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CO₂加氫催化反應(yīng)具有制備可再生能源和化學品的前景，但是目前缺少高效和選擇性的催化劑。過渡金屬氧化物催化劑，尤其是CoO，具有很好的CO₂加氫催化活性，而且催化活性與晶相和形貌密切相關(guān)。

通過合成膠體納米粒子過程精確調(diào)控CoO的催化劑有助于催化劑和催化反應(yīng)過程的發(fā)展。但是膠體納米粒子的合成步驟和過程非常復雜，許多變量能夠影響合成過程，因此如何系統(tǒng)的控制催化劑的性質(zhì)變得具有非常大挑戰(zhàn)。

有鑒于此，南加州大學Richard L. Brutchey、Noah Malmstadt、可再生能源實驗室Susan E. Habas等報道多重變量Bayesian優(yōu)化方法與數(shù)據(jù)驅(qū)動的分類器結(jié)合，描述膠體CoO納米粒子的合成空間，而且能夠在同一晶相同時優(yōu)化多個參數(shù)。

主要內(nèi)容

（1）

通過優(yōu)化實驗條件，生成尺寸均一的小尺寸純相CoO納米粒子，將優(yōu)化后的納米粒子擔載于SiO₂上，從而能夠在熱催化CO₂加氫反應(yīng)過程免于形成更大尺寸。

（2）

與其他各種催化劑相比，優(yōu)化后的CoO/SiO₂催化劑表現(xiàn)更高的催化活性和CH₄選擇性。這種顯著的性能來自于納米粒子的穩(wěn)定性以及一致的H*覆蓋度。催化劑在高溫還原后，仍表現(xiàn)抗燒結(jié)和碳沉積能力。

參考文獻

Lanja R. Karadaghi, Emily M. Williamson, Anh T. To, Allison P. Forsberg, Kyle D. Crans, Craig L. Perkins, Steven C. Hayden, Nicole J. LiBretto, Frederick G. Baddour, Daniel A. Ruddy, Noah Malmstadt*, Susan E. Habas*, and Richard L. Brutchey*, Multivariate Bayesian Optimization of CoO Nanoparticles for CO₂ Hydrogenation Catalysis, J. Am. Chem. Soc. 2024

DOI: 10.1021/jacs.4c03789

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.4c03789