The University of British Columbia
$1,203,433.00 CAD
- Ministère
- Conseil national de recherches Canada
- Pays bénéficiaire
- Canada
- Exercice financier
- 2019-2020
- Période de l'entente
- 1 janvier 2020 – 31 janvier 2022
- Référence
- nrc-cnrc:172-2019-2020-Q4-947500
Objet publié
L’électrolyse du CO2 est une technologie prometteuse pour le stockage de l’énergie qui utilise des sources d’énergies renouvelables pour convertir le CO2 en combustibles et en divers autres produits chimiques. La commercialisation des systèmes d’électrolyse du CO2 nécessite le développement et l’optimisation de nouveaux matériaux, comme des membranes et des électrocatalyseurs. Aujourd’hui, ces matériaux sont typiquement testés de manière isolée, dans des conditions très différentes de celles d’un système d’électrolyse en exploitation (dans lequel les catalyseurs présents sur les électrodes à diffusion gazeuse sont en contact avec les membranes à l’intérieur du module membrane-électrode). Par conséquent, cette méthodologie d’essai non représentatif peut faire sortir du lot des matériaux apparemment prometteurs qui peuvent ensuite se révéler peu performants une fois intégrés au système d’électrolyse. Les modules membrane-électrode (MEA) peuvent être testés sur des réacteurs de paillasse, mais les approches existantes pour la sélection des matériaux en laboratoire sont inefficaces et exigeantes en main-d’œuvre. Le récipiendaire propose de surmonter ces obstacles en concevant et en fabriquant une plateforme robotisée de sélection des matériaux pour le développement des MEA. Cette plateforme robotisée fabriquera et caractérisera les électrodes à diffusion gazeuse avant de les transférer vers une station d’essai électrochimique à haut débit semi-automatisée où elles seront intégrées aux MEA et testées dans des conditions représentatives d’un système d’électrolyse en exploitation. Pour augmenter encore davantage la productivité de cette plateforme, on utilisera des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les données expérimentales et concevoir des expériences de suivi hautement informatives. Cette combinaison d’automatisation expérimentale et d’intelligence artificielle permettra d’obtenir une plateforme autonome pour l’accélération du développement de nouveaux matériaux extensibles et utiles à l’industrie pour les applications liées au CO2.
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