Neuer Platin-Kata­ly­sator für Brenn­stoff­zellen

Messung einer Platin-Elektrode mit der Hanging Meniscus Konfiguration. (Bild: TUM)

Messung einer Platin-Elek­trode mit der Hanging Meniscus Konfigu­ration. (Bild: TUM)

Die Reini­gung von Auto­abgasen ist eines der bekanntesten kata­lytischen Ver­fahren. Doch nahe­zu die gesamte che­mische Indus­trie ba­siert auf kata­lytischen Reaktionen. Das Kata­lysator­design spielt daher eine Schlüssel­rolle bei der Ver­besserung vieler Pro­zesse. Ein inter­nationales Team von Wissen­schaft­lern hat nun ein Kon­zept vor­ge­stellt, das die geo­metrischen und die Adsorptions­eigen­schaften ele­gant miteinander in Beziehung setzt. Die Leistungsfähigkeit ihrer Methode zeigten sie am Beispiel eines neu entwickelten Platin-Katalysators für Brennstoffzellen.

Wasser­stoff wäre ein idealer Energie­träger: Über­schüssige Wind­energie könnte Wasser in seine Ele­mente zer­legen, mit dem Wasserstoff ließen sich höchst effizient Brenn­stoff­zellen-Elektro­autos antreiben. Als Ab­gas ent­stünde dabei nur Wasser, die Reich­weite wäre wie gewohnt. Doch noch sind Brenn­stoff­zellen-Fahr­zeuge Rari­täten. Platin ist ext­rem teuer.

Eine der Schlüssel­kom­ponenten der Brenn­stoff­zelle ist der Platin-Kata­lysator, an dessen Ober­fläche der Sauer­stoff re­du­ziert wird. Sicher ist, dass hier­bei nicht die ge­samte Platin­ober­fläche kata­lytisch aktiv ist son­dern nur einige be­son­ders expo­nierte Stellen, soge­nannte aktive Zen­tren.

Heraus­zu­finden, was ein aktives Zen­trum aus­macht, daran arbeitet ein Team von Wissen­schaft­lern der Tech­ni­schen Uni Mün­chen TUM, der Ruhr-Uni Bochum, der École normale supérieure ENS Lyon, Centre National de la Re­cherche Scien­tifique CNRS, der Uni Claude Bernard Lyon 1 (Frank­reich) und der Uni Leiden (Nieder­lande).

Eine gängige Methode zur Ent­wick­lung von Kata­ly­satoren und zur Mo­de­llierung der am Kata­lysator ab­­laufenden Prozesse ist die computer­ge­stützte Simu­lation der che­mischen Vor­gänge. Mit wach­sender An­zahl zu be­rech­nender Atome werden die quanten­che­mischen Be­rech­nungen dabei aber schnell extrem auf­wändig.

Die unterschiedliche Zahl gleichartiger Nachbarn hat einen wichtigen Einfluss auf die katalytische Aktivität von Oberflächenatomen eines Nanop

Die unter­schied­liche Zahl gleich­artiger Nach­barn hat einen wich­tigen Ein­fluss auf die kata­lytische Akti­vität von Ober­flächen­atomen eines Nano­partikels. (Bild: CNRS)

Einen neuen Weg prä­sentieren die For­scher nun mit einer Me­tho­de, die sie „Co­ordi­nation-Acti­vity-Plots“ ge­tauft ha­ben. Sie stellt die Adsorp­tions­eigen­schaf­ten einer be­trach­teten Po­si­tion in einen direkten Zu­sammen­hang mit der Struk­tur. Basis dafür ist die „Gene­ralisierte Ko­ordi­nations­zahl“ (generalized coordination number, GCN). Sie zählt die di­rekten Nach­barn eines Atoms und die Ko­ordi­nations­zahlen von dessen Nach­barn.

Nach der neuen Me­thode be­rech­net besitzt eine ty­pische Pt(111)-Ober­fläche einen GCN-Wert von 7,5. Der optimale Kata­lysator sollte da­gegen einen Wert von 8,3 er­zielen, die dafür nötige grö­ßere Zahl an Nach­barn lässt sich erreichen, indem ge­zielt De­fekte in die Platin­oberfläche ein­ge­baut werden.

Um die Genauig­keit ihrer Methode unter Be­weis zu stellen, konzi­pierten die For­scher am Rechner einen Platin­kata­lysator, der eine er­höhte An­zahl solcher ak­tiver Zen­tren ent­hielt. An­schlie­ßend stellten sie den Modell­kata­lysator auf drei verschiedenen Synthese­wegen her. In allen drei Fällen zeigte der Kata­lysator eine drei­einhalb Mal höhere kata­lytische Akti­vität.

„Diese Arbeit er­öffnet einen völlig neuen Weg für die Kata­lysator­ent­wick­lung: die Ge­staltung von Mate­ria­lien auf Basis geometrischer Grund­prin­zi­pien, die auf­schluss­reicher sind als die ener­ge­tische Be­trach­tung“, sagt Federico Calle-Vallejo. „Ein weiterer Vor­teil der Methode ist, dass sie an­schau­lich auf einem der grund­legenden Prin­zipien der Chemie auf­baut, dem der Ko­ordi­nations­zahl. Dies ist eine er­heb­liche Er­leich­terung für die com­puter­ge­stützte Kata­lysator­ent­wick­lung.“

„Mit diesem Wissen könnte man Nano­partikel ent­wick­eln, die we­sent­lich we­niger Pla­tin ent­halten oder sogar andere kata­ly­tisch ak­tive Me­talle mit ein­be­ziehen. In Zu­kunft wollen die For­scher ihre Me­thoden auch auf andere Kata­lysatoren und Pro­zesse an­wenden. (Quelle: TUM)

Referenz: F. Vallejo et al.: Finding optimal surface sites on heterogeneous catalysts by counting nearest neighbors, Science, online 9. Oktober 2015; DOI : 10.1126/science.aab3501

Links: AG Physik der Energiewandlung und -speicherung (A. Bandarenka), Fakultät für Physik, Technische Universität München •  AG Analystische Chemie – Elektroanalytik und Sensorik (W. Schuhmann), Ruhr-Universität Bochum

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