Los plásticos omnipresentes en los productos cotidianos (desde botellas de agua hasta muebles de exterior) comienzan con una transformación química fundamental: convertir propano en propileno. Si bien los científicos han sabido cómo realizar esta conversión de manera eficiente utilizando catalizadores a nanoescala, los mecanismos atómicos precisos que impulsan el proceso siguen siendo en gran medida un misterio. Ahora, investigadores de la Universidad de Rochester han desarrollado algoritmos que revelan las características clave que gobiernan esta química compleja, ofreciendo un camino hacia la optimización de la producción industrial y la comprensión de reacciones similares.
El desafío de la comprensión a nivel atómico
Durante años, las empresas han dependido de métodos de prueba y error para mejorar el rendimiento de propileno a partir del propano. Un estudio de 2021 en Science demostró el potencial de los catalizadores a nanoescala en tándem para agilizar este proceso, pero sin una comprensión detallada de lo que sucede a nivel atómico, aplicar esta técnica a otros procesos industriales ha sido difícil. La reacción se complica por la interacción de materiales existentes en múltiples estados, lo que dificulta identificar los factores críticos que impulsan la eficiencia.
Avance algorítmico
El equipo de Rochester, dirigido por el profesor asistente Siddharth Deshpande y Ph.D. La estudiante Snehitha Srirangam, publicó sus hallazgos en el Journal of the American Chemical Society. Su enfoque implica algoritmos sofisticados que analizan sistemáticamente innumerables posibilidades atómicas, centrándose en las más cruciales. “Hay tantas posibilidades diferentes de lo que está sucediendo en los sitios activos catalíticos”, explica Deshpande, “por lo que necesitamos un enfoque algorítmico para examinar de manera muy fácil pero lógica la gran cantidad de posibilidades que existen y centrarnos en las más importantes”.
Hallazgos clave: estabilidad del óxido y sitios metálicos defectuosos
El análisis reveló varias ideas inesperadas. El equipo descubrió que el componente de óxido en la reacción crecía constantemente alrededor de los sitios defectuosos en el catalizador metálico, un comportamiento crítico para mantener la estabilidad del catalizador. Incluso cuando el óxido existía en diversas composiciones químicas, permanecía anclado a estos sitios metálicos defectuosos. Este patrón de crecimiento selectivo sugiere un principio de diseño fundamental que rige la eficiencia de la reacción.
Implicaciones para la química industrial
Según Deshpande, este conocimiento (y los métodos algorítmicos utilizados para obtenerlo) se puede aprovechar para comprender otras reacciones químicas complejas, como la síntesis de metanol, que se utiliza en todo, desde pinturas hasta pilas de combustible. Las empresas ahora pueden ir más allá de décadas de prueba y error y buscar estratégicamente métodos de producción más eficientes para el propileno y otros materiales industriales.
Un enfoque general para reacciones complejas
El enfoque del equipo no se limita a la conversión de propano a propileno. “Nuestro enfoque es muy general y puede abrir las puertas a la comprensión de muchos de estos procesos que han sido un enigma durante décadas”, afirma Deshpande. Si bien estas reacciones se han implementado con éxito durante décadas, sigue siendo difícil lograr una comprensión profunda de los mecanismos atómicos subyacentes. Esta nueva investigación cierra esa brecha y ofrece un camino hacia la química industrial optimizada.
En conclusión, el avance algorítmico de la Universidad de Rochester proporciona una nueva lente para examinar reacciones químicas complejas, ofreciendo el potencial de transformar los procesos industriales de conjeturas empíricas a eficiencia basada en datos.
