Aus CO2 kann mit Katalysatoren und Elektrolyse Kunststoffe und Sauerstoff gewonnen werden

(pte) – Forscher am Massachusetts Institute of Technology (MIT) http://mit.edu haben einen Weg gefunden, CO2 ähnlich wie Wasser per Elektrolyse in industriellem Maßstab zu spalten. Dazu wird es in Wasser gelöst und einer elektrischen Spannung ausgesetzt. Je nach Prozessführung entsteht dabei neben Sauerstoff reiner Kohlenstoff, ein chemischer Rohstoff oder Sprit für Autos, Flugzeuge und Schiffe.

Spannung kurz abschalten

Nach mehr oder weniger kurzer Zeit spaltet der Elektrolyseur nicht mehr CO2, sondern Wasser, was in diesem Zusammenhang unerwünscht ist, weil es den Wirkungsgrad des Prozesses schmälert, auf den es ankommt, eben die Umwandlung von CO2 in nützliche Produkte. Der Elektrolyseur weicht auf die Wasserspaltung aus, weil sich nach einer gewissen Zeit in der Nähe der Elektroden kaum noch CO2-Moleküle befinden, denn sie alle sind aufgespalten worden.

Wird die Spannung nicht kontinuierlich aufrechterhalten, sondern ab und zu der Strom ausgeschaltet, kann die CO2-Konzentration nahe den Elektroden wieder steigen, so dass der erwünschte Spaltungsprozess wieder beginnt, wenn die Spannung erneut aufgebaut wird. Mitentscheidend für den Erfolg des Prozesses ist der Katalysator, der die Spaltung ermöglicht.

Maschinenlernen unterstützt

Kripa Varanasi und sein Post-Doc Alvaro Moreno Soto sowie Doktorand Jack Lake haben mit drei verschiedenen Katalysatoren gearbeitet und sich dabei auf die Entwicklung eines Sensorsystems konzentriert. Dieses soll exakte Infos darüber liefern, wann der richtige Zeitpunkt zum Abschalten und Wiedereinschalten des Stroms ist.

Die MIT-Forscher haben ausgefeilte Analysetechniken einschließlich Gaschromatografie eingesetzt und landeten schließlich bei einer einfachen pH-Analyse. Sie gibt Aufschluss über den Säuregehalt des Wassers. Er nimmt ab, je weniger CO2 darin gelöst ist. Diese Möglichkeit, die Reaktion in Echtzeit einfach zu überwachen, könnte zu einem System führen, das durch maschinelles Lernen optimiert wird und die Produktionsrate der gewünschten Verbindungen durch kontinuierliches Feedback steuert, sagt Soto abschließend.