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연구분야 과제목록 Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources
과제 상세정보의 과제목적분류, 소속, 과제명(국문, 영문), 연구기간, 연구비, 연구책임자, 연구내용(연구목표, 연구내용, 기대성과), 연구성과(논문, 특허, 보고서)의 항목에 관한 표입니다.
과제목적분류 환경보전 소속 자원활용연구본부 -
자원소재연구센터
과제명 국문 탄소중립 실현을 위한 Nd계 금속 순환 기술 및 AI 연계형 CO₂ 전해 전지 핵심 기술 개발
영문 AI-Assisted Discovery of Materials and Neodymium Utilization Strategies for CO2 Electrolysis Toward Carbon Neutrality
연구기간 2025.05.01 ~ 2027.12.31
연구비 1,173,402,000원
연구책임자 정인철
연구내용 연구목표 ◦ 인공지능 기반 CO2 전해 전지용 촉매 물성 예측 및 신소재 설계 기술 개발 - 촉매 전기전도도 예측 머신러닝 모델 개발 (예측 정확성 > 80%) - 세계 최고 수준 Nd 기반 촉매 소재 후보군 도출 (신소재 조성 > 20개) - 계산화학 기반 표면 반응 메커니즘 및 핵심인자 descriptor 개발 ◦ 세라믹 CO2 전해 전지 전기화학성능 평가 및 물성 분석 기술 개발 - Nd 기반 산화물 촉매 신소재 합성 및 평가 기술 개발 - 촉매 미세구조 및 전해 전지 플랫폼 최적화 - 인공지능 결과물 실험 연계 촉매 소재 개발 및 공정 최적화 - CO2 전해 전지 성능 평가 (전류 밀도 > 0.65 A/cm2, CO2 전해 효율 > 90%)
연구내용 가. Nd계 유가 금속 원료 순환을 위한 응용소재화 기술 개발 ◦ 란탄계열 유가 금속은 대부분 수입에 의존하고 있어, 이를 재활용 및 순환하여 얻은 원료를 순환하여 활용이 필요함 ◦ 기존 제련 분야 연구에서는 다양한 화학식 형태의 원료들로 회수하는 연구들을 활발히 추진 중임 ◦ 이에 대응하여 Nd계 금속이 응용소재로 개발되어 산업에 활용될 수 있도록 촉매 개발 기술을 확보하고자 함 나. 인공지능 기반 CO2 전해 전지용 촉매 물성 예측 및 신소재 설계 기술 개발 ◦ 본 연구에서는 첨단산업 응용 연구를 가속화하기 위해서, 인공지능을 기반으로 촉매 후보군 신소재 조성을 예측할 것임. 이를 위해서 결정구조 모체를 탐색하고 train 및 test 데이터셋 split 기반 고정확성의 머신러닝 모델을 개발하고자 함 ◦ 또한, Density functional theory calculations 기반 계산화학을 이용하여 촉매로 활용하기 위해 소재에 요구되는 핵심 인자를 도출하기 위해서 원자 단위 시뮬레이션을 이용한 표면 반응 메커니즘을 집중 분석할 것임 ◦ 최근 산학연 전 분야에서 인공지능 및 계산과학을 이용한 연구의 수요가 급증하고 있기 때문에, 촉매 개발을 위한 고정확성 기술을 이용해 소재를 스크리닝하는 연구를 선제적으로 수행하면 우수 연구성과 확보 및 기술이전에 우위를 선점할 수 있을 것으로 기대 ◦ 본 연구로 개발한 소재 설계 기술을 바탕으로 연구팀간의 협력과 피드백을 통해 및 CO2 전해 전지 성능 최적화를 위한 원료의 화학적을 조성 제어하는 전략을 추진할 것임 다. 세라믹 CO2 전해 전지 개발 ◦ 탄소 배출량을 저감하고, 새로운 화학 물질 생산을 위해 기초 원료를 생산하는 연구가 주목받고 있으며, 그 중에서 비귀금속 촉매를 이용한 세라믹 CO2 전해 전지 연구가 High-profiled 저널들에서 보고되고 있음 ◦ 이 때, 세라믹 CO2 전해 전지의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 것은 촉매 소재이기 때문에, 많은 연구들이 촉매 신소
기대성과 ◦ 비귀금속 활용 기반 CO2 eletrolysis 기술 개발을 통해 이산화탄소 저감을 달성하는 동시에 탄소의 자원화를 통해 자원효율 증대 실현 ◦ syngas 등 기초 화학 원료 생산을 통한 고부가가치 자원자급률 향상 ◦ 국내 Nd계 산업 활용 가능성 제시를 통한 공급망 의존도 탈피 ◦ 강산 사용 저감 등의 지속가능한 친환경 정제 기술 및 전구체 제조 기술 확보 ◦ 순환 원료 활용 가능성 제시를 통해 신소재 개발 비용 경제성 향상 ◦ 최적 CO2 eletrolysis 성능 확보를 위한 촉매 신소재용 머신러닝 모델 개발을 통해 효율적인 물질 후보군 스크리닝 ◦ 계산화학을 이용한 촉매 결정구조 모체 선정 및 전기화학반응 메커니즘 평가 및 핵심인자 도출을 통한 소재 설계 기술 선점
연구성과 논문(0건)
특허(0건)
보고서(0건)