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Nat Commun:機器學習輔助設計用于甲烷裂解的單原子合金催化劑
Nanoyu Nanoyu 2024-07-18

CH4裂解為H2和碳的過程在制氫過程中引起了廣泛關注。然而,傳統的催化方法由于嚴重的碳沉積而迅速失活。

在這項研究中,山東大學Weiqiao Deng,Tie Yu發現通過球磨可以在450°C下在Re/Ni單原子合金上實現有效的CH4裂解。

文章要點

1為了探索單原子合金催化,研究人員構建了一個包含10,950個過渡金屬單原子合金表面的庫,并根據機器學習模型預測的C-H解離能壘篩選候選者。

2實驗驗證確定Ir/Ni和Re/Ni表現最佳。值得注意的是,非貴金屬Re/Ni在450°C、1個大氣壓下實現了10.7 gH2 gcat–1 h–1的氫產量,選擇性為99.9%,CH4轉化率為7.75%。

在這里,研究人員展示了機械能明顯促進了CH4的轉化,并實現了240小時內持續的CH4裂解,大大超過了文獻中的其他方法。

 

參考文獻

Sun, J., Tu, R., Xu, Y. et al. Machine learning aided design of single-atom alloy catalysts for methane cracking. Nat Commun 15, 6036 (2024).

DOI:10.1038/s41467-024-50417-7

https://doi.org/10.1038/s41467-024-50417-7


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