Reference number : 172-2020-2021-Q4-968585, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : The Governors of the University of Calgary, recipient country : CA, recipient province : AB, recipient city : Calgary|Calgary, recipient postal code : T2N 1N4, program name english : Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives, program name french : Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D, program purpose english : Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas., program purpose french : Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires., agreement title english : Catalyst development for CO2 conversion to value-added chemicals using combined DFT/ML and experiment., agreement title french : Développement de catalyseurs pour la conversion du CO2 en produits chimiques à valeur ajoutée par l’expérimentation combinée à la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT) et à l’apprentissage automatique, agreement number : 968585, agreement value : 199430.0, agreement start date : 2021-02-04, agreement end date : 2023-04-30, description english : Electrochemical CO2 reduction is a one-of-a-kind approach to mitigate atmospheric CO2 concentration and generate carbon neutral fuels or industrial chemicals. At the cost of high overpotentials and low selectivity, copper-based catalysts are currently being extensively examined for electrochemical conversion of CO2 to methane and ethylene. Discovering novel catalytic materials that can overcome the challenges of commonly used copper-based catalysts has been a long-standing goal. The Project combines advanced experimental techniques, density functional theory (DFT) and machine learning (ML) to develop and identify active, stable, and selective catalyst materials for CO2 reduction reaction (CO2RR).
The Project will also result in an improved Orbital Crystal Graph Convolutional Neural Network (OGCNN) model. Improved features of the model include orbital interaction and electronic structure attributes such as
Fukui Function. New catalyst materials designed by the improved OGCNN model will be experimentally tested to confirm improved performance in CO2RR., description french : La réduction électrochimique du CO2 est une approche unique en son genre pour atténuer la concentration de CO2 dans l’atmosphère et générer des combustibles ou des produits chimiques industriels neutres en carbone. Au prix de surtensions élevées et d’une faible sélectivité, les catalyseurs à base de cuivre font actuellement l’objet d’un examen approfondi pour la conversion électrochimique du CO2 en méthane et en éthylène. La découverte de nouveaux matériaux catalytiques capables de surmonter les difficultés des catalyseurs à base de cuivre couramment utilisés est un objectif de longue date. Le projet combine des techniques expérimentales avancées, la théorie fonctionnelle de la densité (DFT) et l’apprentissage automatique pour développer et trouver des matériaux catalytiques actifs, stables et sélectifs pour la réaction réductive du CO2 (CO2RR). Le projet aboutira également à un modèle amélioré de réseau de neurones à convolution du graphique des orbitales cristallines (OGCNN). Les caractéristiques améliorées du modèle comprennent l’interaction orbitale et les attributs de structure électronique tels que la fonction de Fukui. De nouveaux matériaux catalytiques conçus par le modèle amélioré de l’OGCNN seront testés expérimentalement pour confirmer l’amélioration des performances du CO2RR., expected results english : In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems., expected results french : À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides., additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada