员的优先事项，因为它提供了一种无碳的方式来存储来自任何来源的电力。这项工作为克服一个关键的剩余挑战的新方法提供了概念证明，这个挑战是缺乏高活性催化剂材料来加速关键反应。”

绿氢是一种无碳制氢路径，它使用电解槽将水分解成氢气和氧气。氢气稍后可以燃烧或在燃料电池中反应以再生电力。然而，现有的电解槽效率很低，这意味着水分解步骤中的大部分能量都作为热量浪费了，而不是被氢捕获。

世界各地的研究人员都在竞相寻找更好的催化剂材料，以提高这种效率。但是，由于每种潜在的催化剂材料都可以由几种不同的化学元素以各种方式组合而成，因此，可能的排列的数量很快就会变得难以控制。

研究人员说：“一种方法是通过人类的直觉，通过研究其他团队制造的材料并尝试类似的东西，但这相当缓慢。另一种方法是使用计算机模型来模拟我们可能尝试的所有潜在材料的化学性质，从基本原理开始。但在这种情况下，计算变得非常复杂，运行模型所需的计算能力变得巨大。”

为了找到解决办法，该团队转向了量子计算这一新兴领域。他们使用了Digital Annealer，这是多伦多大学和富士通研究公司长期合作的结果。这种合作还促成了多伦多大学富士通共同创造研究实验室的建立。

富士通表示：“Digital Annealer是一种独特的硬件和软件的混合体，旨在高效地解决组合优化问题。”

研究人员使用了一种称为簇扩展的技术，分析了大量潜在的催化剂材料设计，他们估计总数大约为数百万亿。从透视角度来看，一千万亿大约是3200万年所经过的秒数。

研究结果指向了一个由钌、铬、锰、锑和氧组成的有前途的材料家族，这是其他研究小组以前没有探索过的。

该团队合成了几种这样的化合物，并发现其中最好的表现出了比目前可用的一些最好的催化剂高8倍的质量活性。

这种新型催化剂还有其他优点：它在酸性条件下运行良好，这是最先进的电解槽设计的要求。而且新型催化剂的主要成分钌含量更丰富，市场价格相对更低。

该团队的目标是进一步优化新催化剂的稳定性，然后才能在电解槽中进行测试。尽管如此，最新的工作证明了寻找化学空间的新方法的有效性。

研究人员表示：“很长一段时间以来，材料科学家一直在寻找这些更有效的催化剂，而计算科学家一直在设计更有效的算法，但这两方面的努力一直是脱节的。当我们把他们聚集在一起时，我们能够很快找到一个有前途的解决方案。我认为，用这种方法可以发现更多有用的东西。”