Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Bando NANO AR 02-2024 PI PRIN - Chemical and electrochemical energy storage materials from organic wastes: the tresaure hidden in C based materials |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Call NANO AR 02-2024 PI PRIN - Ab initio and classical modelling of graphene, functionalized graphene, and graphene decorated with metal nanoclusters for energy storage applications |
| Area CUN | 02 - Scienze fisiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | In questo progetto, intendiamo condurre la pirolisi di vari rifiuti agricoli e zootecnici (AFW e AHW) per produrre biochar con un alto contenuto di grafene, che rappresenta un modo conveniente per ottenere un'ampia gamma di strutture nanoporose. La sintesi dei materiali e la loro caratterizzazione sperimentale saranno strettamente correlate e guidate dall'esplorazione in silico. Il gruppo computazionale del CNR-NANO, utilizzando protocolli di simulazione consolidati finora sviluppati, ha il compito di generare modelli in-silico di questi materiali con l'obiettivo di caratterizzarli, razionalizzando i meccanismi a livello atomico-molecolare di diversi processi di stoccaggio (ad es. adsorbimento, spillover di idrogeno, ecc.) e stabilendo relazioni quantitative tra le caratteristiche molecolari/atomiche dei modelli e i dati sperimentali. |
| Descrizione sintetica in inglese | In this project, we plan to conduct the pyrolysis of various agricultural and livestock wastes (AFW and AHW) to produce biochar with a high graphene content, representing a convenient way to obtain a wide range of nanoporous structures. The synthesis of the materials and their experimental characterization will be closely related and guided by in-silico exploration. The computational group at CNR-NANO, using wellestablished simulation protocols developed so far, is tasked with generating in-silico models of these materials with the aim of characterizing them, rationalizing the atomic-molecular level mechanisms of different storage processes (e.g., adsorption, hydrogen spillover, etc.), and establishing quantitative relationships between the molecular/atomic features of the models and experimental data. |
| Data del bando | 16/01/2024 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | http://bandi.urp.cnr.it/doc-assegni/documentazione/15628_DOC_IT.pdf |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
More Experienced researcher or >10 yrs (Senior) |
|---|---|
| Importo annuale | 26000 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 12 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) |
Laurea Vecchio Ordinamento Specialistica o Magistrale in Fisica, Chimica o materie affini; Dottorato di ricerca in scienze dei materiali, scienze chimiche o scienze fisiche; Almeno 2 anni di esperienza post-dottorale documentata con pubblicazioni su riviste internazionali o partecipazioni a congressi nel campo della scienza dei materiali e/o della chimica/fisica computazionale o settori equivalenti; Esperienza nell'uso della teoria del funzionale della densità e/o della modellazione e dinamica molecolare classica; Conoscenza dell'apprendimento automatico o di tecniche di campionamento avanzate per studiare le reazioni costituisce un vantaggio; Utilizzo autonomo del software per il calcolo scientifico (e.s., Quantum Expresso, CP2K, LAMMPS) e risorse HPC; Conoscenza della lingua inglese; Conoscenza della lingua italiana (solo per i candidati stranieri). |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | Master's Degree in Physics, Chemistry, or related fields; Doctorate in Materials Science, Chemical Sciences, or Physical Sciences; At least 2 years of post-doctoral experience documented with publications in international journals or participation in conferences in the field of materials science and/or computational chemistry/physics or equivalent fields; Experience using density functional theory and/or classical molecular modelling and dynamics is required; Knowledge of machine learning or advanced sampling techniques to study reactions is a plus; The use of scientific computing software (e.s. Quantum Expresso, CP2K, LAMMPS) and HPC resources is required; Good level of English and some knowledge of Italian |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | Per i candidati selezionati la prova colloquio avrà luogo il giorno 16 Febbraio 2024 alle ore 10.00 in videocollegamento |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | Selected candidates will be invited for an interview that it will held on February 16, at h. 10.00 a.m. (local time) by videoconference. |
| Nome dell'Ente finanziatore | CNR - Istituto di Nanoscienze |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Research Laboratory |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Pisa |
| Sito web | https://www.nano.cnr.it/ |
| nano.recruitment@nano.cnr.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 31/01/2024 |
|---|---|
| Come candidarsi | protocollo.nano@pec.cnr.it |