Contribution: Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives

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CO2 electrolysis is a promising energy storage technology that uses renewable electricity to convert CO2 into valuable fuels and chemicals. Commercializing CO2 electrolyzers requires the development and optimization of new materials, such as membranes and electrocatalysts. Today, these materials are typically tested in isolation under conditions that are much different than that of an actual electrolyzer (wherein catalysts on gas diffusion electrodes (GDEs) are interfaced with membranes in a membrane electrode assembly (MEA)). As a result of this non-representative testing methodology, seemingly promising material candidates may fail to exhibit high performance once integrated into an electrolyzer. MEAs can be tested in benchtop reactors, however existing benchtop approaches for screening materials are inefficient and labour-intensive. The Recipient proposes to circumvent these challenges by designing and building a robotics-based materials acceleration platform (MAP) for MEA development. This MAP will robotically fabricate and characterize GDEs before transferring them to a semi-automated, high-throughput electrochemical testing station where the GDEs will be integrated into MEAs and tested under conditions representative of an operating electrolyzer. To further increase platform productivity, machine learning algorithms will be employed to automatically analyze experimental data and design highly-informative follow-up experiments. This combination of experimental automation and artificial intelligence will result in an autonomous platform for accelerating the development of new, scaleable, and industrially-relevant materials for CO2 applications.

L’électrolyse du CO2 est une technologie prometteuse pour le stockage de l’énergie qui utilise des sources d’énergies renouvelables pour convertir le CO2 en combustibles et en divers autres produits chimiques. La commercialisation des systèmes d’électrolyse du CO2 nécessite le développement et l’optimisation de nouveaux matériaux, comme des membranes et des électrocatalyseurs. Aujourd’hui, ces matériaux sont typiquement testés de manière isolée, dans des conditions très différentes de celles d’un système d’électrolyse en exploitation (dans lequel les catalyseurs présents sur les électrodes à diffusion gazeuse sont en contact avec les membranes à l’intérieur du module membrane-électrode). Par conséquent, cette méthodologie d’essai non représentatif peut faire sortir du lot des matériaux apparemment prometteurs qui peuvent ensuite se révéler peu performants une fois intégrés au système d’électrolyse. Les modules membrane-électrode (MEA) peuvent être testés sur des réacteurs de paillasse, mais les approches existantes pour la sélection des matériaux en laboratoire sont inefficaces et exigeantes en main-d’œuvre. Le récipiendaire propose de surmonter ces obstacles en concevant et en fabriquant une plateforme robotisée de sélection des matériaux pour le développement des MEA. Cette plateforme robotisée fabriquera et caractérisera les électrodes à diffusion gazeuse avant de les transférer vers une station d’essai électrochimique à haut débit semi-automatisée où elles seront intégrées aux MEA et testées dans des conditions représentatives d’un système d’électrolyse en exploitation. Pour augmenter encore davantage la productivité de cette plateforme, on utilisera des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les données expérimentales et concevoir des expériences de suivi hautement informatives. Cette combinaison d’automatisation expérimentale et d’intelligence artificielle permettra d’obtenir une plateforme autonome pour l’accélération du développement de nouveaux matériaux extensibles et utiles à l’industrie pour les applications liées au CO2.

In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems.

À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides.

Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas.

Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires.