Ein interdisziplinäres Forschungsteam der Technischen Universität München (TUM) hat die Größe von Platin-Nanopartikeln für die Katalyse in Brennstoffzellen so optimiert, dass die neuen Katalysatoren doppelt so leistungsfähig sind, wie die derzeit besten kommerziell verfügbaren Verfahren. Die Forschungsergebnisse sind in der Fachzeitschrift Angewandte Chemie erschienen.
Mit ihrer Forschung könnten die Wissenschaftler einen Beitrag dazu leisten, dass zukünftig neben Batterien auch verstärkt Brennstoffzellen den Strom für Elektroautos liefern. Brennstoffzellen verbrennen Wasserstoff – ein Gas, das beispielsweise aus überschüssigem Strom von Windkraftwerken erzeugt werden könnte. Allerdings ist das in Brennstoffzellen verwendete Platin selten und extrem teuer, was die Einsatzmöglichkeiten bislang stark einschränkte.
Um die ideale Lösung zu finden, entwickelte ein interdisziplinäres Team am Zentrum für Katalyseforschung (CRC) ein Modell, mit dem sich Katalysatoren idealerweise in Form, Größe und Größenverteilung der beteiligten Komponenten designen lassen. Die zentrale Frage lautete: Wie klein kann ein Häuflein Platin-Atome werden, um noch katalytisch hochaktiv sein zu können? „Es zeigte sich, dass es bestimmte optimale Platin-Haufengrößen geben könnte“, sagte Roland Fischer, Professor für Anorganische und Metallorganische Chemie an der TU München.
Ideal sind einen Nanometer große Partikel mit 40 Platinatomen
Ideal sind danach etwa einen Nanometer große Partikel, die rund 40 Platinatome enthalten. „Platinkatalysatoren dieser Größe haben ein kleines Volumen, aber eine große Zahl an stark aktiven Stellen, was zu einer hohen Massenaktivität führt“, sagte Aliaksandr Bandarenka, Professor für Physik der Energiewandlung und -speicherung an der TU München. Noch reiche das allerdings nicht für kommerzielle Anwendungen aus, hier sei eine Reduzierung der Platinmenge von jetzt 50 auf bis zu 80 Prozent notwendig.
Neben sphärischen Nanopartikeln erhoffen sich die Forschenden von weitaus komplexeren Formen eine höhere katalytische Aktivität. Für solche Modellierungen sind die jetzt etablierten Rechenmodelle ideal. „Allerdings erfordern komplexere Formen noch komplexere Synthesemethoden“, sagte Bandarenka. Gemeinsame rechnerische und experimentelle Studien werden dabei in Zukunft immer wichtiger.
Die Arbeiten wurden unterstützt durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) im Rahmen der International Graduate School of Science and Engineering der TU München, das Bildungsministerium der Tschechischen Republik und das Central European Institute of Technology (CEITEC) im tschechischen Brno.
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