본 기사는 ENN이 전하는 최신 환경뉴스입니다. 앞으로 본지는 ENN은 물론 전세계 환경전문 언론에서 전하는 세계 환경문제도 함께 전달, 보도할 예정입니다. (편집자주)
컴퓨터는 태양열을 수소로 바꾸는 물질을 찾는 연구진에게 도움을 준다: 수퍼 컴퓨터를 사용하여 수소 생산을 촉진하는 물질을 찾는 연구는 탄소 기반 연료와 경제적으로 경쟁하기 위한 단계이다.
(저렴한 수소를 생산하기 위해 슈퍼 컴퓨터를 이용하여 물이 빛에 노출될 때 수소 분리를 가속화하는 데 도움이 될 수 있는 물질을 찾아 문제를 극복)
[2021년 6월22일 = ENN] 태양 에너지를 사용하여 물에서 저렴하게 수소를 수확하면 탄소를 기반으로 하는 연료를 대체하고 세계의 탄소 발자국(carbon footprint, 온실 효과를 유발하는 이산화탄소의 배출량)을 줄이는 데 도움이 될 수 있다.
그러나 탄소 기반 연료와 경제적으로 경쟁할 할 수 있게 수소 생산을 촉진할 수 있는 재료를 찾는 것은 극복할 수 없는 도전이었다.
Penn State가 주도하는 연구팀은 슈퍼컴퓨터를 이용하여 저렴한 수소를 생산하기 위해 물이 빛에 노출될 때 수소 분리를 가속하는 데 도움이 될 수 있는 물질을 찾아 문제를 극복하는 조처했다고 보고했다.
이 과정은 광촉매(photocatalysis, 광(화학)촉매 작용) 라고 한다.
Ismaila Dabo, 재료 과학 및 공학 부교수. ICDS (Institute for Computational and Data Sciences) 제휴 및 에너지 및 환경 연구소의 공동 자금 지원 교수진에 따르면, 전기와 태양 에너지를 모두 사용하여 두 개의 수소 원자와 하나의 산소 원자로 구성된 물에서 수소를 분리할 수 있다.
태양광을 사용하여 전기를 생성하여 수소 또는 전기 분해(electrolysis)를 생성하여 전기로 다시 전환하는 것은 기술적으로 유리하거나 경제적으로 효과적이지 않을 수 있다.
태양 에너지를 직접 사용하여 물에서 수소를 생산하는 광촉매(photocatalysis) 과정으로 추가 단계를 피할 수 있지만, 연구자들은 휘발유와 같은 탄소 기반 연료와 경쟁을 위한 직접적인 태양 수소 변환 방식을 아직 사용할 수는 없다.
에너지 및 환경 과학에 연구 결과를 보고하는 연구원들은 고 처리량 물질 스크리닝이라고 하는 컴퓨터 접근 방식을 사용하여 70,000개 이상의 서로 다른 화합물 목록으로부터 물을 첨가하면 태양 수소 생산 공정을 가능하게 할 수 있는 해당 광촉매를 위한 6개의 유망한 후보로 좁혔다고 Dabo는 말했다.
연구원들은 알려진 자료와 예상 자료의 온라인 오픈 액세스 저장소인 Materials Project 데이터베이스에 나열된 화합물을 조사했다. 팀은 수소 생산 공정에 적합한 광촉매가 될 수 있는 특성을 가진 재료를 식별하는 알고리즘을 개발했다. 예를 들어, 연구원들은 물질이 햇빛을 흡수하기 위한 이상적인 에너지 범위 또는 밴드 갭을 조사했다.
Penn State의 재료 과학 및 공학 교수인 Venkatraman Gopalan; Penn State의 화학 교수인 Raymond Schaak는 Cornell의 화학 교수 인 Héctor Abruña와 긴밀히 협력하고 있다. 또한, 물을 효과적으로 분리 시킬 수 있는 재료와 우수한 화학적 안정성을 제공하는 재료를 살펴보았다.
연구 조교이자 공동 제1 저자인 Yihuang Xiong은"우리가 개발한 통합 계산식 실험 작업이 효율적인 광촉매 발견을 상당히 가속화 할 수 있다고 믿는다."라고 하며, "우리는 이 작업이 수소 생산 비용을 줄일 수 있기를 기대한다."라고 말했다.
Dabo는 적어도 하나의 산소 원자로 구성된 화합물인 산화물에 초점을 맞춘 팀을 추가했다. 이유는 표준 프로세스를 사용하여 합리적인 시간 내에 합성 할 수 있기 때문이다. 이 작업에는 여러 분야의 협업이 필요했으며, 이는 연구팀의 학습 경험으로 이용되었다.
