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《文章投稿》三串联反应实现低选择性二氧化碳光还原体系产物回收

来源:北京中教金源科技有限公司      分类:应用方案 2024-03-08 12:00:05 108阅读次数

1. 文章信息

标题:A triple tandem reaction for the upcycling of products from poorly selective CO2 photoreduction systems

中文标题:三串联反应实现低选择性二氧化碳光还原体系产物回收

页码:1-13

DOI:org/10.1038/s44160-023-00458-5

2. 文章链接

https://www.nature.com/articles/s44160-023-00458-5

3. 期刊信息

期刊名:Nature Synthesis

分区信息:JCR分区:Q1

涉及研究方向:化学 

4. 作者信息:第一作者是夏远胜。通讯作者为刘江、兰亚乾。

5. 产品型号:CEL-HXF300



文章简介:

低选择性CO2光还原系统在实验研究中十分常见,其混合产物通常包括低浓度的H2、CO和HCOOH。其中,HER作为常见的副反应不仅影响了CO2还原反应的催化效率,而且产生的气态混合物产物(如CO和H2)的分离过程具有高能耗和高成本等问题,导致产物无法被进一步利用,因此低选择性的CO2RR并未引起研究人员的重视。


虽然某些特定比例的 CO 和 H2混合物可作为合成气进行工业转化,但在低选择性CO2光还原系统中,低浓度的CO、H2和剩余未转化CO2的混合并不适合费托合成。因此,将CO2光还原为合成气进行转化仅作为一项概念性工作提出,但目前并未实现。如果能开发出一种温和、高效且原子经济性高的串联反应,将还原产物CO和H2重新转化为高价值的化学品,并且串联反应不受未反应的残余CO2的影响,那么低选择性CO2光还原将具有一条现实的利用途径。


例如,在这种串联反应中,低选择性CO2RR的H2副产物可以通过原位级联特定的有机反应得到有效利用;然后,纯化的CO产物可以进入第二个串联反应进行进一步转化(图 1)。通过这种方式,混合的H2和CO将通过多步串联反应连续转化为高价值且易于分离的精细化学品,避免了任何主产品或副产品的浪费。


针对这种情况,兰亚乾团队设计并构建了两例高活性簇基催化剂——Ni5W10和Ni6W10,分别由具有还原活性的Ni基团簇和快速电子转移能力的W10多金属盐酸盐组装形成。这两种催化剂都能引发由低选择性CO2光还原反应、炔烃半氢化反应和羰基化反应组成的高效三串联系统,可以将H2和CO混合还原产物依次转化为高价值的烯烃和羰基化合物,还原产物原子利用效率最高可达94%。其中,低选择性CO2光还原反应与炔烃半加氢的原位一锅法耦合反应,极大地提高了低选择性催化体系(Ni6W10)的整体光转化效率(从935 μmol g-1 h-1提高至1425.0 μmol g-1 h-1)、CO选择性(从50%提高到80.0%)和炔烃到烯烃的转化率(Conv. > 86.0%, Sel. ≈ 100.0%)。


在实验过程中,发现催化剂的活性位点存在较大的空间阻碍效应时,虽然不能催化所有的炔烃底物,但可以通过不同的作用力选择性地吸附不同构象的有机分子并进行催化半加氢反应,其催化效率取决于炔烃的吸附情况和C≡C的位置;并且该氢化过程都具有高度的非对映选择性,所有分子内炔烃的氢化产物主要是顺式的烯烃化合物(Z:E = 75%-99%)。


更重要的是,相比于具有传统独立活性位点的Ni5W10在半加氢反应中经历的Volmer-Heyrovsky反应路径,具有协同活性区域的Ni6W10可通过Volmer-Tafel机理降低加氢过程的能垒,且利用*H的Tafel机制更加有利于串联反应对CO选择性的提高并获得更出色的串联催化性能。同时,通过三重串联反应系统,可方便地合成13C标记的抗抑郁药物分子(Moclobemide)和氘代烯烃化合物。




1. 三重串联反应示意图。利用三串联体系将低选择性 CO2 光还原系统中的COH2分别转化为烯烃化合物和羰基化合物。

2. 基于团簇的晶体结构组装,Ni5W10Ni6W10的晶体结构。

3. 炔烃半加氢与光催化CO2RR的原位耦合反应。

1. 半加氢反应的底物范围

4. Ni5W10Ni6W10为催化剂进行炔烃半加氢反应的机理途径

5. 在三重串联反应中利用光还原产物 CO 合成精细化学品以及还原产物(H2 + CO)的原子利用效率。


最终,三串联体系不仅抑制了H2副产物的生成,成功提高了CO的选择性,利用溶液中的H+有效地将炔烃转化为烯烃化合物。同时,纯化后的CO在三串联工艺中通过进一步的级联羰基化反应转化为羰基精细化学品。这种高原子利用率的串联系统为未来低选择性光催化CO2RR的实际应用提供了广阔的前景。




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最近更新:2023-09-18 16:20:36
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