Abordagens de Modelagem em Tamanho Finito para a Triagem de Materiais na Produção de Hidrogênio Verde

• Processo: 25/20478-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2026
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2028
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Química - Físico-química
• Pesquisador responsável: Juarez Lopes Ferreira da Silva
• Beneficiário: Juan Carlos Roldao
• Instituição Sede: Instituto de Química de São Carlos (IQSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Empresa: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Química de São Carlos (IQSC)
• Vinculado ao auxílio: 17/11631-2 - CINE: desenvolvimento computacional de materiais utilizando simulações atomísticas, meso-escala, multi-física e inteligência artificial para aplicações energéticas, AP.PCPE
• Assunto(s): Aprendizado computacional Química computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Computational Chemistry | Finite-size Systems | Hydrogen Evolution Reactions | Hydrogen Production | machine learning | Metal-complexes | Química Computacional

Resumo

A transição energética global exige soluções tecnológicas que combinem sustentabilidade, eficiência e viabilidade econômica. Nesse contexto, a produção de hidrogênio verde por meio da eletrólise da água, impulsionada por fontes renováveis, tem se destacado como uma alternativa promissora para substituir os combustíveis fósseis em diversos setores estratégicos. No entanto, a eficiência global da eletrólise é atualmente limitada pelas barreiras cinéticas das reações de evolução do hidrogênio (HER) e do oxigênio (OER), que ocorrem nas interfaces eletrodo-eletrólito. O desenvolvimento de catalisadores eficientes, estáveis e de baixo custo continua sendo um dos principais gargalos para a implementação em larga escala dessa tecnologia.Este projeto propõe uma investigação teórica de alta precisão baseada em teoria do funcional da densidade (DFT) e modelos de clusters finitos, com o objetivo de elucidar os mecanismos fundamentais que regem a atividade catalítica de materiais baseados em metais de transição. A principal inovação reside no uso de modelos de tamanho finito (em contraste com os tradicionais modelos periódicos) para capturar explicitamente efeitos locais, como dopantes, defeitos estruturais, sítios subcoordenados e ambientes químicos heterogêneos. Adicionalmente, o projeto irá considerar a fluxionalidade estrutural, isto é, a contribuição de múltiplos estados metaestáveis de baixa energia além do mínimo global, permitindo uma descrição mais realista da atividade catalítica em condições operacionais. Essa abordagem é especialmente relevante para materiais complexos e não nobres, cuja atividade catalítica é frequentemente determinada por centros ativos bem definidos, e não pela periodicidade estendida da superfície. Todas as simulações serão realizadas com o código FHI-aims, que emprega orbitais centrados em átomos numericamente otimizados. O protocolo computacional incluirá otimizações geométricas, cálculos de energia de adsorção, análises vibracionais e investigações mecanísticas utilizando o método Nudged Elastic Band (NEB), com o objetivo de identificar estados de transição e determinar perfis energéticos de reação. Descritores-chave (e.g., energias livres de adsorção, gaps HOMO-LUMO, centros da banda-d e cargas de Bader) serão extraídos e correlacionados com o desempenho catalítico por meio de análises de diagramas tipo vulcão. Paralelamente, técnicas de ciência de dados e aprendizado de máquina (ML) serão empregadas para tratar os grandes volumes de dados gerados, descobrir descritores preditivos e orientar a seleção de catalisadores. Algoritmos supervisionados e não supervisionados serão utilizados para explorar relações entre estrutura eletrônica e atividade catalítica, contribuindo para o desenho racional de novos candidatos.Os resultados esperados incluem uma compreensão mecanística aprofundada das reações HER e OER em diferentes classes de materiais, como fosfetos, nitretos, carbonetos, dicalcogenetos de metais de transição (TMDs), hidróxidos lamelares, MXenes, ligas de alta entropia (HEAs) e estruturas porosas como MOFs e COFs. Com base nas descobertas computacionais, novos catalíticos modelo serão propostas e avaliadas quanto à sua viabilidade. Esta pesquisa está alinhada com os objetivos estratégicos do grupo QTNano, no Instituto de Química de São Carlos (IQSC-USP), e contribui para a iniciativa FAPESP-SHELL em produção sustentável de hidrogênio. Espera-se que o projeto apoie colaborações experimentais em andamento e resulte em publicações de alto impacto nas áreas de catálise computacional, química de materiais e conversão de energia. (AU)