Учёные из Университета Рочестера создали набор алгоритмов, которые выявляют атомные характеристики, контролирующие превращение пропана в пропилен на нанокатализаторах. Пропилен служит важным исходным сырьём для повседневных изделий, включая пластиковые бутылочки с выдавливателем и уличную мебель, и поэтому понимание механизма имеет промышленное значение.
Ранее в 2021 году в журнале Science показали, что тандем наномасштабных катализаторов может объединять несколько стадий процесса в одну реакцию, повышая выход и снижая стоимость, но на атомном уровне механизм оставался неясным. Новое исследование в Journal of the American Chemical Society использует вычислительный скрининг, чтобы сузить множество возможных атомных расположений и выделить ключевые характеристики металлической и оксидной фаз.
Исследователи, включая ассистента-профессора Siddharth Deshpande и аспирантку Snehitha Srirangam, получили неожиданные результаты: оксидный материал склонен селективно расти вокруг дефектных металлических сайтов. Такая селективная структура важна для стабильности катализатора, и оксид сохраняет свою функциональную роль, оставаясь связанным с дефектами, даже при изменении химического состава.
По словам Deshpande, разработанные алгоритмы универсальны и могут применяться к другим промышленным реакциям. Команда называет синтез метанола примером, где подход может помочь объяснить процессы; метанол используется в продуктах от красок до топливных элементов. Компании, используя эти выводы, смогут искать более эффективные способы производства и отходить от методом проб и ошибок.
Сложные слова
- алгоритм — последовательность правил для автоматического выполнения задачиалгоритмов
- нанокатализатор — твердый материал с каталитической активностью на наноуровненанокатализаторах
- селективно — предпочтительно, ориентировано на один продукт или результат
- дефектный — имеющий повреждение или нарушение в структуредефектных
- оксидный — связанный с соединением кислорода и другого элементаоксидной
- скрининг — поиск и отбор лучших вариантов в большом наборе
- исходное сырьё — материалы, из которых производят другие веществаисходным сырьём
- синтез — процесс образования одного вещества из других
Подсказка: наведите, сфокусируйтесь или нажмите на выделенные слова, чтобы увидеть краткие определения прямо во время чтения или прослушивания.
Вопросы для обсуждения
- Как, по вашему мнению, использование вычислительного скрининга может изменить подход компаний к разработке катализаторов? Приведите возможные плюсы и минусы.
- Какие последствия для производства и качества изделий может иметь более глубокое понимание атомных характеристик катализаторов?
- Почему важно, что оксид сохраняет свою функциональную роль, оставаясь связанным с дефектами, даже при изменении химического состава?
Похожие статьи
Неравенство и пандемии: почему одна угроза усиливает другую
Мэтью М. Кэванах говорит, что наука быстрее борется с вирусами, но растущее неравенство делает общества уязвимыми. Он предлагает изменения в финансах, технологиях и социальной политике, чтобы разорвать цикл неравенство—пандемия.
ИИ расширяет доступ к сексуальному и репродуктивному здоровью
В Латинской Америке исследователи и НПО используют генеративный ИИ, чтобы дать молодёжи и маргинализованным группам информацию о сексуальном и репродуктивном здоровье. Одновременно эксперты предупреждают о рисках и просят улучшить данные и контроль.
Датчики и искусственный интеллект помогают следить за людьми с БАС
Команда Университета Миссури тестирует систему с домашними датчиками и искусственным интеллектом для отслеживания изменений в здоровье людей с БАС. Данные анализируют машинным обучением, чтобы заранее заметить ухудшение и помочь клиницистам.
Почему языковые модели ошибаются при умножении четырёхзначных чисел
Новое исследование показало, что современные большие языковые модели плохо умножают четырёхзначные числа, потому что не хранят и не используют промежуточные результаты. Метод ICoT и дополнительные цели обучения помогают моделям запоминать шаги и давать правильный ответ.