LA1.2.7 – Sviluppo di processi di gassificazione di biomasse, reforming di biogas e processi integrati per produrre idrogeno per applicazioni stazionarie e validazione in reattori prototipali

Obiettivo 1: Produzione di idrogeno verde e pulito

REFERENTE/I

Alessandro Fortunelli – CNR

alessandro.fortunelli@cnr.it

Attività

  • modellazione e progettazione razionale di materiali e processi per gassificazione di biomasse e biogas per produrre H2 decarbonizzato per applicazioni stazionarie, utilizzando catalizzatori ad alta stabilità ed attività catalitica anche in presenza di contaminanti

studi sulla configurazione reattoristica e su processi di reforming non-catalitico e dry/steam di biogas in reattori intensificati a membrana sia da un punto di vista modellistico (studi di fluidodinamica) che sperimentale, per massimizzare la produzione di H2 decarbonizzato

sviluppo di modelli di siti catalitici su nanoparticelle, attivi nella decomposizione delle biogas/biomasse, e i cammini di reazione, derivando i diagrammi di energia libera corrispondenti

Figura 1

Attività della LA 1.2.7

Risultati

a) sviluppo di un approccio predittivo e high-throughput basato sul Machine-Learning per la ricerca dei catalizzatori più performanti

b) modelli e predizioni per mappare le proprietà di leghe ternarie in funzione della concentrazione dei componenti

c) predizione accurata dell’influenza della temperatura sulle prestazioni di reattori a membrana

d) sintesi di catalizzatori e dispositivi innovativi e dimostrazione della loro efficienza nella gasificazione di carbonio e idrogeno

Figura 2

a) Machine-Learning-Accelerated DFT Conformal Sampling of Catalytic Processes; b) Entalpia di formazione di leghe ternarie Au-Ag-Fe in funzione della composizione; c) aumento della conversione di CH4, CO2, H2 al variare della temperatura; d) Valori di Carbon e Hydrogen Gasification Efficiency

Team di ricerca I

Adolfo Iulianelli (CNR-ITM) – modelli e simulazioni di reattori a membrana per la produzione di H2 da steam/tri reforming of methane/biogas – collaborazioni scientifiche: Edinburgh University (UK), Atilim University (TU), Persian Gulf University (IR)

Daniel Forrer, Andrea Vittadini (CNR-ICMATE) – modelli di nanoparticelle di leghe metalliche – collaborazioni scientifiche: Padua University (IT)

Alessandro Fortunelli, Jacopo Lupi, Thantip Roongcharoen (CNR-ICCOM), Luca Sementa, Giovanni Barcaro (CNR-IPCF) – tecniche di (Reactive) Global Optimization e modelli ML-accelerated per la catalisi su nanoparticelle metalliche – collaborazioni scientifiche: California Institute of Technology (USA), Cambridge University (UK)

Team di ricerca – II

Francesco Urbani, Vitaliano Chiodo (CNR-ITAE) – preparazione e testing di catalizzatori – collaborazioni scientifiche: Edinburgh University (UK), Atilim University (TU), Persian Gulf University (IR)

Giovanna Ruoppolo, Pino Sabia (CNR-STEMS) – configurazione reattoristica in reattori a letto fluido

In collaborazione con:

Documenti

Pubblicazioni – I

1) A. Bakhtyari, M. Mofarahi, A. Iulianelli, Large-scale Fluidized-bed CH4 Pyrolysis Reactor for Simultaneous COx-free H2 and Carbon Production: Multi-objective Optimization and Artificial Intelligence Modeling of Different Process Schemes, Energy Conversion and Management, 336 (2025) 119885. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2025.119885

2) T. Torabi, A. Bairami, K. Ghasemzadeh, M.J. Shojaei, A. Iulianelli*, Optimization of Sustainable Biogas Valorization to Hydrogen via Tri-Reforming Process in Packed bed Membrane Reactor: An integrated CFD-ML Digital Twin Approach, Renewable Energy, 249 (2025) 123139. https://doi.org/10.1016/j.renene.2025.123139

3) Y. Nalbant Atak, A.C. Ince, C.O. Colpan, A. Iulianelli*, M.F. Serincan, U. Pasaogullari, Thermo-economic analysis of an integrated membrane reactor and CO2 capture system producing hydrogen, Energy Conversion and Management, 326 (2025) 119506.

