米国エネルギー省 (DOE) アルゴンヌ国立研究所の科学者たちは、人工知能 (AI) を活用した計算研究で、人類の歴史全体で生まれた人々の数を超える 1,600 億個の分子を評価しました。彼らの目標は、水素の液体キャリアとしての適合性について分子をスクリーニングすることでした。

調査結果は次のとおりです出版された日記でデジタルディスカバリー。

太陽は本質的には大部分が集まった巨大な球体です。水素ガスが放出され、地球と太陽系の残りの部分を暖める形でエネルギーが放出されます。そのせいでエネルギー含有量豊富に存在する水素は、地球上のエネルギー源としても大きな可能性を示しています。車、トラック、バス、電車、船舶に燃料を供給し、消費者のために電力を生成する可能性があります。太陽のエネルギーは水素原子の融合から得られますが、研究チームが地球上で利用しようとしているプロセスには水素の燃焼が含まれます。

純粋な形の水素は、通常の状態では気体として存在します。燃料として使用する場合、課題の 1 つは、このガスを給油所に安全に輸送し、保管することです。水素キャリア化合物液体状ただし、いくつかの利点があります。漏れや爆発が起こりにくいため、安全性が非常に優れています。また、単位体積あたりのエネルギー含有量がはるかに高いため、保管と輸送がはるかに簡単になります。

化学者でアルゴンヌグループリーダーのラジーブ・スレンドラン・アッサリー氏は、「液体化合物の形態は、特にガソリンや他の液体化学物質を安全に保管・輸送するための十分に確立されたインフラが整っていることを考えると、純粋な水素ガスに関する特定の問題を本質的に排除するだろう」と述べた。材料科学部門の。

液体水素キャリア化合物の最も目に見える形は水、つまり 2 つの水素原子と 1 つの酸素原子です。別の形式は有機分子、本質的に水素と水素の可能な組み合わせは無限にあります。炭素原子、窒素や酸素などの他の原子に加えて。

「AIの支援で有機液体を探索中」分子データサイエンスと学習部門の計算科学者ローガン・ウォード氏は、「触媒による低コストの化学反応を通じて、燃料として使用するために水素を交互に追加または放出できる」と述べた。重要なのは、この反応が反応ではないということだろう。大気中に炭素を加えます。つまり、カーボンニュートラルでなければなりません。

「私たちは水素を長期間保持する有機液体分子を探していましたが、要求に応じて簡単に除去できないほど強力ではありませんでした」と材料科学部門の博士研究員に任命されたハッサン・ハーブ氏は述べた。「実用化に十分な水素を貯蔵できる能力も必要です。」水素の除去後、再利用のために液体に置換水素が添加されます。

何十億もの液体水素キャリアが考えられますが、一般的な例としては、アンモニアやメタノールなどの化学物質が挙げられます。しかし、これまでに研究室でテストされた候補者は比較的少数であり、化学的不安定性や望ましくない副反応に悩まされています。

研究チームは4つの要素に基づいて候補分子をスクリーニングした。1 つは、既知の液体水素キャリアとの構造的類似性です。もう 1 つは、融点や沸点などの望ましい物理的特性であり、水素が追加または抽出されたときに液体が液体のままでなければなりません。第三に、液体は単位体積あたり大量の水素を貯蔵できなければなりません。最後に、液体から水素を放出するために必要なエネルギー量は十分に低くなければなりません。

「私たちは、有機分子に関するデータを含む化学データベースにアクセスすることから始めました」と、化学科学工学部門の博士研究員に任命されたサラ・エリオット氏は語った。「私たちはそのような分子を 1,600 億個以上発見しました。この膨大な分子群から最良の分子を選別するには、AI と最新の理論的計算手法を組み合わせることが不可欠です。」

チームの計算には、世界のいくつかの場所で利用できるスーパーコンピューターへのアクセスが必要でした。そのうちの 1 つはアルゴンヌで、DOE 科学局のユーザー施設である Argonne Leadership Computing Facility があります。チームはまた、アルゴンヌの研究所コンピューティング リソース センターが運営するコンピューティング クラスターである Bebop にも依存しました。

これらの強力なリソースが利用可能であっても、分子ごとに 1 ミリ秒の計算時間を割り当てた場合、1,600 億個の分子については 5 年間の計算時間に相当します。そのため、チームは計算を 1 秒あたり 300 万分子、つまり 1,600 億個の分子に対して約 14 時間まで高速化する AI ベースのスクリーニング アプローチを開発しました。

「これにより、計算は、たとえあったとしてもプロジェクト全体で一度しか実行できなかったものから、一晩実行し、計算と実験からフィードバックを得ながら繰り返すことができるものに変わりました」とウォード氏は述べた。

独自のアプローチにより、チームは 1,600 億を超える候補をわずか 41 にまで絞り込みました。現在、その任務は実験家の手に渡され、有望な候補をテストしています。チームの計算的アプローチは、持続可能なエネルギー ソリューションにおけるイノベーションの新時代への道を切り開きます。

著者には、アサリー、エリオット、ウォード、ハーブに加えて、イアン フォスター、スティーブン クリッペンスタイン、ラリー カーチスが含まれます。

詳細情報:Hassan Harb et al、新しい液体有機水素キャリアの発見: ケモインフォマティクスと量子化学手法を使用した化合物空間の系統的探索、デジタルディスカバリー（2023年）。DOI: 10.1039/D3DD00123G