Учёные из Индийского института науки (IISc) обнаружили тысячи химических реакций, которые ранее оставались без внимания и могут повысить эффективность превращения углекислого газа (CO2) в топливо и промышленные химикаты. С помощью машинного обучения и компьютерного моделирования исследователи выявили 9389 отдельных реакций на медном катализаторе, включая неожиданные химические пути, которые не учитывались традиционными моделями. Результаты работы опубликованы в журнале Nature Communications.
Перспективный метод переработки CO2 — гидрирование, при котором катализатор помогает углекислому газу реагировать с водородом с образованием метанола. Однако на поверхности катализатора протекает огромное множество реакций, и моделирование каждого шага методами квантовой механики требует колоссальных вычислительных ресурсов. Поэтому исследователи обычно рассматривают лишь ограниченный набор реакций, считающихся наиболее важными, что оставляет за рамками сотни потенциально значимых превращений. «Мы начали с опасения, знакомого каждому, кто занимается моделированием механизмов: как узнать, что ваша реакционная сеть не упустила тот самый шаг, который имеет значение?» — приводит слова первого автора работы Ананда Мохана Вермы пресс-служба IISc.
Чтобы преодолеть это ограничение, команда сначала построила базу данных из 152 химических реакций на основе квантово-механических расчётов. Затем исследователи обучили модели машинного обучения быстро оценивать энергетические барьеры для дополнительных реакций. С помощью автоматизированных вычислительных инструментов учёные проанализировали возможные превращения с участием 105 химических частиц на поверхности катализатора и определили, какие из них могут происходить за один шаг. В результате исходная сеть выросла с 152 до 9389 реакций.
Разница оказалась существенной. При использовании меньшей сети модель ошибочно называла основным продуктом муравьиную кислоту вместо метанола и предсказывала значительно меньшую конверсию CO2, чем показывали эксперименты. «Когда мы моделировали процесс с учётом 152 реакций, сеть неверно предсказывала муравьиную кислоту, а не метанол, в качестве основного продукта и недооценивала степень превращения CO2. Только после расширения сети до тысяч дополнительных реакций прогнозы совпали с тем, что мы и другие видим экспериментально», — поясняет автор-корреспондент Анант Говинд Раджан, доцент кафедры химической инженерии IISc.
Когда учёные включили расширенную реакционную сеть в модель скорости химических процессов, прогнозируемая конверсия CO2 выросла примерно в 40 раз по сравнению с первоначальной моделью. Обновлённая модель также правильно определила метанол и монооксид углерода как основные продукты, что согласуется с экспериментальными данными. Экспериментальную проверку провели Г. Валаварасу и Сантош Котни из Центра зелёных исследований и разработок Hindustan Petroleum Corporation Limited, а также Амол Амруте и коллеги из Агентства по науке, технологиям и исследованиям Сингапура. Амбедкар Дуккипати, профессор кафедры информатики и автоматизации IISc, также участвовал в создании моделей машинного обучения.
Помимо улучшения прогнозов, расширенная сеть выявила неожиданный механизм с участием водорода. На нескольких важных стадиях водород может передаваться промежуточным соединениям напрямую в виде молекулярного H2, а не только через отдельные атомы. Дополнительные квантово-механические расчёты подтвердили, что этот путь особенно выгоден при переносе водорода к промежуточным продуктам, содержащим кислород. Это открытие ставит под сомнение давнее представление о роли водорода в каталитических реакциях и может помочь в создании более совершенных катализаторов. «Идея о том, что водород может переноситься как целая молекула, не распадаясь предварительно на атомы, противоречит тому, чему большинство из нас учили. Это обнаружилось только потому, что сеть была достаточно большой, и наблюдение подтвердилось, когда мы вернулись и явно рассчитали эти стадии. Это также говорит о том, что катализаторы, сильнее взаимодействующие с H2, потенциально могут усилить пути, ведущие к метанолу», — отмечает соавтор Шивам Чатурведи, аспирант кафедры химической инженерии IISc.
Исследователи полагают, что этот неожиданный механизм поможет разрабатывать катализаторы, более эффективно взаимодействующие с молекулярным водородом, что может улучшить химические пути получения метанола из CO2. Предложенный вычислительный подход может найти применение и за пределами гидрирования углекислого газа. Объединяя квантово-механические расчёты, машинное обучение, автоматическое определение химических реакций и модели скоростей реакций, метод позволяет изучать другие важные промышленные процессы, включая восстановление CO2 с использованием иных катализаторов, восстановление азота и разложение воды. Выявляя химические стадии, которые могут упускать более простые модели, эта методика даёт учёным более полную картину сложных каталитических реакций и новые возможности для совершенствования процессов производства топлива и химикатов.