Un equipo de investigación del Instituto Nacional de Ciencia de Materiales (NIMS) en Japón ha desarrollado un enfoque innovador que permite predecir de forma precisa y rápida el comportamiento de degradación de los electrocatalizadores utilizados en los electrolizadores de agua. Este método, inspirado en la asimilación de datos, se basa en técnicas comúnmente empleadas en la predicción meteorológica.
Tras analizar solo 300 horas de datos experimentales, el equipo pudo predecir con exactitud la degradación de un material electrocatalítico que ocurriría después de aproximadamente 900 horas de electrólisis del agua. Este avance no solo acelera la comparación de las propiedades de degradación entre diversos materiales electrocatalíticos, sino que también podría facilitar el estudio de los mecanismos de degradación y acelerar el desarrollo de materiales electrocatalíticos más eficientes, económicos y duraderos.
La importancia de los electrolizadores en la transición energética
En el contexto de la transición hacia una sociedad más sostenible, la promoción del hidrógeno verde como fuente de energía clave es fundamental. Para lograr este objetivo, es necesario instalar de manera masiva electrolizadores de agua que produzcan hidrógeno sin emisiones de dióxido de carbono. La durabilidad de los electrocatalizadores es crucial para mejorar la eficiencia y la vida útil de estos dispositivos.
Sin embargo, la evaluación de la durabilidad de electrocatalizadores prometedores suele requerir miles de horas de prueba, lo que genera una fuerte demanda de técnicas que permitan evaluar más rápidamente, de manera precisa y confiable, las propiedades de degradación de estos materiales. El equipo de NIMS ha integrado la asimilación de datos en su modelo matemático para predecir el comportamiento de degradación de los electrocatalizadores. Este método combina datos observados con modelos numéricos para mejorar la precisión de las predicciones, optimizando los parámetros al ajustar iterativamente las curvas de predicción teóricas a los datos experimentales a medida que se reciben nuevas observaciones, y teniendo en cuenta las incertidumbres en los datos.
El equipo construyó un modelo matemático sencillo para simular el proceso de degradación de los electrocatalizadores, considerando la disolución de la superficie y otros mecanismos. La precisión de este modelo de predicción de degradación se validó inicialmente al confirmar su ajuste a los datos de degradación recopilados durante las horas iniciales del experimento de electrólisis del agua. Posteriormente, el equipo probó su precisión mediante la asimilación de datos en datos experimentales a largo plazo (aproximadamente 900 horas), encontrando que solo las primeras 300 horas de datos eran necesarias para predecir con precisión el comportamiento de degradación de los electrocatalizadores a las 900 horas, con un margen de error de solo el 4%.
En futuras investigaciones, el equipo tiene como objetivo mejorar la técnica afinando el algoritmo, lo que permitirá predecir la degradación de los electrocatalizadores utilizando datos recogidos en periodos experimentales aún más cortos. Además, se planea avanzar en los esfuerzos para esclarecer los mecanismos de degradación de los electrocatalizadores.
Estas iniciativas no solo se espera que faciliten el desarrollo de electrocatalizadores de mayor rendimiento, sino que también apoyen los esfuerzos de neutralidad de carbono al aumentar la producción de hidrógeno mediante una adopción más amplia de los electrolizadores de agua.
Más información:
Miao Wang et al, Accelerated Electrocatalyst Degradation Testing by Accurate and Robust Forecasting of Multidimensional Kinetic Model with Bayesian Data Assimilation, ACS Energy Letters (2024). DOI: 10.1021/acsenergylett.4c02868
Proporcionado por el Instituto Nacional de Ciencia de Materiales
