서강대학교 “촉매 시뮬레이션 연구실” (백서인 교수)

연구실 개요

서강대학교 백서인 교수의 촉매 시뮬레이션 연구실 (Computational Catalyst Group) 은 밀도범함수이론 (Density Functional Theory (DFT)), microkinetic 모델링, 기계학습을 활용해 이산화탄소나 메탄 등 C1 온실가스를 유용한 화학물질로 전환하는 고효율 촉매개발 연구를 수행하고 있다. 메탄과 이산화탄소 전환 반응에서는 생성물의 선택성을 조절하거나 활성을 극대화할 수 있는 촉매가 필수적이기 때문에 본 연구실에서는 촉매에서 일어나는 반응 메커니즘을 규명하고 이를 바탕으로 신개념 촉매를 개발하는 연구에 집중하고 있다. 또한 다양한 실험 그룹과 공동 연구를 통해 시뮬레이션 기반으로 제시된 촉매설계전략을 실증화하는 노력을 수행 중이다.

주요 연구내용 소개

1. 계산화학을 이용한 전기화학 촉매 설계

밀도범함수이론을 기반으로 불균일계촉매 표면에서 발생하는 다양한 기초 반응 (흡착/탈착, 연합/해리, 양성자 첨가/탈락 등) 의 자유에너지 변화와 활성화에너지를 계산하여 촉매 반응의 속도결정단계를 이해할 수 있다 (그림 1). 이를 바탕으로 고활성의 새로운 촉매를 설계하기 위한 전략을 제시할 수 있다.

2. 기계학습 모델 개발을 통한 촉매 대량 스크리닝

방대한 화학공간 (>105) 과 다양한 반응중간체 (>5) 로 인해 순수 DFT 만을 이용해 모든 촉매의 성능을 예측하는 것은 불가능하다. 이를 해결하기 위해 활성자리 정보 및 구성원소 특성을 이용하여 단 시간 내에 높은 정확도로 흡착에너지를 예측할 수 있는 기계학습 모델을 개발하였다. 개발한 기계학습 모델을 이용해 수 천, 수 만 물질이 특성 (안정성, 활성, 전도성 등) 을 평가하는 촉매 대량 스크리닝을 진행할 수 있다. 현재 활성자리 정보를 이용하여 CO 흡착에너지를 예측하고, 이를 이용해 유망한 이산화탄소 환원 촉매를 제시하는 연구를 수행 중이다 (그림 2).

3. 촉매의 우수 특성 분석

반응중간체는 옹스트롬 (Å) 영역에서 촉매 반응 중 매우 짧은 시간 동안만 존재하기 때문에 실험적인 분석이 매우 까다롭다. 다양한 가능성에 대한 DFT 시뮬레이션을 수행하고 촉매-지지체 간의 전자 이동, 활물질의 산화 수 변화 등 유용한 정보를 제공하여 분석을 용이하게 하는 역할을 할 수 있다 (그림 3). 현재 국내외 유수 실험그룹과 공동 연구를 수행하고 있다.

연구실 현황

백서인 교수는 2020년 3월 서강대학교 화공생명공학과에 부임하여 DFT 시뮬레이션 및 기계학습을 통한 촉매 개발 연구를 수행해왔고, 2021년 12월 현재까지 SCI 급 논문 16건을 게재하였다. 촉매 시뮬레이션 연구실은 석박통합과정 2명, 석사과정 4명으로 구성되어 있고, 백서인 교수님 지도하에 연구에 매진하고 있다.