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從虛擬探索真實:談理論計算化學在觸媒材料的設計與分析

【本報導由化學系 蔡明剛教授研究團隊提供】


  理論計算化學約從1970年代開始發展,1998年獲得諾貝爾化學獎肯定其在量子化學的深刻影響;透過結合古典力學與量子力學的混成演算法,大幅推進對真實化學反應的描述能力,在2013年再度得到諾獎的肯定。因此,在虛擬數值世界裡所出現的化學事件,將成為當代化學製程科技中必須參考的重要資訊。

  半世紀以來人類社會使用燃燒化石燃料獲取能源,導致溫室氣體逐年上升,成為維持全球循環經濟的這條路上,必須克服的難題。透過太陽能發電產生的電力,結合先進的觸媒電極材料,將二氧化碳和水電解成碳氫燃料與氧氣,是目前能源科技發展所公認的解決方案之一。

  利用混成古典量子的演算法,在電腦模型中分析二氧化碳與水分子在電極材料表面的交互作用力,歸納出在化學分子轉換的過程中,各種困難的化學鍵斷裂或結合的步驟;進一步透過電腦模型,將觸媒材料改質再設計,消弭前述困難的反應步驟。利用這些方法在虛擬世界裡進行有系統的對比分析,提供實際化學製程上有效的改良方向,減少摸索的時間、降低開發成本。如此大量累積的數位資料,加上大數據分析的統計方法,從其中歸納出全新、未曾嘗試過的新材料設計,成為下一代的實驗合成標的。有效結合化學製程與計算分析的研發模式,將會是引領未來科技進步的主流。


 

  大氣中的二氧化碳濃度不斷上升,人類正面臨全球性的挑戰,例如全球暖化、極端天氣、海平面上升、生態危機和海洋酸化…等;於是將廢氣中的二氧化碳轉化為有用的化學物質,被認為是解決二氧化碳濃度不斷增加的關鍵任務。自然界裡植物進行光合作用時,利用羧化酶(RuBisCO)吸收CO2分子,在卡爾文循環中合成出新的多碳型碳氫化合物,即為一個成功的範例;在化學工業製程上,科學家也一直在積極開發各種二氧化碳轉化方法。在過去的文獻報導中,學術界利用金屬電極進行電催化反應,來還原水溶液中的二氧化碳,對比眾多金屬電極後(金、銀、鋅、鈀、鎵、鉛、汞、銦、錫、鎘、鉈、鎳、鐵、鉑、鈦),發現只有銅電極可以直接生成多碳型碳氫化合物。考量充分利用太陽能發電,開發適當的觸媒電極,透過電催化轉換電能、二氧化碳和水,儲存為化學能,將能顯著提升再生能源的使用效率。

  其中,利用電催化合成碳氫化合物,最關鍵的合成步驟是把吸附在電極表面的一氧化碳(CO),進行偶合反應,生成一種不穩定的OCCO中間體;OCCO再透過電極表面水分子的質子轉移,一步步合成出新的碳氫鍵。為了降低OCCO生成的困難度,可以進行電極材料的改質,蔡教授團隊在2018年,模擬在三種的銅氧化物(CuO、Cu4O3、Cu2O)的表面生成OCCO,發現在表面缺陷存在的情況下,率先提出OCCO可以有效地在Cu4O3的表面合成的理論預測,並發表在英國皇家化學會PCCP當期的雜誌封面[https://doi.org/10.1039/C8CP00592C];隨後在2019年,德國的西門子實驗室引用師大團隊的預測,成功製作出Cu4O3的電極催化劑,把CO2轉換成乙烯(C2H4)。

圖一:CuO(111),Cu4O3(202)與Cu2O(111)表面2CO ⟶ OCCO反應位能預測
圖一:CuO(111),Cu4O3(202)與Cu2O(111)表面2CO ⟶ OCCO反應位能預測

  事實上,OCCO這個不穩定中間體,是一個長型的分子結構。2019年蔡教授團隊利用自行開發的古典量子混成模擬法,提出調整銅電極材料的晶格結構,塑造出適合OCCO的長型結構表面;並進一步預測,調整後的長型晶格,可能更適合用來合成三碳型的碳氫化合物。該研究也發表在同年登上PCCP的雜誌封面。[https://doi.org/10.1039/C9CP02977J]

圖二:銅電極表面CO電催化偶合之混成模型
圖二:銅電極表面CO電催化偶合之混成模型

  除了二氧化碳的還原,蔡教授團隊也結合國立台灣大學陳浩銘教授實驗室,探索在鐵鈷的複合材料電極上,如何降低水分子裂解的困難度(氫能源產生的關鍵步驟)。透過臨場的X射線光譜解析,結合量子化學的電腦模擬,提出鐵跟鈷在電極表面各自扮演的角色,成功製作並分析該鐵鈷複合物電極的高度電催化活性。該研究成果在2018年發表於美國化學會誌上。[https://doi.org/10.1021/jacs.8b10722]

圖三:水氧化在鈷複合電極、鐵鈷複合電極表面之反應路徑示意圖
圖三:水氧化在鈷複合電極、鐵鈷複合電極表面之反應路徑示意圖

  理論計算化學可以提供很多在實驗條件的限制下,無法親身嘗試的探索機會。透過結合物理理論、程式設計及化學反應原則,加上高速電腦的運算能力(例如:國家高速網路與計算中心、台師大雲端運算平台),可以預測潛在的化學反應條件。蔡教授相信,能夠成功整合理論計算化學與實驗的實際製程,將成為再生能源科技推進的關鍵動力。

 

原文出處:

  1. "Identification of Stabilizing High-valent Active Sites by Operando High-energy Resolution Fluorescence-detected X-ray Absorption Spectroscopy for High Efficient Water Oxidation", Sung-Fu Hung,+ Yu-Te Chan,+ Chun-Chih Chang, Ming-Kang Tsai,* Yen-Fa Liao, Nozomu Hiraoka, Chia-Shuo Hsu, Hao Ming Chen,* J. Am. Chem. Soc. 2018, 140, 17263-17270. Link: https://doi.org/10.1021/jacs.8b10722
  2. "A Computational Exploration on CO2 Reduction via CO Dimerization on Mixed-Valence Copper Oxide Surface", Chun-Chih Chang, Elise Y. Li,* Ming-Kang Tsai,* Phys. Chem. Chem. Phys. 2018, 20, 16906-16909. Link: https://doi.org/10.1039/C8CP00592C
  3. "Enhancing C-C Bond Formation by the Surface Strain: Investigating the C2 and C3 Intermediate Formation on the Strained Cu Surfaces", Yu-Te Chan, I-Shou Huang, Ming-Kang Tsai,* Phys. Chem. Chem. Phys. 2019, 21, 22704-22710. Link: https://doi.org/10.1039/C9CP02977J
 

蔡明剛 教授 | 化學系

蔡明剛教授於西元2005年取得美國匹茲堡大學化學系的博士學位。在2006-2010間,分別於美國能源部西北太平洋、布魯克海文國家實驗室,擔任博士後研究員。2010年獲聘於國立臺灣師範大學化學系。其研究專長以高效能平行運算,結合程式設計與數值分析,設計的觸媒催化材料;針對巨量的數位資料,佐以機器學習的方法,推昇理論計算的預測能力。