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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국과학기술원 Korea Advanced Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 정희태 |
참여연구자 | 정우철 , 정우성 , 최시영 , 김예솔 , 정현주 , 안현아 , 정승진 , 김준규 , 김현승 , 이성진 , 강창우 , Shu-An Chen , 이지우 , 이경문 , 김백민 , 문수민 , 양선미 , Ramil Babazad |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-12 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200009739 |
과제고유번호 | 1711151359 |
사업명 | 한국과학기술원연구운영비지원(R&D)(주요사업비) |
DB 구축일자 | 2022-09-24 |
키워드 | AI 머신러닝.질소 환원 촉매.화학/전기화학용 고활성 촉매.3차원 촉매층 구조 제어.AI machine learning.nitrogen reduction catalyst.electrocatalyst.3-dimensional catalyst structure control. |
Ⅳ. 연구개발결과
합성된 RuCu 합금 나노입자 촉매의 질소 전환 성능 측정 및 최적화를 완료함. 시뮬레이션을 통한 RuCu 합금 나노입자 촉매의 질소전환 메커니즘 분석함. 테입케스팅 (tape-casting) 기법을 활용한 LSCM 모델 전극 제작함. 금속 나노촉매 담지 및 ALD 기법을 통한 중간층 증착 공정 최적화함.
(출처 : 요약문 4p)
Ammonia is one of the irreplaceable minerals and is an important chemical used in fertilizers, dyes, explosives, pharmaceuticals and various industries. Therefore, electrocatalytic nitrogen reduction is a sustainable technology with great potential for ammonia production, and it is necessary to deve
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