青色顔料を用いた多層構造の炭素系材料が CO2資源化に有効であることを発見~カーボンリサイクルを促進し、地球温暖化抑制への貢献に期待~

2025-09-01 東北大学

東北大学材料科学高等研究所を中心とする研究チームは、AIによる大規模データ解析で220種類の候補物質から青色顔料コバルトフタロシアニン(CoPc)を二酸化炭素(CO₂)資源化触媒として最適と特定しました。カーボン素材ケッチェンブラック(KB)上にCoPcの多層シェルを形成したコアシェル型触媒を開発し、CO₂を高効率かつ高選択的に一酸化炭素(CO)へ電気化学的に変換することに成功しました。単分子層ではなく多層のCoPc形成が触媒性能を飛躍的に高めることを実験と理論計算の両面で証明。これにより高活性・高耐久性の安価な触媒利用が可能となり、COを経由した合成燃料製造プロセスに大きく貢献します。本技術は低コストかつ高効率のCO₂有効活用(CCU)に直結し、地球温暖化抑制とカーボンリサイクル社会実現に資する次世代技術として期待されます。研究成果は国際誌 Applied Catalysts B: Environment and Energy に掲載されました。

青色顔料を用いた多層構造の炭素系材料が CO2資源化に有効であることを発見~カーボンリサイクルを促進し、地球温暖化抑制への貢献に期待~
図1.コバルトフタロシアニン(CoPc)多層シェル構造を有する触媒と既往の錯体分子触媒を用いたCO2→CO研究との比較。

<関連情報>

単一分子パラダイムの打破:CO2からCOへの電気化学的還元における優れた活性単位としての多層コバルトフタロシアニン/カーボンコアシェル構造 Breaking the single-molecule paradigm: Multilayer cobalt phthalocyanine/carbon core-shell structure as the superior active unit for CO2-to-CO electroreduction

Tengyi Liu, Di Zhang, Yue Chu, Keitaro Ohashi, Yutaro Hirai, Koju Ito, Kosuke Ishibashi, Yasutaka Matsuo, Junya Yoshida, Shimpei Ono, Kazuhide Kamiya, Hao Li, Hiroshi Yabu
Applied Catalysis B: Environment and Energy  Available online: 17 August 2025
DOI:https://doi.org/10.1016/j.apcatb.2025.125852

Highlights

  • Developed multilayer CoPc/carbon structure with superior active units for electrocatalytic CO2 reduction.
  • AI-powered large-scale data mining of 220 M-N-C materials guided electrocatalyst selection.
  • Achieved ultrahigh CO current density of ‐595 mA cm-2, mass activity of 6537 A g-1, and 100 h stability for CO electrosynthesis.
  • Further AIP-LDM confirms that our performance metrics surpass all previously reported Pc-based catalysts.
  • Surface charge transfer and structural advantages of multilayer CoPc/KB hybrid boost intrinsic activity and catalytic efficiency.

Abstract

Conventional “chemical intuition” attributes the electrocatalytic activity of phthalocyanines (Pc) to idealized single-molecule/carbon models, however, we reveal that a multilayer Pc/carbon architecture more accurately reflects the true active units. Using AI-powered large-scale data mining (AIP-LDM), we examined 220 metal-nitrogen-carbon (M-N-C) materials for CO2-to-CO electroreduction, identifying cobalt-phthalocyanine (CoPc) as a promising candidate. When integrated with Ketjen Black (KB), the resulting CoPc/KB electrode achieves a large CO current density of −595 mA cm−2 and a high mass activity of 6537 A g−1, while maintaining > 90 % CO selectivity at −100 mA cm−2 for 100 h. Comprehensive analyses reveal CoPc molecules form polycrystalline layers on KB, creating a multilayer CoPc/carbon core-shell structure that induces surface charge transfer (SCT). Theoretical calculations confirm even minimal SCT significantly enhances intrinsic activity. Further AIP-LDM findings show our hybrid surpasses all reported Pc-based catalysts, highlighting this multilayer Pc/carbon architecture’s advantages and affirming its strong industrial potential in Pc materials.

0505化学装置及び設備
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