Des chercheurs de l'Université de Rochester ont développé des algorithmes capables d'expliquer, au niveau atomique, la conversion du propane en propylène, une étape cruciale pour la production de nombreux matériaux courants. Le propylène sert de matière première pour des articles tels que des flacons souples en plastique et du mobilier d'extérieur. En 2021, une étude publiée dans Science avait déjà montré que des catalyseurs nanométriques en tandem pouvaient combiner plusieurs étapes de procédé en une seule réaction, ce qui augmente le rendement et réduit les coûts, mais le mécanisme atomique précis restait obscur.
La nouvelle recherche, publiée dans le Journal of the American Chemical Society, décrit des algorithmes qui identifient les caractéristiques atomiques responsables de cette chimie complexe. Les auteurs ont étudié des systèmes compliqués par la coexistence de phases métalliques et d'oxydes et ont utilisé un criblage computationnel pour limiter le grand nombre d'arrangements atomiques possibles. Ils ont affiné leurs méthodes pour analyser séparément la phase métallique et la phase oxydée impliquées dans la réaction.
Deshpande et sa doctorante Snehitha Srirangam ont observé un résultat inattendu : le matériau oxydé croît de façon sélective autour des sites métalliques défectueux. Cette croissance sélective est importante pour la stabilité du catalyseur, car l'oxyde reste associé à ces sites et conserve sa fonction même si sa composition chimique varie. Les chercheurs notent que leurs algorithmes et les connaissances atomiques obtenues peuvent s'appliquer à d'autres réactions industrielles, par exemple la synthèse du méthanol.
Les implications pour l'industrie sont claires : les entreprises pourraient utiliser ces résultats pour chercher des voies plus efficaces de production de propylène et d'autres matériaux, et pour réduire l'usage de méthodes traditionnelles basées sur l'essai‑erreur. Comme le dit Deshpande, l'approche est générale et peut aider à comprendre de nombreux processus chimiques qui restent encore partiellement énigmatiques malgré la production industrielle à grande échelle.
Mots difficiles
- algorithme — programme informatique qui résout des problèmesalgorithmes
- atomique — qui concerne les atomes ou leur structure
- conversion — changement d'une substance en une autre
- catalyseur — substance qui accélère une réaction chimiquecatalyseurs
- nanométrique — qui se situe à l'échelle du nanomètrenanométriques
- criblage computationnel — tri d'options grâce à des calculs informatiques
- sélectif — qui agit ou apparaît seulement dans certains cassélective
- stabilité — capacité à rester inchangé ou fonctionnel
Astuce : survolez, mettez le focus ou touchez les mots en surbrillance dans l’article pour voir des définitions rapides pendant que vous lisez ou écoutez.
Questions de discussion
- Comment les entreprises pourraient-elles utiliser ces algorithmes pour améliorer la production de propylène et d'autres matériaux ?
- Quels avantages et quelles limites voyez-vous à remplacer l'essai-erreur par un criblage computationnel dans l'industrie chimique ?
- Pensez-vous que les connaissances atomiques obtenues ici peuvent s'appliquer facilement à d'autres réactions industrielles ? Pourquoi ou pourquoi pas ?
Articles liés
Comment les racines traversent les sols compactés
Des chercheurs ont expliqué comment les racines modifient leur forme pour pénétrer un sol compacté. Ils ont identifié des étapes cellulaires et une protéine (facteur de transcription) qui améliore la pénétration, avec des preuves sur le riz.
Une séance de réalité virtuelle réduit l’anxiété face à la mort
Une petite étude pilote montre qu’une courte séance de réalité virtuelle peut réduire nettement l’anxiété liée à la mort chez des étudiants, après une seule expérience immersive basée sur des témoignages d’expériences de mort imminente.
Des IA locales pour réduire la violence et les biais
Des groupes d'Amérique latine développent des outils d'intelligence artificielle pour étudier et réduire les inégalités de genre et la violence. Ils conçoivent des systèmes ouverts et locaux qui protègent les données sensibles et fournissent de meilleures preuves aux décideurs.