이 논문의 공동 저자이자 박사 과정 연구원인 Nicole Kirchner-Hall은 "이러한 공동 프로젝트를 수행한 것은 매우 보람 있는 일이다."라고 하며, “전산 재료 과학을 전공하는 대학원생으로서 계산 작업을 사용하여 가능한 광촉매 물질을 예측할 수 있었고 여기 Penn State 및 다른 기관의 실험 협력자들과 협력하여 우리의 계산 예측을 공동 검증 할 수 있었다.” 라고 말했다.
다른 연구원들은 이전에 태양 에너지를 사용하여 전기를 생산하는 몇 가지 옵션에 대한 경제 분석을 하였고 휘발유와 경쟁하기 위해 수소 생산 가격을 낮출 수 있음을 결정했다고 Dabo는 말했다.
Dabo는 “연구원들의 본질적인 결론은 이 기술을 개발할 수 있다면 수소를 휘발유와 같은 가격인 1갤런당 1.60 달러에서 3.20 달러의 비용으로 생산할 수 있다.”며, "현재 갤런 당 약 3달러인 휘발유와 비교해 볼 때, 이 기술이 효과가 있다면 휘발유 1갤런과 같은 양의 에너지에 대해 1.60 달러의 낮은 가격을 지급 할 수 있는 이상적인 시나리오이다."라고 전했다.
그는 촉매가 태양 수소 생산을 촉진하는 데 도움이 될 수 있다면 휘발유와 경쟁할 수 있는 수소 가격을 확보할 수 있다고 덧붙였다.
팀은 이 과정의 계산을 위해 Penn State ICDS의 Roar 슈퍼컴퓨터를 사용했다. Dabo에 따르면 컴퓨터는 특정 프로세스에 사용할 올바른 재료를 찾기 위해 프로세스 속도를 높이는 데 중요한 도구이다. 이 작업계산을 위한 데이터 집약적인 방법은 시행착오 방식보다 효율성의 혁명을 가질 수 있다.
Dabo는 "토머스 에디슨이 전구 재료를 찾고 싶었을 때 그는 전구에 적합한 재료를 찾을 때까지 태양 아래에서 거의 모든 재료를 조사했다."라고 하며, "여기서 우리는 똑같은 일을 하려고 하지만 그 과정을 가속하기 위해 컴퓨터를 사용한다."라고 말했다.
그는 컴퓨터가 실험을 대체하지는 않을 것이라고 덧붙였다.
Dabo는 "컴퓨터는 가장 유망한 재료에 대한 권장 사항을 제시 할 수 있지만, 여전히 실험 연구는 수행해야 한다."라고 말했다.
Dabo는 컴퓨터의 능력으로 실험 물질에 대한 최상의 후보자를 찾는 과정을 간소화하고 시장에 출시하기 위한 요구 사항을 해결하기 위해 실험실에서 재료를 설계하는 데 걸리는 시간을 획기적으로 단축할 것으로 기대한다고 말했다.
연구진은 기계 학습 알고리즘을 평가하여 실험에서 합성될 수 있고 태양 수소 생산에 촉매로 사용될 수 있는 화학 물질을 제안했다. 이 예비 조사를 기반으로 향후 작업은 화학 스크리닝 프로세스를 개선하기 위한 기계 학습 모델을 개발하는 데 집중할 수 있다고 제안한다.
Dabo는 또한 산화물 외의 화학 화합물을 조사하여 태양 수소 생산을 위한 촉매 역할이 가능한지를 결정할 수 있다고 덧붙였다.
Dabo는 “지금까지 우리는 산화물, 녹슨 금속에 대해 이 과정의 한주기를 수행했지만, 산소를 기반으로 하지 않은 많은 화합물을 만들 수 있다.”며, "예를 들어, 우리가 탐구 할 수 있는 질소 또는 황 기반 화합물이 있다."라고 말했다.
NSF (National Science Foundation)와 미국 DOE (Department of Energy)의 HydroGEN Advanced Water Splitting Materials Consortium이 이 연구를 지원했다.
다음은 ENN과 Penn State가 전하는 뉴스링크입니다.
본지 객원기자(외신) 이상현 소개
서울 영동고등학교를 거쳐 미국 Beverly Hills 고등학교를 졸업하고 Parks College of Aviation & Engineering,에서 항공우주공학 석사를 취득했다.
미국의 McDonnell Douglas (현 The Boeing Company)와 NASA와의 연구 협업 및 파견 근무 등 다양한 경력을 거친 후 현재 국내 지에프오엔엠㈜ / 총괄사업 이사로 근무중이다.
