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NTIS 바로가기주관연구기관 | 인하대학교 InHa University |
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연구책임자 | 함형철 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300010871 |
과제고유번호 | 1711159612 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-11 |
키워드 | 기계학습.계산화학.범밀도함수이론.암모니아.전기화학촉매.Machine Learning.Computational Chemistry.Density Functional Theory.Ammonia.Electrochemical Catalyst. |
□ 연구개요
그린 수소 저장으로 가장 주목을 받고있는 암모니아(NH3)을 생산하는 전통적인 방법으로는 질소와 수소를 합성하는 Haber-Bosch 공정이 있으나, 수소의 원료와 에너지원으로 화석연료를 사용하고 이산화탄소 배출이 많아 친환경적이지 않고, 고온·고압의 반응 조건을 유지하기 위한 에너지가 많이 든다는 단점이 있음. 이에 대한 대안으로, 최근 상온, 상압에서 전기화학적 촉매반응을 이용한 N2환원 (N2 reduction reaction, N2
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