机器学习赋能低铱水电解阳极装备 破解绿氢规模化 “铱资源枷锁”

本报讯 绿氢是我国实现双碳目标、构建新型能源体系的重要组成部分，质子交换膜水电解（PEMWE）凭借高电流密度、适配风光波动电源的优势，成为大规模绿氢制备的核心技术路径华东理工大...。但阳极氧析出反应高度依赖稀缺贵金属铱，商业电解槽阳极铱载量普遍达到 2‑4 mg・cm⁻²，全球铱年产量仅约 7 吨，资源短缺、成本高昂成为制约 PEM 水电解大规模落地的核心瓶颈。针对这一行业痛点，参赛研究生团队研发氢界面智造・机器学习赋能低铱水电解阳极装备，通过 “数据驱动分子筛选 + 温和界面改性 + 墨水工程 + 整机集成” 全链条创新，在不改造现有主流产线前提下，实现铱用量降低 75%‑80%，性能对标美国 DOE 2025 技术目标，为低成本规模化绿氢装备提供可落地的全新技术路线。

传统低铱技术大多依靠高温合金化、复杂纳米结构构筑，实验室性能优异，但工艺苛刻，难以对接工业化产线，很难从实验室走向量产。同时，修饰分子的选择长期依靠科研人员经验试错，庞大化学空间下筛选效率低下，制约界面调控技术迭代。

本项目跳出传统材料改性思路，将机器学习与理论计算结合，打通从分子筛选到电解槽整机的完整工程闭环。团队搭建包含硫醇、膦酸酯、胺类共 68 个分子的修饰剂候选库，选取 42 组分子的密度泛函理论（DFT）计算数据作为训练集，构建随机森林回归模型，模型对 DFT 基准计算预测均方根误差仅 0.046 eV，普通计算机即可快速完成大规模分子筛选。借助 SHAP 可解释性分析，厘清分子物理化学特征对界面性能的影响规律，最终锁定最优修饰分子 1‑氨基‑2‑甲基丙烷‑2‑硫醇（AMPT）。

不同于高温制备工艺，项目采用室温静电自组装工艺对市售商用氧化铱催化剂进行改性，在催化剂表面构建约 3 nm 的超薄修饰层，全程水‑乙醇液相反应，无需高温、真空设备，保留商业 IrO₂本体晶体结构。改性后催化剂表面浸润性发生显著变化，水接触角由 17° 提升至 107°。

催化剂墨水是决定催化层最终性能的关键环节。经过 AMPT 修饰的催化剂，墨水 Zeta 电位从‑3.9 mV 提升至‑21.7 mV，胶体稳定性大幅跨越 DLVO 稳定判据，有效抑制催化剂与离聚物团聚。分子动力学模拟证实，修饰层削弱离聚物在催化剂表面的过度强吸附，促使离聚物均匀分散。

依托超声喷涂工艺制备阳极催化层（ACL），催化层表面粗糙度由 22.2 nm 下降至 16.1 nm，离聚物形成厚度约 5 nm 均匀包覆层；导电面积从 61% 提升至 87%，面内电导率提升约 13 倍，电子导电网络与质子传输通道同步优化，大幅改善电极内部三相反应界面。

团队完成有效面积 6.8 cm² 的 PEM 水电解电解槽整机集成验证。阳极铱载量仅 0.4 mg・cm⁻²，整套膜电极铂族金属总载量 0.5 mg・cm⁻² 条件下，电解槽在 1.9 V 电压下实现 3.10 A・cm⁻² 电流密度，达到 DOE 2025 技术指标。半电池测试表明，改性催化剂 OER 过电位 η₁₀为 310 mV，质量活性是原始商业氧化铱的 1.3 倍，电化学活性面积提升约 5 倍。在 1 A・cm⁻² 恒电流长时运行 2000 小时，电压衰减率低至 2 µV・h⁻¹，兼顾高活性与运行稳定性。

从经济效益测算来看，对比传统 2.0 mg・cm⁻² 商业铱载量，该技术实现 75%‑80% 降铱。以 100 kW 电解槽为例，阳极铱耗材从 50 g 降至 10 g，极大降低贵金属物料成本。同等铱资源条件下，可以支撑 4‑5 倍规模电解槽产能，有效缓解全球铱资源供给紧张对绿氢产业的约束。

项目工艺路线对现有 MEA 产线具备优秀兼容性：直接采用市售商业 IrO₂粉体作为原料，仅需要在现有产线基础上增加一套常温液相改性单元，无需高温合金化、复杂纳米加工、真空工艺，现有超声喷涂、卷对卷制造产线可直接适配，打通从实验室研究走向工业化制造的桥梁。

业内研究普遍指出，当前很多低铱研究止步于材料实验室验证，忽视墨水、催化层微结构、整机装备的工程鸿沟，本项目构建 “机器学习筛选‑催化剂改性‑墨水调控‑催化层制备‑电解槽系统集成” 完整证据链。团队还选用机器学习预测的另一候选分子开展对照实验，同样获得性能提升，验证整套高通量筛选工作流具备可迁移能力，为 PEM 电解阳极界面开发提供智能化新范式。

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