等级 B2 – 中高级CEFR B2
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罗彻斯特大学的团队发表在《美国化学会志》的一项研究,介绍了用于解释丙烷向丙烯转化的新的计算算法。丙烯是制造塑料挤压瓶、户外家具等产品的重要原料。早在2021年,Science上的一项研究就表明,串联纳米尺度催化剂可以将多个工序合为一步,从而提高产率并降低成本,但当时原子层面的具体机制仍不清楚。
研究人员在新工作中重点考察了金属相与氧化物相共存时的反应复杂性,并利用计算筛选来缩小可能的原子排列方案。团队改进了算法,以便系统且合逻辑地筛查大量可能性,从中识别出驱动复杂反应的原子特征。
助理教授Siddharth Deshpande与化学工程博士生Snehitha Srirangam发现,氧化物材料倾向选择性地在有缺陷的金属位点周围生长。虽然氧化物可能有不同化学成分,但它仍与这些有缺陷的金属位点相关联,并在这些位点维持其功能性,这一选择性生长对催化剂的稳定性至关重要。
研究人员指出,这些算法和原子级见解具有较高的通用性,可以应用于包括甲醇合成在内的其他工业反应。Deshpande表示,公司可以利用这些发现寻求更高效的丙烯及其他工业材料的生产方法,从而减少长期以来依赖的试错过程。
难词
- 算法 — 解决问题的计算步骤
- 丙烯 — 用于制造塑料的烃类原料
- 催化剂 — 加速化学反应的物质
- 原子层面 — 以原子尺度观察或分析原子层面的
- 选择性 — 偏向产生特定结果的性质选择性地
- 缺陷 — 材料或结构中的不完美地方缺陷的
- 金属位点 — 金属表面或结构中的活性点
- 筛选 — 从许多可能中挑出合适的
- 通用性 — 可用于多种情况的特性
- 识别 — 辨别出特定事物或特征识别出
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讨论问题
- 文章提到这些算法具有较高的通用性,可以应用到其他工业反应。你认为这种计算方法在工业研发中会带来哪些实际好处?请说明理由。
- 研究发现氧化物在有缺陷的金属位点周围选择性生长。对催化剂设计来说,这一发现可能带来什么挑战或机遇?请举例说明。