https://doi.org/10.1016/j.enconman.2025.119506

4) K. Ghasemzadeh, T. Torabi, T. Yousefi Amiri, A. Fortunelli, A. Iulianelli*, Parametric and sensitive analysis of Pd-Ag MR performance in biogas reforming to generate decarbonized hydrogen by CFD-RSM method, Fuel, 365 (2024) 131205. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2024.131205

5) Conter, G.; Monti S., Barcaro G., Goddard, III, W.A.; Fortunelli, A. (2024) Functionalized Amorphous Carbon Materials via Reactive Molecular Dynamics Simulations. ACS Appl. Mater. Interfaces 16(36), 48043–48057, http://dx.doi.org/10.1021/acsami.4c06527, SSRN: https://ssrn.com/abstract=4681556 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4681556

Pubblicazioni – II

6) Roongcharoen T., Conter G., Sementa L., Melani G., Fortunelli A. (2024) Machine-Learning-Accelerated DFT Conformal Sampling of Catalytic Processes. J. Chem. Theory Comput. 20(21), 9580-9591, http://dx.doi.org/10.1021/acs.jctc.4c00643; cover: https://pubs.acs.org/toc/jctcce/20/21

7) Roongcharoen T., Sementa L., Fortunelli. A. (2025) Mechanistic Investigation of Methanol Aqueous-Phase Reforming via Water Dissociation over Pt and Pt-Mn Catalysts: A Density Functional Theory Insight. J. Phys. Chem. C 129(8), 4032-4042; http://dx.doi.org/10.1021/acs.jpcc.4c06657

8) Shen, Y.; Sementa, L.; Johnson, D. D.; Fortunelli, A.; An, Q.; Goddard, W. A. III (2025) Revolutionizing Ammonia Synthesis: FeCoNiAlSi High-Entropy Alloy Catalyst for Low-Pressure, Low-Temperature Applications. J. Am. Chem. Soc. 147(17), 14541-14553; http://dx.doi.org/10.1021/jacs.5c00606

9) Fracchia, M.; Roongcharoen, T.; Coduri, M.; Sementa, L.; Saeedi, S.; Nguyen, X.T.; Stoian, D.C.; Pitzalis, E.; Campanella, B.; Evangelisti, C.; Fortunelli, A.; Dal Santo, V.; Bossola, F. (2025) Enhancing and understanding the stability of Ni catalysts via In-promotion for the steam reforming of oxygenates: An in-depth operando XRD-XAS and modeling investigation. Appl. Catal. B 366, 125074, http://dx.doi.org/10.1016/j.apcatb.2025.125074

10) Lupi, J.; Roongcharoen, T.; Sementa, L.; Cicogna, F.; Nanni, A.; Fortunelli, A. (2025) Ammonia Evolution in Glycine Pyrolysis via Ionic-Pair Reaction Mechanisms. J. Am. Chem. Soc. (in press); http://dx.doi.org/10.1021/jacs.5c08868

Pubblicazioni – III

11) Roongcharoen, T.; Conter, G.; Melani, G.; Sementa, L.; Fortunelli, A. (2025) Extrapolation Techniques in Database Construction for Machine-Learning Potentials Achieving Sub-Chemical Accuracy in Sampling Conformal Funnels in Catalytic Processes. J. Chem. Theory Comput. 21 (in press), https://doi.org/10.1021/acs.jctc.5c00860

12) Melani, G.; Roongcharoen, T.; Conter, G.; Sementa, L.; Fortunelli, A. (2025) Machine-Learning-Accelerated Conformal Sampling of Methanol Catalytic Conversion on Bimetallic Systems. J. Phys. Chem. C (submitted)

13) L. Schio, G. Bavdek, C. Grazioli, C. Obersnù, A. Cossaro, A. Goldoni, A. Calloni, A. Bossi, G. Bussetti, A. Orbelli Biroli, A. Vittadini and L. Floreano, Seeding the vertical growth of laterally coherent coordination polymers on the rutile-TiO2(110) surface, Nanoscale, 16 (2024) 13071 https://doi.org/10.1039/D4NR01309C