Catalisador Ni-Fe-Al: mais hidrogénio verde com IA

A eletrólise alcalina está a voltar ao centro da conversa sobre energia na Europa por um motivo simples: é uma das formas mais diretas de transformar eletricidade renovável em hidrogénio verde. O problema é que, na prática, muitos projetos esbarram no mesmo muro — eficiência e durabilidade do elétrodo, especialmente na reação de evolução de oxigénio (OER), que costuma ser o “gargalo” do processo.

Agora vem a parte que apanha muita gente de surpresa: o alumínio, conhecido por sofrer corrosão em meios alcalinos, pode aumentar o desempenho de catalisadores e ainda manter estabilidade em operação prolongada. Uma equipa da POSTECH (com colaboração da Sogang University) mostrou que um elétrodo de níquel-ferro com dopagem de alumínio (Ni-Fe-Al) pode entregar ~50% de melhoria de performance face a catalisadores convencionais em célula de eletrólise alcalina.

E aqui entra a ligação com a série “IA na Energia e Sustentabilidade”: quando o hardware melhora (catalisadores e elétrodos), a IA consegue ir mais longe na otimização do sistema — com mais margem para operar em janelas de tensão/corrente favoráveis, responder a intermitência renovável e reduzir custo por quilo de hidrogénio.

Porque a OER é o “travão” da eletrólise alcalina

A OER define grande parte das perdas energéticas e da degradação do sistema. Numa célula de eletrólise, há duas reações principais:

• HER (reação de evolução de hidrogénio): gera H₂
• OER (reação de evolução de oxigénio): gera O₂

A OER, no ânodo, é mais lenta e exige maior sobrepotencial. Resultado: mais energia elétrica para produzir a mesma quantidade de hidrogénio e mais stress eletroquímico nos materiais.

O que costuma falhar nos catalisadores Ni-Fe tradicionais

Ni-Fe é um “clássico” da OER em meio alcalino por ser relativamente acessível e bem estudado. Só que, na passagem do laboratório para operação industrial, aparecem duas dores:

1. Atividade insuficiente: precisa de tensões mais altas para manter a mesma densidade de corrente.
2. Durabilidade: mudanças estruturais, dissolução/localização de fases ativas e degradação ao longo do tempo.

Se o objetivo é produzir hidrogénio verde em escala (e não apenas demonstrar), atividade e estabilidade têm de andar juntas.

Alumínio num meio alcalino: o truque está na superfície

A sacada do estudo é transformar uma fraqueza do alumínio numa vantagem de engenharia de superfícies. O alumínio é “instável” em ambiente alcalino e tende a corroer. Só que a equipa desenhou o material para formar uma estrutura superficial estável no elétrodo, evitando a corrosão que se esperaria e, ao mesmo tempo, ajustando a estrutura eletrónica do catalisador.

Na prática, isto significa:

• Melhor controle da distribuição de eletrões nas regiões cataliticamente ativas;
• Aceleração da OER sem exigir “forçar” o sistema com tensão extra;
• Operação com alta densidade de corrente a baixa voltagem (um detalhe que mexe diretamente no custo energético).

Uma ideia útil para guardar: em eletrólise, ganhar eficiência no ânodo muitas vezes vale mais do que “mexer” no cátodo, porque a OER costuma dominar as perdas.

O resultado que importa para decisões de engenharia

O estudo reporta que o catalisador Ni-Fe-Al melhorou a performance em aproximadamente 50% face a catalisadores existentes, com estabilidade em operação de longo prazo e indicação de aplicabilidade em escala.

Mesmo sem entrar em métricas específicas de sobrepotencial (que variam por configuração e condições), a mensagem para quem está a planear H₂ verde é direta: há uma rota promissora para reduzir energia por kg de H₂ sem trocar para materiais caros.

O que muda no custo do hidrogénio verde quando o catalisador melhora

Menos tensão para a mesma corrente = menos eletricidade consumida por kg de H₂. Como a eletricidade costuma ser o maior componente do OPEX do hidrogénio verde, qualquer melhoria real de eficiência tende a ter impacto económico.

Três efeitos práticos (e cumulativos)

1. Energia específica menor: o sistema passa a produzir a mesma quantidade com menos perdas.
2. Menos calor e stress: operar com menor tensão reduz carga térmica e pode aumentar vida útil de componentes.
3. Mais flexibilidade operacional: dá para “seguir” renováveis com menos penalização energética.

É aqui que eu vejo um ponto pouco comentado: melhor catalisador não é só eficiência — é também capacidade de operar bem em regime variável, que é o que eólica e solar pedem.

