Katalytische Grenzflächen für die Chemische Wasserstoffspeicherung (INW-1)

Katalytische Grenzflächen für die Chemische Wasserstoffspeicherung (INW-1)

Am INW-1 – Katalytische Grenzflächen (Nanoskala) stehen die elementaren Vorgänge auf der Katalysatoroberfläche bei der De(Hydrierung) von Wasserstoff-Speichermolekülen im Vordergrund. Unser Fokus liegt auf der Maximierung der Produktivität, Effizienz und Selektivität, um die Performance zu optimieren sowie Verluste und Degradation zu vermeiden und die Kosten zu reduzieren. Es gilt Reaktions- und Abbaumechanismen auf molekularer Ebene an den katalytisch aktiven Grenzflächen zu verstehen, um den Lebenszyklus der Speichermoleküle durch optimierte Katalysatormaterialien zusätzlich zu verlängern. Ein weiteres Ziel ist die Vermeidung von Edelmetallkomponenten, z. B. durch die Entwicklung neuartiger Legierungskatalysatoren. Zudem erforschen wir neue Speichermoleküle, z. B. mit reduzierter Dehydrierenthalpie oder biogenen Ursprungs, für welche die Elementarprozesse auf der Katalysatoroberfläche, geeignete Materialkombinationen und relevante Degradationsmechanismen ermittelt und grundlegend verstanden werden müssen. Neben dem Fokusthema chemische Wasserstoffforschung und den entsprechenden Fokusmolekülen (z. B. Methanol, DME, Ammoniak, Methan, Ameisensäure, LOHC), forschen wir auch noch auf den Gebieten der elektrochemischen Energiespeicherung, Wasserentsalzung und direkten Lithium-Extraktion.

Vor diesem Hintergrund betreiben wir am INW-1 grundlagen- und anwendungsorientierte Forschung zu Mechanismen und Prozessen auf atomarer bis mesoskaliger Ebene mit Schwerpunkt auf Grenzflächen- und Transportphänomenen. Hierbei arbeiten wir eng mit den anderen Institutsbereichen des INW und des Forschungszentrums Jülich zusammen, um die Technologieentwicklung ganzheitlich zu beschleunigen. Wir interpretieren das gewonnene grundlegende Verständnis im Kontext der Performance von Materialien und Devices und tragen so zu vorhersagbarem und skalierbarem Wissen für das rationale Design und neue Konzepte für verbesserte Materialien und Prozesse bei. Um die entsprechenden Phänomene zu untersuchen, nutzen und entwickeln wir zeit- und längenskalenübergreifende röntgen- und neutronenbasierte Methoden und verwenden entsprechende fortschrittliche (Big-)Data-Analytics-Tools und maschinelles Lernen. In diesem Zusammenhang betreiben wir entsprechende fortschrittlichen Infrastruktur und Messgeräte.

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Letzte Änderung: 24.10.2025