Katalysatoren leisten mehrere überraschende Dinge, um das tägliche Leben zu unterstützen – von der Brotherstellung bis hin zur effizienteren Umwandlung von Rohstoffen in Kraftstoffe. Jetzt haben SLAC-Forscher eine Möglichkeit entwickelt, den Entdeckungsprozess für eine vielversprechende neue Klasse dieser hilfreichen Substanzen, sogenannte Einzelatomkatalysatoren, zu beschleunigen.
Katalysatoren sind seit Jahrzehnten unbesungene Helden des täglichen Lebens. Diese Arbeitstiere verwandeln ein Ausgangsmaterial in ein Produkt oder einen Kraftstoff mit geringerem Energieaufwand, wie die Hefe bei der Brotherstellung und von Menschen hergestellte Katalysatoren für die effizientere und nachhaltigere Umwandlung von Rohstoffen in Kraftstoffe. Eine vielversprechende Klasse dieser hilfreichen Substanzen, sogenannte Einzelatomkatalysatoren, ist entstanden, und Forscher benötigen neue Methoden, um sie besser zu verstehen. Genauer gesagt wollen sie wissen, wie sich die Struktur der Orte, an denen chemische Reaktionen stattfinden, die sogenannten aktiven Zentren, auf die Fähigkeit des Katalysators auswirkt, die Geschwindigkeit der chemischen Reaktion zu beschleunigen, die sogenannte Aktivität.
In einem wichtigen Schritt vorwärts arbeiteten Forscher der Stanford Synchrotron Radiation Lightsource (SSRL) am SLAC National Accelerator Laboratory des Energieministeriums mit einem Team der University of California, Davis (UC Davis) zusammen, um ein neues Softwaretool zu entwickeln, das Folgendes bieten kann im Vergleich zu aktuellen Methoden in viel kürzerer Zeit quantitativere Details über die Struktur der aktiven Zentren in Einzelatomkatalysatoren zu erhalten. Die Ergebnisse wurden veröffentlicht in Chemie-Methoden.
Normalerweise verwendet ein Katalysator einen inerten Träger, um nanometergroße Cluster aus Metallatomen oder Metallnanopartikeln zu stabilisieren. Während der Katalyse fungieren nur die Oberflächenatome als aktive Zentren, während Atome im Inneren des Nanopartikels ungenutzt bleiben. Um die Nutzung jedes Metallatoms zu maximieren, kamen Forscher auf eine vielversprechende Idee: Einzelatomkatalysatoren, bei denen einzelne Metallatome auf dem Träger verteilt sind.
Beim Entwurf und der Entwicklung dieser Katalysatoren müssen Forscher die Struktur der aktiven Zentren verstehen, damit sie diese mit der Aktivität in Zusammenhang bringen können. Um mehr über die Struktur zu erfahren, verwendete das Team einzelne Platinatome, die auf einem Magnesiumoxidträger stabilisiert waren, als Fallstudie für ähnliche Einzelatomkatalysatoren. Die Hauptautorin der Studie, Rachita Rana, die kürzlich an der UC Davis promovierte, nutzte eine Technik namens EXAFS-Spektroskopie (Extended X-Ray Absorption Fine Structure), die die durchschnittliche Umgebung um das Atom im aktiven Zentrum aufdeckt, wie z. B. die Anzahl und Abstand benachbarter Atome. Traditionell bewerten Forscher mit EXAFS-Daten Dutzende bis Hunderte von Kandidatenstrukturen, bevor sie die beste Passform auswählen. Stattdessen schlug Rana vor, den Analyseprozess durch die Kombination theoretischer Berechnungen, sogenannter Dichtefunktionaltheorie, und EXAFS zu automatisieren. Die erste Version der Software, QuantEXAFS, bestimmte die Struktur einer Atomart, in diesem Fall Platinatomen.
In der Realität bestehen Katalysatoren meist sowohl aus einzelnen Atomen als auch aus Nanopartikeln. Aufbauend auf QuantEXAFS erweiterte Rana die Fähigkeiten des Codes, um die Anteile dieser beiden Formen zu bestimmen und spezifischere Informationen über die Struktur zu liefern. „MS-QuantEXAFS hilft nicht nur bei der Identifizierung der aktiven Standorte, sondern quantifiziert auch den Prozentsatz eines bestimmten Standorts und automatisiert den gesamten Datenanalyseprozess“, sagte sie. „Wenn Sie dies manuell tun, kann es normalerweise einige Tage bis Monate dauern. Mit MS-QuantEXAFS könnten Sie diese Analyse möglicherweise über Nacht auf einem lokalen Computer durchführen.“
Als nächstes möchte das Team MS QuantEXAFS vorbereiten und der wissenschaftlichen Gemeinschaft zur Verfügung stellen. „Dieses Tool hat Katalyseforschern viel zu bieten“, sagte Rana. Simon R. Bare, Co-Autor und angesehener Wissenschaftler am SSRL, stimmt dem zu und fügt hinzu, dass sie auch planen, es in Schulungskurse aufzunehmen, insbesondere für die nächste Generation von Studenten.
Das DOE Office of Science unterstützte diese Forschung. SSRL ist eine Benutzereinrichtung des DOE Office of Science.
