Materialien für Energiekonversion und Speicherung
Materials for Energy Conversion and Storage
Wissenschaftsdisziplinen
Chemie (50%); Nanotechnologie (25%); Physik, Astronomie (25%)
Keywords
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Energy Conversion,
Energy Storage,
Surfaces,
Interfaces,
Electrocatalysis,
Photocatalysis
Die anhaltende Verbrennung fossiler Brennstoffe infolge des wachsenden Energiebedarfs hat die Welt in eine Klimakrise geführt. Wir können nicht länger Kohlenstoff aus der Lithosphäre in die Atmosphäre überführen, um unsere Energie, Chemikalien, Materialien und Brennstoffe zu erhalten. Stattdessen müssen wir Elemente, die bereits in der Atmosphäre oder Biosphäre vorhanden sind, nutzen, um recycelbare Träger für erneuerbare Energie zu produzieren. Das Schließen der Wasser- und Kohlenstoffdioxidzyklen wird entscheidend sein, da dies der Schlüssel zur Speicherung von nachhaltiger Energie in synthetischen Chemikalien (=Brennstoffen) ist. Unsere Vision ist, ein Forschungszentrum für Energiematerialien zu schaffen, welches das Verständnis und Design effizienter Energieumwandlung ermöglicht und den Weg zu einer fossil-freien Gesellschaft ebnet. Reichlich vorhandene Moleküle wie Wasser und Kohlenstoffdioxid sind der ideale Ausgangsstoff für die chemische Speicherung von Energie aus erneuerbaren Quellen. Zwei potenzielle Wege sind die Spaltung von Wasser in Sauerstoff und Wasserstoff und die Umwandlung von Kohlenstoffdioxid in höherwertige Produkte: Handelschemikalien (Ameisensäure, Formaldehyd, Methanol, Methan als Ersatz für Erdgas) und Brennstoffe (längerkettige Alkane, Olefine). Nachhaltige Umwandlungsprozesse sind die Elektrokatalyse (unter Verwendung von Elektrizität) und die Photokatalyse (unter Verwendung von Sonnenlicht), sie leiden jedoch unter geringer Effizienz und dem Bedarf an Edelmetallkatalysatoren. Wir müssen seltene Elemente durch häufige ersetzen und alternative, kostengünstige Katalysatoren mit hoher Aktivität, Selektivität und Stabilität entwickeln. Um diese Ziele zu erreichen, müssen wir die grundlegenden Prozesse, Mechanismen und Materialeigenschaften von Elektro- und Photokatalysatoren auf atomarer Ebene verstehen. Wir müssen wissen, wie Oberflächen auf molekularer Ebene über einen weiten Parameterbereich funktionieren. Ein langfristiges Ziel ist, das grundlegende Verständnis und Design fortschrittlicher Energiewerkstoffe mittels Interaktion mit relevanten Unternehmen auf Anwendungen zu übertragen. Die vielseitige Natur des Problems erfordert einen interdisziplinären Ansatz. Der Excellenzcluster vereinigt die besten Köpfe unseres Landes und gibt ihnen die Mittel, um zusammenzuarbeiten und ein Netzwerk aufzubauen, das wissenschaftliche Durchbrüche verspricht und Talente anzieht. Das Team umfasst Experten_innen aus den Bereichen Physik, Chemie, Oberflächen- und Materialwissenschaften, sowie computergestützte Modellierung. Das Zentrum fördert junge Wissenschaftler_innen und bietet ein strukturiertes Promotionsprogramm für Doktorand_innen, sowie spezielle Schulungen für Postdocs und junge Forscher_innen. Der Vorstand besteht aus Ulrike Diebold (TU Wien), Stefan Freunberger (IST Austria), Leticia Gonzlez (Universität Wien), Julia Kunze-Liebhäuser (Universität Innsbruck) und Günther Rupprechter (TU Wien; Forschungsdirektor).
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Director of Research (17.10.2022 - )
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Board of Directors (17.10.2022 - )
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Board of Directors (17.10.2022 - )
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Board of Directors (17.10.2022 - )
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Board of Directors (17.10.2022 - )
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Alexander Opitz, Technische Universität Wien (31.3.2023 -)
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Alexey Cherevan, Technische Universität Wien (31.3.2023 -)
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Dominik Eder, Technische Universität Wien (31.3.2023 -)
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Florian Libisch, Technische Universität Wien (31.3.2023 -)
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Gareth Parkinson, Technische Universität Wien (31.3.2023 -)
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Georg Kent Hellerup Madsen, Technische Universität Wien (31.3.2023 -)
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Jürgen Fleig, Technische Universität Wien (31.3.2023 -)
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Katharina Schröder, Technische Universität Wien (31.3.2023 -)
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Markus Valtiner, Technische Universität Wien (31.3.2023 -)
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Davide Bonifazi, Universität Wien (31.3.2023 -)
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Georg Kresse, Universität Wien (31.3.2023 -)
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Jani Kotakoski, Universität Wien (31.3.2023 -)
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Christoph Rameshan, Montanuniversität Leoben (3.7.2024 -)
- Andreas Stierle, Deutsches Elektronensynchrotron - Deutschland
- Martin Bram, Forschungszentrum Jülich - Deutschland
- Norbert H. Menzler, Forschungszentrum Jülich - Deutschland
- Karsten Reuter, Fritz-Haber-Institut d. Max-Planck-Gesellschaft Berlin - Deutschland
- Aliaksandr Bandarenka, Technical University of Munich - Deutschland
- Jan Rossmeisl, University of Copenhagen - Dänemark
- Livia B. Pártay, University of Warwick - Großbritannien
- Luca Gregoratti, Elettra-Sincrotrone Trieste - Italien
- Nicola Armaroli, ISOF - Italien
Research Output
- 8 Publikationen
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2024
Titel Enhanced photochemical effects of plasmonic cluster catalysts through aggregated nanostructures DOI 10.1039/d4gc00560k Typ Journal Article Autor Hu X Journal Green Chemistry Seiten 6994-7001 -
2024
Titel Harnessing a Ti-based MOF for selective adsorption and visible-light-driven water remediation DOI 10.1039/d4ta01967a Typ Journal Article Autor Myakala S Journal Journal of Materials Chemistry A Link Publikation -
2024
Titel Engineering Materials for Catalysis DOI 10.3390/catal14050293 Typ Journal Article Autor Pintar A Journal Catalysts Seiten 293 Link Publikation -
2024
Titel Allantoin-modified Cu@NiCo-MOF nanocubes as an effective catalyst for propargylamine synthesis DOI 10.1016/j.matlet.2024.137015 Typ Journal Article Autor Pan Y Journal Materials Letters Seiten 137015 -
2024
Titel Single atoms and metal nanoclusters anchored to graphene vacancies DOI 10.1016/j.micron.2024.103667 Typ Journal Article Autor Trentino A Journal Micron Seiten 103667 Link Publikation -
2024
Titel Defect-Rich CuZn Nanoparticles for Model Catalysis Produced by Femtosecond Laser Ablation DOI 10.1021/acsami.4c07766 Typ Journal Article Autor Lasemi N Journal ACS Applied Materials & Interfaces Link Publikation -
2024
Titel MOCHAs: An Emerging Class of Materials for Photocatalytic H2 Production DOI 10.1002/smll.202400348 Typ Journal Article Autor Myakala S Journal Small Link Publikation -
2024
Titel Spatially resolved uncertainties for machine learning potentials DOI 10.26434/chemrxiv-2024-k27ps Typ Preprint Autor Heid E Link Publikation