광촉매 및 EG 수성 개질 기반 수소 생산 촉매의 데이터·제일원리 통합 설계 연구

Data- and First-principles Integrated Catalyst Design for Hydrogen Production (Photocatalysis and EG Reforming)

연구 내용

ZnIn2S4의 이종원소 치환과 Pt 계열 촉매의 EG 분해 반응을 대상으로, 제일원리 계산과 데이터 기반 탐색으로 수소 생성 효율을 높이는 연구

함형철 연구실은 수소 생산 공정에서 촉매 선택성과 활성의 상관관계를 반응 메커니즘 관점에서 도출합니다. 광촉매 영역에서는 ZnIn2S4 나노시트에 이종원소 치환을 적용하여 광생성 전하 이동과 반응성 자리를 조절하고, 수소 생산 성능 향상을 확인합니다. 열/수성 공정 영역에서는 에틸렌 글리콜 분해를 타깃으로 Pt 기반 합금 촉매를 설계하며, 머신러닝 기반 후보 탐색과 제일원리 계산 및 미시반응 모델링을 결합해 반응 경로의 활성화 장벽과 생성물 선택성을 평가합니다. 이를 통해 광-열 하이브리드 수소 생산 전략까지 확장 가능한 원천 설계를 수행합니다.

관련 프로젝트

4건

연구 흐름

초기에는 광촉매 기반 수소 생산에서 이종원소 도핑/치환이 광반응 활성에 미치는 영향을 구조-물성 관점에서 규명하는 연구를 수행했습니다. 2024년에는 ZnIn2S4 나노시트에서 치환 위치와 반응성 향상 요인을 중심으로 수소 생성 성능을 개선하는 방향으로 진행되었습니다. 이후 2025년에는 EG 수성 개질 조건에서 반응 활성 지표를 정의하고, 머신러닝-DFT 결합으로 Pt3M 계열 합금 후보를 선별한 뒤 미시반응 모델링으로 반응성을 검증했습니다. 동시에 2023년부터는 지속가능 에너지 공정혁신 및 수소 전과정 평가 관련 과제를 통해, 촉매 성능을 공정 단위의 평가 프레임으로 연결하는 연구로 확장했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

광촉매 수소 생산 모듈
ZnIn2S4 이종원소 치환 설계
EG 수성 개질용 촉매
머신러닝-DFT 촉매 스크리닝
반응성-선택성 동시 최적화
에너지 전환 공정 통합 평가
분산형 태양광-수소 전환
수소 생성 공정 운전 최적화
촉매열화 원인 분석 체계
전과정 기반 공정 설계