Studiu: Aproape 10.000 de reacții cartografiate dezvăluie etape trecute cu vederea în conversia CO₂ în combustibili
Cercetătorii de la Institutul Indian de Știință (IISc) au dezvoltat un cadru computațional bazat pe date care cartografiază aproape 10.000 de reacții chimice implicate în conversia dioxidului de carbon (CO₂) în combustibili și substanțe chimice pe un catalizator de cupru. Studiul, publicat în Nature Communications, ar putea ajuta oamenii de știință să înțeleagă mai bine și, în cele din urmă, să proiecteze catalizatori eficienți pentru transformarea CO₂ în substanțe chimice și combustibili.
Hidrogenarea CO₂ – în care CO₂ reacționează cu hidrogenul pe suprafața unui catalizator pentru a produce compuși precum metanolul – implică mii de pași chimici mărunți. Pentru a modela acești pași computațional, cercetătorii selectează în mod tradițional un număr relativ mic de reacții probabile, deoarece modelarea fiecărei reacții posibile folosind mecanica cuantică este prohibitiv de costisitoare. Aceasta înseamnă însă că sute de reacții importante pot fi ratate.
„Am început cu o îngrijorare familiară oricui face modelare mecanicistă: Cum știi că rețeaua ta de reacții nu a omis exact pasul care contează?”, explică Anand Mohan Verma, primul autor al studiului, care a lucrat la cercetare în calitate de cercetător postdoctoral CV Raman la IISc și este în prezent profesor asistent la Institutul Național de Tehnologie Motilal Nehru din Allahabad (MNNIT Allahabad).
Cercetătorii au generat mai întâi o bază de date extinsă și atent curatoriată de 152 de reacții folosind simulări mecanic-cuantice. Apoi au antrenat modele de învățare automată pentru a prezice rapid barierele energetice de activare pentru reacții suplimentare. În plus, au folosit instrumente automate pentru a prezice toate reacțiile posibile care implică 105 specii de suprafață și care dintre acestea ar avea loc ca reacții într-un singur pas. Astfel, cercetătorii au extins rețeaua originală la 9.389 de reacții elementare.
„Când am modelat procesul folosind cele 152 de reacții considerate inițial, rețeaua a prezis în mod eronat acidul formic, nu metanolul, ca produs major, și a subestimat cât de mult CO₂ este convertit. Numai când am extins rețeaua pentru a include mii de reacții suplimentare, trecute anterior cu vederea, predicțiile s-au aliniat cu ceea ce vedem experimental noi și alții”, explică Ananth Govind Rajan, autorul corespondent și profesor asociat în Departamentul de Inginerie Chimică de la IISc.
Inclusă într-un model cinetic, rețeaua extinsă a prezis o creștere de aproximativ 40 de ori a conversiei CO₂ și a identificat corect metanolul și monoxidul de carbon ca produse majore, în concordanță cu observațiile experimentale.
Validarea experimentală a modelului a fost realizată de colaboratori de la Centrul de Cercetare și Dezvoltare Verde al Hindustan Petroleum Corporation Limited și de la Agenția pentru Știință, Tehnologie și Cercetare din Singapore. Modelele de învățare automată au inclus contribuții din partea unui profesor din Departamentul de Informatică și Automatică de la IISc.
Rețeaua mai amplă a dezvăluit, de asemenea, că în mai mulți pași cheie hidrogenul poate fi transferat direct către intermediarii de reacție sub formă de H₂ molecular, nu doar prin atomi individuali de hidrogen. Calculele mecanic-cuantice au confirmat că această cale poate fi deosebit de favorabilă pentru transferul de hidrogen către intermediari care conțin oxigen.
„Ideea că hidrogenul se poate transfera ca moleculă intactă, fără a se despărți mai întâi în atomi, contrazice ceea ce am fost învățați majoritatea”, spune Shivam Chaturvedi, coautor și doctorand în Departamentul de Inginerie Chimică de la IISc. „Acest lucru a apărut doar pentru că rețeaua a fost suficient de mare pentru a-l permite, iar observația s-a confirmat când am revenit și am calculat explicit acei pași. De asemenea, sugerează că unii catalizatori care interacționează mai puternic cu H₂ ar putea potența căile care duc la metanol.”
Cadrul, care combină simulări mecanic-cuantice, învățarea automată, enumerarea automată a reacțiilor și modelarea cinetică, poate fi aplicat potențial și altor procese catalitice importante din industrie, inclusiv reducerea CO₂ pe alți catalizatori, reducerea azotului și descompunerea apei, spun cercetătorii.
