Doorbraak in traagste stap van waterstofproductie

Onderzoekers van de Zwitserse technische universiteit EPFL hebben met behulp van geavanceerde simulaties en machine learning inzicht gekregen in de allereerste stap van zuurstofvorming bij watersplitsing, een sleutelmoment dat de efficiëntie van schone waterstofproductie bepaalt.

Waterstof wordt al jaren gezien als een veelbelovende energieopslag- en -drager, omdat het bij verbranding alleen water oplevert en dus geen koolstofemissies veroorzaakt. Een van de meest duurzame manieren om waterstof te produceren is via watersplitsing, waarbij water onder invloed van zonlicht wordt gescheiden in waterstof en zuurstof. Toch is deze methode ondanks intensief onderzoek nog steeds niet efficiënt genoeg om breed toepasbaar te zijn.

Bottleneck bij de eerste stap

De belangrijkste bottleneck zit in de allereerste stap van het proces: de proton-gekoppelde elektronoverdracht (PCET). Hierbij bewegen een proton en een elektron gecoördineerd om een watermolecuul af te breken. Dit is een cruciale actie voor het vrijkomen van zuurstof en uiteindelijk de productie van waterstof. Deze stap vindt plaats op het grensvlak tussen een lichtabsorberend materiaal, zoals bismutvanadaat (BiVO₄), en water. BiVO₄ helpt elektronen en protonen uit het water te trekken, maar doet dat extreem traag. Precies hier bevindt zich het knelpunt.

Hoewel de thermodynamica van deze stap al redelijk in kaart is gebracht, bleef het exacte mechanisme onduidelijk. Eerdere studies lieten vaak de chaotische waterbeweging op het oppervlak buiten beschouwing of gebruikten berekeningen die te grof of te kort waren om een nauwkeurig beeld te geven.

Atomair model legt cruciale volgorde bloot

EPFL-onderzoekers Yong-Bin Zhuang en Alfredo Pasquarello hebben nu een oplossing gevonden. Door moleculaire dynamica-simulaties te combineren met machine learning-algoritmen die getraind zijn op complexe kwantumberekeningen, konden zij het gedrag van atomen en elektronen op het BiVO₄-water-grensvlak gedetailleerd volgen.

Ze bouwden een atoommodel van dat grensvlak en simuleerden gedurende maximaal 30 nanoseconden hoe protonen en elektronen zich gedragen. Daarbij bleken de protonen als eerste te bewegen, gevolgd door de elektronen (of eerder: het “gat” dat de afwezige elektron vertegenwoordigt). Deze volgorde bepaalt het tempo van de hele reactie.

Een andere belangrijke ontdekking is dat de rechtstreekse overdracht van een proton vanaf een geadsorbeerd watermolecuul naar een naburig zuurstofatoom op het BiVO₄-oppervlak de traagste, maar bepalende stap is. Indirecte routes via tussenliggende watermoleculen spelen vrijwel geen rol. Deze bevindingen sluiten aan bij recente experimentele data.

Richting snellere reactie

Doordat nu bekend is dat de directe protonoverdracht het proces vertraagt, kunnen onderzoekers en ingenieurs zich richten op oplossingen die juist deze stap versnellen. Dat kan door het oppervlak van BiVO₄ aan te passen of additieven toe te voegen die cruciale structuren stabiliseren.

Deze studie toont ook aan dat machine learning niet alleen nauwkeurige simulaties mogelijk maakt, maar ook een brug slaat tussen detailniveau en rekentijd – en zet daarmee een nieuwe standaard voor het modelleren van complexe reacties aan materiaalgrensvlakken.