近日，中國科學院廣州能源研究所生物質催化轉化研究室在雙催化劑體系的宏觀空間排布優化理論研究方面取得新進展。相關研究成果以Theoretical optimization of bed packing arrangement in cascade Dual-Catalyst system with side reactions為題，發表于化學工程領域期刊Chemical Engineering Science（論文全文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.ces.2024.120500）。
作為能源領域的研究熱點之一，雙催化劑體系的引入為溫室氣體的捕集轉化提供了新的路徑，也為可再生能源燃料及化學品合成提供了全新思路。同時，雙催化劑體系憑借其非均相的特點，可用于固定床等連續流反應器中，在相關領域具有較大的工業應用潛力，因此被廣泛應用于石油化工、生物質轉化、合成氣轉化及其它能源化工領域中，尤其在一氧化碳/二氧化碳加氫生成甲醇/烯烴/芳烴等高值產品方面受到廣泛關注。
然而以往采用雙催化劑體系的相關研究往往聚焦于微觀上催化劑結構設計或宏觀上反應條件的優化，略過了介于兩者之間的反應器尺度上物理化學過程存在的空間異質性（圖1）。因此，在反應器尺度上，雙催化劑的空間排布優化問題仍缺乏系統的理論指導。該問題直觀反映在相關研究中，兩種催化劑在反應器內往往局限于簡單的雙層排布或隨機混合裝填，缺乏對其它雙催化劑排布方式的深入探究，極大削弱了雙催化劑體系的反應潛力，同時局限了雙催化劑體系的進一步工業化應用。
圖1. 雙催化劑體系中存在的空間排布問題
基于此現狀，該研究構建了結合遺傳算法及機器學習方法的排布優化理論模型，實現了不同反應參數組合下雙催化劑的快速排布優化。研究進一步構建了催化劑替換差（DS）作為雙催化劑體系的新型描述符，量化了不同空間位置上采用對應催化劑種類的必要程度（圖2）。相關模型及描述符為進一步的研究提供了理論工具。
采用上述理論工具的進一步研究發現，兩種催化劑的副反應分別具有不同的作用。在底物-中間產物-目標產物的理想模型中，當副反應僅發生在S0（底物-中間產物對應催化劑）而不發生在S1（中間產物-目標產物對應催化劑）上時，對應的最優排布呈現S0-S1-S0高分散結構，符合傳統的“越近越好”理論；而逐步引入S1上的副反應時，這種規律結構將逐漸瓦解，同時最優床層長度區間迅速縮小，對總反應時間的控制提出了更高的要求。此外，對于非規律排列，探索了基于替換差分析的簡化排列方式，同時最大程度保留了優化效果。
圖2. 催化劑替換差的計算方式
在此基礎上，該研究搭建了完整的雙催化劑體系空間排布優化及簡化策略框架（圖3），填補了雙催化劑在反應器尺度的空間排布優化理論方面的空白。其核心包括：（1）劃分優化排列及簡單雙層排列的適用區間，用于確定是否需要采用優化排列；（2）需要采用優化排列時，通過替換差特征判斷是否符合S0-S1-S0規律結構；（3）無規律結構時，采用基于替換差值的簡化方法。
圖3.雙催化劑體系空間排布優化及簡化策略框架
上述工作得到國家自然科學基金項目等的資助。
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