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Plataforma de Apoio a Gestão Estratégica - PAGE/UCB
Projeto: Síntese de nanocompósito de nanoplacas de TiO2 com facetas {001} expostas e grafeno “verde” aplicado a produção fotocatalítica de hidrogênio via water splitting otimizada por Inteligência Artificial
| Coordenador(a): | LUIZ FERNANDO ROMANHOLO FERREIRA  |
| Vigência: | 15/12/2022 a 31/12/2026 |
| Situação: | Ativo |
| Programa/Curso: | Ciências Genômicas e Biotecnologia - Stricto Sensu |
| Agência: | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico |
| Edital: | Chamada CNPq/MCTI/FNDCT Nº 18/2022 - Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação em Apoio (IBH2 MCTI) |
| Chamada | Chamada Única |
Resumo:
| Das diferentes formas de produção de hidrogênio (H2), a divisão fotocatalítica da água (water splitting) apresenta-se como uma das mais promissoras, pois usa a água como matéria-prima e, sendo o vapor d’água o subproduto da combustão, obtém-se um ciclo sustentável, principalmente quando a luz solar é a fonte energética usada para a sua produção. A fotocatálise heterogênea aplicada à produção de H2 oferece facilidade de implementação e baixo custo, no entanto, ainda há uma limitação quanto à baixa eficiência dos fotocatalisadores comerciais, o que muitas vezes inviabiliza o processo. Esse fato faz com que exista uma busca incessante por semicondutores mais fotoativos, capazes de converter energia solar em energia química. Materiais a base de grafeno têm auxiliado a atender essa exigência, pois permitem não apenas reduzir o band gap do semicondutor como também prevenir a recombinação dos pares elétron/lacuna fotogerados. Sendo assim, o projeto propõe produzir nanoplacas de óxido de titânio (TiO2) com alto percentual de exposição da faceta {001}, considerada a mais fotoativa, e impregna-la com grafeno “verde”, sintetizado via esfoliação de cisalhamento (considerada a técnica mais promissora para esfoliação de grafite) usando um resíduo da indústria de alimentos (pulp wash) como solvente natural. Para estudar a eficiência na produção de H2 via water splitting será usado um modelo de machine learning para otimizar o processo de acordo com as condições operacionais. Espera-se então sintetizar um nanocompósito de alta eficiência, com o menor impacto ambiental possível, fotoativo sob a luz solar e estudar sua eficácia na produção de H2 usando técnicas de Inteligência Artificial. |
Equipe:
Orçamento Aprovado:
| Bolsas | R$ 212.400,00 |
| Material de Consumo | R$ 100.000,00 |
| Material Permanente | R$ 446.000,00 |
| Valor Total | R$ 758.400,00 |