Onde a IA entra: otimização do eletrolisador com mais margem

Catalisador melhor abre espaço para a IA entregar mais valor. Quando o sistema é rígido e ineficiente, a IA fica limitada a “minimizar danos”. Quando o hardware aguenta e responde bem, dá para otimizar de verdade.

1) Controlo preditivo para operar quando a eletricidade é mais barata

Em Portugal e na Europa, preços horários (e até intradiários) variam bastante. Com modelos de previsão, é possível:

• antecipar janelas de excedente renovável;
• programar produção de H₂ para horários mais económicos;
• respeitar limites de degradação do stack.

Com um ânodo mais eficiente (OER melhor), o custo marginal por hora baixa mais, e a decisão “produzir agora vs. depois” fica mais favorável.

2) Deteção precoce de degradação e manutenção baseada em dados

A estabilidade reportada do Ni-Fe-Al é excelente notícia, mas manutenção continua a existir. IA ajuda a:

• identificar padrões de aumento de tensão a mesma corrente;
• separar efeitos de temperatura, qualidade de eletrólito e envelhecimento;
• sugerir intervenções antes de paragens caras.

Uma abordagem comum é construir um “gémeo digital” do eletrolisador: o modelo aprende a curva esperada (tensão vs. corrente vs. temperatura) e sinaliza desvios.

3) Otimização multiobjetivo: custo, emissões e vida útil

Na vida real, ninguém otimiza só uma métrica. IA permite equilibrar:

• €/kg de H₂ (energia, água, KOH, manutenção);
• intensidade carbónica (quando a rede não está 100% renovável);
• degradação (evitar rampas agressivas, sobrecargas e regimes que envelhecem o stack).

Um catalisador que mantém alta densidade de corrente a baixa voltagem dá mais opções ao algoritmo — e opções são ouro em otimização.

Perguntas que equipas de energia devem fazer antes de apostar

Este tipo de avanço é promissor, mas a decisão industrial depende de detalhes de integração. Se eu estivesse a avaliar a tecnologia para um projeto, eu faria estas perguntas (as que realmente evitam surpresas no comissionamento):

1. Como é o processo de fabrico do elétrodo auto-suportado? É escalável sem perder uniformidade?
2. Qual é a tolerância a impurezas do eletrólito? (Carbonatos, metais dissolvidos, variações de concentração.)
3. Como se comporta em operação dinâmica? Ramping rápido, paragens/arranques frequentes, load-following.
4. Quais são os modos de falha? Delaminação, dissolução seletiva, alteração de fases ativas.
5. Qual o custo e disponibilidade do alumínio na cadeia real? Alumínio é abundante, mas o processo específico pode não ser.

Se as respostas forem boas, estamos perante algo com potencial para acelerar projetos de hidrogénio verde sem depender de materiais caros.

O papel do alumínio na economia do hidrogénio em 2026

Para 2026, a tendência é clara: projetos de H₂ verde vão ser avaliados pela eficiência do sistema e pela capacidade de integração com renováveis. Não chega “produzir hidrogénio”; é preciso produzir quando faz sentido, com custo controlado e pegada carbónica baixa.

Melhorias de catalisadores como a dopagem com alumínio entram como uma peça concreta num puzzle maior:

• mais eficiência eletroquímica;
• mais estabilidade e menos paragens;
• melhor resposta a intermitência;
• mais dados úteis para IA otimizar e prever.

A minha aposta: os vencedores vão combinar materiais mais inteligentes com operação mais inteligente. Um sem o outro deixa dinheiro na mesa.

Próximo passo: do avanço de laboratório à operação orientada por IA

O catalisador Ni-Fe-Al mostra que dá para melhorar muito a OER usando alumínio sem cair no problema clássico da corrosão. Numa célula alcalina, isto pode traduzir-se em menos tensão, mais corrente útil e mais estabilidade — exatamente o tipo de melhoria que reduz custo por kg de hidrogénio verde.

Se está a trabalhar com energia, sustentabilidade ou indústria, o movimento mais pragmático é este: avaliar materiais e controlo em conjunto. Um eletrolisador com bom elétrodo e uma camada de IA (previsão + controlo + manutenção preditiva) é onde a eficiência deixa de ser promessa e vira rotina operacional.

Se quiser, posso ajudar a mapear quais dados recolher no seu eletrolisador (sensores, frequência, qualidade) e como montar um caso de uso de IA que gere ROI — porque a pergunta que fica para 2026 é simples: a sua produção de hidrogénio está otimizada para a energia que realmente tem disponível?