Повсюдне поширення пластику в повсякденних продуктах — від пляшок з водою до вуличних меблів — починається з фундаментальної хімічної трансформації: перетворення пропану на пропілен. Незважаючи на те, що вчені давно знають, як ефективно здійснити цю трансформацію за допомогою нанокаталізаторів, точні атомні механізми, що керують цим процесом, здебільшого залишаються загадкою. Тепер дослідники з Університету Рочестера розробили алгоритми, які виявляють ключові особливості, що визначають цю складну хімію, пропонуючи шлях до оптимізації промислового виробництва та розуміння подібних реакцій.
Проблема розуміння на атомарному рівні
Протягом багатьох років компанії покладалися на метод проб і помилок, щоб покращити вихід пропілену з пропану. Дослідження 2021 року в журналі Science продемонструвало потенціал тандемних нанокаталізаторів для оптимізації цього процесу, але без детального розуміння того, що відбувається на атомному рівні, застосувати цю техніку в інших промислових процесах було важко. Реакція ускладнюється взаємодією матеріалів, що існують у кількох станах, що ускладнює ідентифікацію критичних факторів, які визначають ефективність.
Алгоритмічний прорив
Команда з Рочестера під керівництвом доцента Сіддхарта Дешпанде та аспіранта Снехіти Шрірангам опублікувала свої висновки в журналі Американського хімічного товариства. Їхній підхід передбачає складні алгоритми, які систематично сканують незліченні атомні можливості, зосереджуючись на найважливіших. «Існує так багато різних можливостей того, що відбувається в каталітично активних центрах, — пояснює Дешпанде, — тому нам потрібен алгоритмічний підхід, щоб дуже легко, але логічно переглянути величезну кількість можливостей і зосередитися на найважливіших».
Ключові висновки: стабільність оксиду та дефектні металеві ділянки
Аналіз виявив кілька несподіваних закономірностей. Команда виявила, що оксидний компонент у реакції постійно зростає навколо дефектних місць на металевому каталізаторі, поведінка, яка є критичною для підтримки стабільності каталізатора. Навіть коли оксид існував у різних хімічних композиціях, він залишався прикріпленим до цих дефектних металевих ділянок. Ця вибіркова модель зростання передбачає фундаментальний принцип дизайну, який визначає ефективність відповіді.
Наслідки для промислової хімії
Ці знання — і алгоритмічні методи, використані для їх отримання — можуть бути використані для розуміння інших складних хімічних реакцій, таких як синтез метанолу, який використовується у всьому, від фарб до паливних елементів, сказав Дешпанде. Тепер компанії можуть вийти за межі десятиліть проб і помилок, стратегічно переслідуючи більш ефективні методи виробництва пропілену та інших промислових матеріалів.
Загальний підхід до складних реакцій
Підхід команди виходить за рамки перетворення пропану на пропілен. «Наш підхід дуже загальний і може відкрити двері для розуміння багатьох із цих процесів, які десятиліттями залишалися загадкою», — каже Дешпанде. Хоча ці реакції успішно реалізовувалися десятиліттями, глибоке розуміння основних атомних механізмів залишалося невловимим. Це нове дослідження заповнює цю прогалину, пропонуючи шлях до оптимізованої промислової хімії.
На завершення, алгоритмічний прорив Рочестерського університету дає нові знання про вивчення складних хімічних реакцій, пропонуючи потенціал для перетворення промислових процесів від емпіричних припущень до ефективного управління даними.
