研究人员开发出新工具 加快氢动力汽车开发并提高效率

随着氢动力汽车的应用范围越来越高于传统电动汽车，燃料电池面临着一个重要的应用问题，即需要能够将氢和氧安全地转化为水。

据外媒报道，科罗拉多大学博尔德分校的研究人员开发出全新的计算工具和模型，可以更好地理解和管理转换过程，从而解决上述问题的一个方面。此项研究由化学与生物工程系副教授Hendrik Heinz领导，并与加州大学洛杉矶分校合作进行。

燃料电池电动汽车通过将储罐中的氢气与从空气中提取的氧气相结合，产生动力从而推动汽车，因此无需插电，且其副产品仅有水。上述优势以及其他因素使得燃料电池电动汽车在绿色和可再生能源运输领域非常具有吸引力。

Heinz表示：“燃料电池电动汽车实现可行的关键是为燃料电池找到一种有效的催化剂，从而可在安全行驶所需的受控条件下使氢气和氧气发生反应。同时，研究人员还在寻找一种可在室温环境下作用的催化剂，不仅效率高，且在酸性溶液中也能具有较长的寿命。目前，铂金属是常见的催化剂。但截至目前，预测反应和最佳材料，从而用于扩大规模和不同条件，仍然十分具有挑战性。

Heinz表示：“几十年来，尽管通过使用纳米板、纳米线和许多其他纳米结构已取得巨大进展，但研究人员仍一直在努力预测这项工作所需的复杂过程。为了解决这个问题，我们开发出金属纳米结构和氧、水和金属相互作用的模型，其精度是当前量子方法的10多倍。这些模型还能够包含溶剂和动力性，并揭示出一种定量相关性，即表面氧的可获得性和氧化还原反应中的催化剂活性之间的关系。”

Heinz称其团队开发的定量模拟可以显示出在遇到铂表面水分子层的不同障碍时，氧分子之间的相互作用。这些相互作用会使慢速或快速后续反应产生不同，并需要控制反应过程从而进行有效工作。这些反应速度很快，一平方纳米的水转化仅需一毫秒即可完成，且反应场所仅为一个微小的催化剂表面。所有变量会以一种错综复杂的“舞蹈”形式组合在一起，而这种“舞蹈”就是该研究团队以预测方式建模的方法。

Heinz补充说，研究使用的计算和数据密集型方法可用于创建设计师纳米结构（designer-nanostructures），最大限度地提高催化效率，以及可能的表面改性，以进一步优化燃料电池的成本效益比。