Researchers from Japan Develop Data-driven Model for Hydrogen Storage

日本东北大学的研究人员开发了一种数据驱动模型，可以预测与脱氢相关的障碍，脱氢是一种涉及氢化镁中氢释放的化学反应，氢化镁是一种很有前途的固态储氢材料。

这种固态储氢工艺利用适度的热量和压力将气体与金属氢化物结合在一起。氢化材料随后可以在常温常压下安全储存，不会有任何氢气逸出。然后在不同的压力和温度条件下重复该工艺以进行脱氧。

研究人员声称，这一进步可以显著加速高性能储氢解决方案的开发。

固态储氢材料（如氢化镁）由于容量高且天然储量丰富，是高效储氢的首选材料。然而，计算脱氢能垒（决定储氢效率的一个关键因素）的复杂性限制了对其性能的评估。

新模型利用易于计算的参数和基于物理的方法避开了这一瓶颈，与传统的过渡态搜索方法相比，该方法能够以更少的计算量捕捉基本化学反应。

“我们的模型提供了一种更快、更有效的方法来预测氢材料的脱氢性能，”通讯作者 Hao Li 说。“这使我们能够弥补实验技术留下的知识空白，并加速高性能储氢解决方案的开发。”

该模型的预测结果通过实验测量进行了验证，为提高氢化镁的性能以满足美国能源部（DOE）的目标提供了明确的指导。

美国能源部已制定了车载储氢目标，力争到 2025 年实现系统储氢量达到车辆重量的 5.5%、每升体积可储氢 0.04 公斤。

研究人员计划将该模型扩展到其他金属氢化物，从而有可能发现用于储氢的新型复合材料。

Li 补充道：“通过将我们的模型应用于各种金属氢化物，我们可以加快氢材料的探索和优化，为更清洁、更高效的能源系统铺平道路。”