🚀 2025〜2026年における「水素貯蔵材料」研究の最新トレンドまとめ

2026-02-05 Tii技術情報研究所

  1. 2025〜2026年「水素貯蔵材料」研究開発トレンド分析
    1. 📌 各技術の概要
      1. 1) 図表から実験データを抽出するAIワークフロー「DIVE」+水素貯蔵DB「DigHyd」
      2. 2) 約90℃で可逆に吸蔵・放出できる「H⁻伝導性固体電解質」を用いた電気化学水素貯蔵
      3. 3) 室温運用を狙う“水素リッチ液体”――ハイドライド系深共晶溶媒(DES)
      4. 4) 機械学習ポテンシャルMDで解く“ポリハイドライド形成の初期過程”
      5. 5) 汎用熱交換器+水素拡散板で高速吸放出:低コスト水素吸蔵合金タンク
      6. 6) Pd中の水素原子拡散を“量子トンネル”として高精度に計測
      7. 7) 粒界(Σ3(111))を設計してPdナノ構造の水素挿入を加速
      8. 8) 低コスト水素製造(AEM電解)と供給最適化:貯蔵を含む“水素システム”のコストを下げる
      9. 9) リグニン由来ジェット燃料を液体有機水素キャリア(LOHC)として使う:in-situ脱水素
      10. 10) 同じくWSU:リグニン由来ジェット燃料による“常温常圧での安全貯蔵”の説明を含む記事
    2. 🔍トレンド分析:効果・課題・今後の方向性
      1. 主要トレンド1:「低温で可逆に出し入れ」へ
      2. 主要トレンド2:液体キャリア(“運ぶ・貯める”の運用を簡素化)
      3. 主要トレンド3:“材料探索”がAIで産業スピードへ
      4. 主要トレンド4:ミクロ機構の解像度が上がり、“構造設計”が効いてくる
      5. 主要トレンド5:“タンク工学”で一気に実装へ
    3. 📈 まとめ:2026年以降の展望
      1. この1年の“勝ち筋”
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2025〜2026年「水素貯蔵材料」研究開発トレンド分析


水素の社会実装でボトルネックになりやすいのが「どう貯めて、どう運ぶか」。この1年は、材料そのものの高性能化だけでなく、AIで探索を加速し、低温で可逆に出し入れし、液体キャリアで運用を簡素化し、さらに“水素が材料中でどう動くか”の基礎理解を深める——という、研究のレイヤーが一段増えたのが特徴でした。

📌 各技術の概要

1) 図表から実験データを抽出するAIワークフロー「DIVE」+水素貯蔵DB「DigHyd」

2) 約90℃で可逆に吸蔵・放出できる「H⁻伝導性固体電解質」を用いた電気化学水素貯蔵

3) 室温運用を狙う“水素リッチ液体”――ハイドライド系深共晶溶媒(DES)

4) 機械学習ポテンシャルMDで解く“ポリハイドライド形成の初期過程”

5) 汎用熱交換器+水素拡散板で高速吸放出:低コスト水素吸蔵合金タンク

6) Pd中の水素原子拡散を“量子トンネル”として高精度に計測


7) 粒界(Σ3(111))を設計してPdナノ構造の水素挿入を加速

8) 低コスト水素製造(AEM電解)と供給最適化:貯蔵を含む“水素システム”のコストを下げる


9) リグニン由来ジェット燃料を液体有機水素キャリア(LOHC)として使う:in-situ脱水素

10) 同じくWSU:リグニン由来ジェット燃料による“常温常圧での安全貯蔵”の説明を含む記事


🔍トレンド分析:効果・課題・今後の方向性

主要トレンド1:「低温で可逆に出し入れ」へ

  • 効果:システム側の加熱エネルギーや安全対策が軽くなり、車載・建物・分散電源で扱いやすい。
  • 根拠例:H⁻伝導性固体電解質で約90℃動作の電気化学貯蔵。
  • 課題:容量・反応速度・長期サイクル・材料/電解質界面の劣化メカニズム。
  • 今後:固体電解質×金属水素化物電極の組み合わせ最適化、実装温度域(~60〜120℃)での耐久評価が主戦場。

主要トレンド2:液体キャリア(“運ぶ・貯める”の運用を簡素化)

  • 効果:高圧・極低温インフラを回避できれば、物流・貯蔵が一気に現実的になる。
  • 根拠例:ハイドライド系DES(−50℃安定、約60℃で放出、最大6.9 wt%)。
  • 課題:放出後の再水素化(リチャージ)条件、繰り返し安定性、副反応、コスト・安全性・取り扱い基準。
  • 今後:材料(液体)単体の性能だけでなく、再生プロセスを含めたLCA・OPEX最適化が不可欠。

主要トレンド3:“材料探索”がAIで産業スピードへ

  • 効果:論文図表に埋もれた実験データの再利用が進むと、探索サイクルが短縮し、候補の網羅性が上がる。
  • 根拠例:DIVEで図表データ抽出→DigHyd(>3万件)→逆設計で数分提案。
  • 課題:データの品質保証(誤抽出・条件の取り違い)、負例データ不足、再現性の担保、実験検証との接続。
  • 今後:AI提案を“当てる”より、なぜ当たるかを説明して合成・スケールに落とすワークフローが重要に。

主要トレンド4:ミクロ機構の解像度が上がり、“構造設計”が効いてくる

  • 効果:水素の拡散・挿入障壁を、粒界/歪み/量子効果まで含めて制御できれば、「速い貯蔵」へ直結。
  • 根拠例:Pd中の量子トンネル拡散の直接計測。 / Σ3粒界でPdの挿入速度加速。
  • 課題:狙った欠陥構造の量産再現性、経年での欠陥変化、材料コスト(Pdなど)。
  • 今後:粒界工学・ナノ構造・多孔化・複合化などの「構造設計」を、耐久とコストに両立させる設計指針が鍵。

主要トレンド5:“タンク工学”で一気に実装へ

  • 効果:材料が良くても熱管理や拡散が詰まると性能が出ない。既存部材流用でコストを下げつつ性能を上げるのが現実解。
  • 根拠例:汎用熱交換器転用+水素拡散板で低コスト高性能MHタンク。
  • 課題:大型化時の熱・拡散スケーリング、設置環境(建物)との安全設計、保守。
  • 今後:建物・都市インフラへの組み込み(オフサイト水素利用)を前提に、標準化・安全認証・量産工法が進む。

📈 まとめ:2026年以降の展望

項目 期待される進展
実用性 低温・高容量材料の商用化
安全性 長期安定性とサイクル耐久性の向上
コスト ノンレア/バイオ材料により低価格化
環境適合 再生可能原料利用の拡大
設計効率 AIによる材料予測・高速評価

この1年の“勝ち筋”

  • 低温可逆(~60〜100℃)に寄せて実装温度域を現実化
  • 液体キャリアで輸送・貯蔵の運用負担を削減
  • AI×データ基盤で探索速度を産業レベルに
  • 粒界/量子拡散など機構理解が設計変数として効き始めた
  • タンク設計で“使える性能”へ落とし込む

 

0500化学一般
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