Multi-Element-Katalysatoren schnell identifizieren

Multi-Element-Katalysatoren aus mindestens fünf chemischen Elementen könnten der Schlüssel zur Überwindung bisheriger Grenzen etwa bei der Herstellung von grünem Wasserstoff, Brennstoffzellen, Batterien oder der CO2-Reduktion sein. Die Suche nach der optimalen Zusammensetzung dieser Multi-Element-Katalysatoren gleicht allerdings der Suche nach der Stecknadel im Heuhaufen − bisher jedenfalls.

Viele elektrochemische Reaktionen durchlaufen mehrere Schritte, allerdings gelten für jeden Schritt unterschiedliche Anforderungen in Bezug auf Katalysatoren. Daher waren bislang Kompromisse notwendig, was die Effizienz begrenzt. Mit komplexen Mischkristallen lassen sich jedoch mehrere Funktionalitäten gleichzeitig auf einer Katalysatoroberfläche realisieren und so diese Limitierung überwinden.

Das Problem dabei: Das passiert nur, wenn bei einer neuen Materialklasse mindestens fünf verschiedene Elemente miteinander kombiniert werden. Dabei existieren aber Millionen von Möglichkeiten, in welchen prozentualen Verhältnissen die jeweiligen Elemente kombiniert werden können. Nun gilt es herauszufinden, welche Kombination das Ziel bestmöglich erfüllt. 

Obwohl das nach einer Sisyphus-Aufgabe klingt, haben Forscher einen Weg gefunden, den Prozess deutlich zu beschleunigen. "Wir haben ein Modell entwickelt, das in Abhängigkeit der Zusammensetzung die Aktivität für die Sauerstoffreduktion vorhersagen kann und somit eine Berechnung der besten Zusammensetzung ermöglicht", erklärt Prof. Jan Rossmeisl vom Zentrum für Hochentropielegierung-Katalyse an der Universität Kopenhagen.

Die Überprüfung des Modells lieferte ein Team an der Ruhr-Universität Bochum (RUB). "Wir können Materialbibliotheken herstellen, bei denen jeder Punkt auf der Oberfläche des Trägers eine andere Zusammensetzung hat", erläutert Prof. Alfred Ludwig vom Lehrstuhl für Neue Materialien und Grenzflächen an der RUB. Anschließend werden die Eigenschaften von jeweils 342 verschiedenen Zusammensetzungen auf einer dieser Materialbibliothek automatisch vermessen und dabei Trends in Bezug auf die katalytische Wirkung identifiziert.

Diese Strategie erlaubt es, den Screening-Aufwand zum größten Teil dem Computer zu überlassen. Sollte sich das Modell als universell für alle Elementkombinationen und auch für andere Reaktionen anwendbar herausstellen, wäre eine der momentan größten Herausforderungen dieser Katalysatorklasse realistisch zu meistern, so das Forscher-Team.