Neues DFG-Projekt SynDiPET treibt die Entwicklung von Protonenkeramik für die Wasserstofftechnologie voran
Die DFG fördert ein neues Projekt unter der Leitung von Prof. Dr. Bai-Xiang Xu.
15.12.2025
Wasserstoff ist eine Schlüsseltechnologie für die Energiewende, insbesondere für die großtechnische Speicherung erneuerbarer Energien. Die Wasserelektrolyse ermöglicht eine klimafreundliche Wasserstofferzeugung ohne CO₂-Emissionen. Unter den Elektrolysetechnologien sind protonische Keramikelektrolysezellen besonders vielversprechend, da sie bei niedrigeren Temperaturen arbeiten, weniger Energie benötigen und hochreinen Wasserstoff liefern, der direkt verwendet werden kann.
Die Leistung dieser Zellen wird durch einen protonenleitenden Keramikelektrolyten bestimmt, der die Betriebstemperatur und Leistungsdichte festlegt. Allerdings haben bestehende Materialien und prozessbasierte Optimierungsstrategien ihre Grenzen erreicht, was eine breite Anwendung einschränkt. Die Forschungsgruppe FOR5966 „Synergistisches Design protonenleitender Keramiken für die Energietechnik“ (SynDiPET) geht diese Herausforderung mit einer neuartigen, datengestützten und synergistischen Designstrategie an.
Das Projekt wird von Prof. Dr. Bai-Xiang Xu am Institut für Werkstoffwissenschaft der TU Darmstadt koordiniert und umfasst das Forschungszentrum Jülich, das Karlsruher Institut für Technologie, das Max-Planck-Institut für Festkörperforschung, die Philipps-Universität Marburg und die Universität Stuttgart. Es umfasst neun Teilprojekte und ein Koordinationsprojekt, für die die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) in der ersten vierjährigen Förderperiode mehr als 4,3 Millionen Euro bewilligt hat.
Ein wesentlicher Teil der Fördermittel geht an die TU Darmstadt, wo das Koordinationsprojekt und drei Teilprojekte angesiedelt sind, was einem Betrag von mehr als 1,9 Millionen Euro entspricht. Ein Schwerpunkt von FOR5966 ist die Generierung und Nutzung von Simulationsdaten. Dieser Ansatz geht weit über klassische, rein datengesteuerte „Black-Box“-Methoden des maschinellen Lernens hinaus und ermöglicht ein tiefes physikalisches Verständnis und eine gezielte Optimierung von Materialien. Die drei Teilprojekte an der TU Darmstadt leisten in diesem Bereich wichtige Beiträge: Die Projekte P3 und P8 unter der Leitung von Prof. Dr. Bai-Xiang Xu sowie das Projekt P6 unter der Leitung von Dr. Sabrina Sicolo und Prof. Dr. Karsten Albe stärken insbesondere multiskalige Simulationen und datengesteuerte materialwissenschaftliche Ansätze innerhalb des Forschungskonsortiums.
