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Iridium ist der Schlüssel – aber ein sauteurer!

Die Anode eines PEM-Elektrolyseurs ist übrigens mit Iridium beschichtet, einem der seltensten Elemente auf der Welt. Rund 0,67 Gramm des silberweißen Edelmetalls werden derzeit pro Kilowatt Leistung benötigt, heißt es. Das Problem dabei ist, dass Iridium mit einem Vorkommen von 0,000003 Parts per million und einer weltweiten jährlichen Fördermenge von neun Tonnen (2020) auch noch zu den teuersten Elementen überhaupt zählt. Ein Forschungsteam um Stefan Kölle vom Fraunhofer IPA hat deshalb mit Experten vom Leibniz-Institut für Katalyse nach Wegen gesucht, über die sich der Iridiumanteil in PEM-Elektrolyseuren reduzieren lassen kann. Sogar zwei Möglichkeiten hat das Team dann im Teilprojekt Iridium-reduzierte Anodenkatalysatoren für die PEM-Wasserelektrolyse („IREKA“) näher betrachtet. Dabei muss man wissen, dass nur das Material direkt an der Oberfläche aktiv an der Aufspaltung von Wasser beteiligt ist. Die darunterliegenden Schichten braucht es deshalb nicht. Mithilfe der Galvanotechnik hat man deshalb nun hauchdünne Iridiumbeschichtungen geschaffen, die genauso gut funktionieren, wie die dickeren. Allerdings sei noch offen, ob die elektrochemisch abgeschiedenen Iridiumbeschichtungen auch genauso stabil seien.

Die zweite Möglichkeit betrifft Legierungen, die zum Iridium noch weitere Metalle enthalten (etwa Zinn oder Ruthenium). Die elektrochemische Abscheidung der dann nur noch iridiumhaltigen Legierungen stellt dabei aber eine Herausforderung mit großem Forschungsbedarf dar. Legierungen mit Nickel haben sich leider als unbrauchbar herausgestellt, so die Stuttgarter. Denn sie lösten sich elektrochemisch recht schnell auf. Mit Zinn und Ruthenium aber ließen sich sehr aktive Legierungen erreichen, wobei Ruthenium aber leider ähnlich selten ist wie Iridium. Es sind aktuell keine edelmetallfreien PEM-Elektrolyseure in Sicht, müssen die Forscher zugeben. Umso wichtiger sei es deshalb, die Kreislaufwirtschaft sowie die Entwicklung von Katalysatorschichten mit minimiertem Edelmetalleinsatz – ohne Verlust bei der Leistungsfähigkeit – in die Wege zu leiten.

Mit dem Quantencomputer zur besten Legierung

Um die Frage, mit welchen Materialien die Elektrolyse möglichst lange und auch noch stabil läuft, ging es im Teilprojekt Entwicklung von hybriden Quantum Computing Methoden für die Degradationsmodellierung von alkalischen Elektrolyseuren („DEGRAD-EL3-Q“). Denn bevor man viel Geld für mitunter teure Rohstoffe ausgibt, sollte man mithilfe von Computersimulationen erst mal klären, wie sich die Materialien bei der Elektrolyse überhaupt verhalten, wirft Jan Schnabel vom Forschungsteam Quantencomputing am Fraunhofer IPA dazu ein. Abhängig von den Materialeigenschaften könnten klassische Simulationsmethoden jedoch dabei an ihre Grenzen stoßen. Denn um ein Material in allen Details zu verstehen, muss es bis hinunter zur Molekülebene genau betrachtet und simuliert werden, wie der Experte erklärt. Deshalb richten die Forscher den Blick auf Quantencomputing-Methoden, die einen erheblichen Vorteil im Vergleich zu klassischen Computern ins Feld führen. Das Team konzentrierte sich dabei auf methodische Entwicklungsarbeiten, wodurch es wichtige Einblicke in die grundlegenden Mechanismen verschiedener Quantenalgorithmen erhalten hat, mit denen bisherige Methoden verbessert werden können.

Wenn es aber darum gehe, Lebensdaueranalysen von Elektrolyseuren besser zu verstehen, eigneten sich klassische KI-Modelle (KI = künstliche Intelligenz) wieder hervorragend für die Modellbildung und die Vorhersage. Das Degradationsverhalten eines Elektrolyseurs war bisher außerdem noch nicht bis in alle Einzelheiten bekannt. Klar war laut Schnabel nämlich nur, dass viele Betriebsparameter berücksichtigt werden müssen und dass jeder einzelne die Lebensdauer beeinträchtigen kann. Basierend auf experimentellen Messdaten der Projektpartner hat man aber nun ein fortschrittliches „Machine Learning“-Modell entwickelt, mit dem das die Effektivität betreffende Abbauverhalten eines Elektrolyseurs jetzt vorhergesagt werden kann.

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