ANR SOLAR Fuel
Projet SOLAR-Fuel
Design of new materials for SOLAR fuel production from machine learning and DFT calculations
Conception de nouveaux matériaux pour la production de carburant solaire grâce à l’apprentissage automatique et les calculs DFT
Mars 2026 – Mars 2030
Laboratoire coordinateur du projet : Unité de Catalyse et de Chimie du Solide (UCCS), Lille
Son coordinateur: Adlane SAVEDE (Professeur Université d’Artois)
Coordinateur IMN du projet : Houria KABBOUR DR CNRS (équipe MIOPS)
Partenaires :
Unité de Catalyse et de Chimie du Solide (UCCS, Lille)
IFP Energies Nouvelles (IFPEN)
Personnels IMN impliqués :
Romain GAUTIER (CR CNRS, équipe MIOPS)
David BERTHEBAUD (CR CNRS, équipe MIOPS)
Shunsuke SASAKI (CR CNRS, équipe PMN)
Financement total: 517 786 € dont 201 212 € pour l’ IMN
Le projet présenté propose de concevoir de nouveaux matériaux pour la production de carburant solaire. Nous souhaitons trouver, en particulier, de nouvelles compositions chimiques possédant des structures cristallines stables à bandes interdites. Ces dernières amélioreront la conversion du CO2 en CH4 et du H2O en H2.
Dans cet optique, un nouveau modèle d'apprentissage automatique (ML) développé par l'un des partenaires du projet sera utilisé. L'ensemble des données utilisées seront issues de données publiques de haute qualité provenant du site materialproject.org.
Une fois les structures souhaitées identifiées grâce à leurs propriétés optoélectroniques et leur stabilité confirmée par DFT, elles seront synthétisées. Elles auront également été caractérisées puis testées en photoélectrocatalyse de l'eau et en photoconversion du CO2. Nous nous concentrerons ainsi sur la génération de nouveaux matériaux issus de la famille des photocatalyseurs hétéro-anioniques, tels que les oxysulfures métalliques (MxOySz) et les oxyhalogénures (MOX).