한미 공동 연구팀이 수소연료전지의 촉매 성능이 시간이 갈수록 떨어지는 과정을 원자 수준에서 밝혀냈다.

한국과학기술원(KAIST) 양용수·조은애 교수, 미국 스탠퍼드대와 로런스버클리국립연구소 국제 공동 연구팀은 연료전지 촉매 내부의 원자 하나하나가 수천번의 작동 사이클(충·방전 횟수) 동안 어떻게 움직이며, 어떤 방식으로 성능이 떨어지는지를 3차원으로 추적하는 데 성공했다고 14일 밝혔다.

수소차에 쓰이는 수소연료전지는 수소와 산소의 반응을 통해 전기를 만드는 장치다.

연료전지의 촉매 소재로는 주로 백금 기반 합금이 쓰이는데, 주행 과정에서 화학적·물리적 성능이 떨어지는 열화(degradation) 현상 때문에 상용화에 걸림돌이 되고 있다.

연구팀은 원자 하나하나의 3차원 움직임을 볼 수 있는 인공신경망 기반 원자 전자 단층촬영 기법을 개발했다.

여러 각도에서 X선 영상을 찍어 인체 내부를 3차원으로 보여주는 CT 단층촬영법처럼 전자현미경을 이용해 다양한 각도로 고해상도 이미지를 촬영하고 이를 인공지능 신경망과 결합해 촉매 내부 원자들의 3차원 위치를 정밀하게 재구성했다.

이를 통해 수천 개에 달하는 원자들이 연료전지 작동 과정에서 어떻게 이동하고 변형되는지를 생생하게 관찰할 수 있다.

연구팀이 백금-니켈 합금 나노입자를 수천차례 전기화학적으로 구동한 뒤 단계별 촉매 입자의 3차원 원자구조를 분석한 결과, 시간이 지남에 따라 입자 형태가 변형되고, 니켈이 빠져나가고, 제 기능을 잃어버린 모습이 관찰됐다.

반면 갈륨 원소를 조금 섞어준 촉매 입자에서는 성능 변화가 거의 없었다.

초기 성능도 뛰어나며, 오래 사용해도 성능을 그대로 유지함을 입증했다.

양용수 교수는 "이론 모델이나 시뮬레이션이 아닌, 실제 연료전지 촉매의 3차원 열화 과정을 원자 단위에서 정량적으로 측정한 것은 처음"이라며 "이번에 개발한 AI 기반 정밀 원자구조 분석 기술은 배터리 전극, 메모리 소자 등 다양한 나노소재 연구에도 활용할 수 있을 것"이라고 말했다.

이번 연구 성과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'(Nature Communications) 지난달 28일 자에 실렸다.