Heterogén katalitikus oxidációk vizsgálata a kombinatorikus katalízis eszközeivel - újszerű megközelítések az alapkutatásban = Investigation of heterogeneous catalytic oxidations with tools of combinatorial catalysis - new approaches in fundamental research

摘要

Munkám során a laboratóriumunkban kifejlesztett Holografikus Kutatási Stratégia előnyeit részletesen elemeztem a Genetikus algoritmussal szemben és a Mesterséges Neurális Hálózatok alkalmazhatóságát bizonyítottam a katalizátorkutatásban. A kialakított informatikai háttér hatékony katalizátor-könyvtártervezést tesz lehetővé. Katalizátor könyvtárakat terveztem sikerrel metán teljes oxidációjára, CO preferenciális oxidációjára és etanol reformálására is. Az első feladatban a cél alacsony hőmérsékleten nagy aktivitású katalizátorok tervezése volt a metán oxidációjában. A jövő autóiban a tüzelőanyag-cella működéséhez hidrogén fogja biztosítani az üzemanyagot, amelyet azonban meg kell tisztítani a szénmonoxidtól. Ez a CO szelektív (preferenciális) oxidációját követeli meg. Az etanol reformálása fontos modellreakció, amelynek vizsgálata a biomasszából származó más oxigénezett szénhidrogének reformálásához nyújthat alapvető információkat. A tématerület napjaink kihívásainak felel meg, mivel alternatív energiahordozókra van szükség a fosszilis energiaforrások beszűkülése és robbanómotorokban történő elégetésük során fellépő káros anyagkibocsátásuk miatt. Bizonyítottuk, hogy a nagy-áteresztőképességű berendezések nemcsak optimalizálási célra alkalmazhatók, hanem különböző katalizátorok összehasonlító vizsgálataira is, tehát ezek a módszerek az alapkutatás eszközei is. Az eredmények jól szemléltetik, hogy a nagyáteresztő kísérletezés hatékonyan segíti a kutatást. | During my work advantages of Holographic Research Strategy to Genetic algorithm have been analyzed in detail and applicability of Artificial Neural Networks in catalysis research has been proved. The developed informatic platform makes possible a very effective catalyst library design. Catalysts libraries have been designed successfully for total oxidation of methane, preferential oxidation of CO (PROX) and ethanol steam reforming. In the first task the goal was to design catalysts working at low temperature with high activity in methane total oxidation. In future cars fuel cells will be applied using hydrogen, which however has to be purified from CO. It requires selective (preferential) oxidation of CO. Ethanol steam reforming is a highly important model reaction, investigation of which would provide valuable information for reforming of other oxygenated hydrocarbons originated from agricultural wastes. In these days, it can be considered as a highly challenging issue, since alternative energy sources are required because of limited availability of fossil fuels and emission of pollutants during usage of fossil fuels in internal combustion engine vehicles. It has been proved that high-throughput experimentation can be used not only for optimization, but also for comprehensive investigation of different catalysts; these methods are useful tools in basic research as well. The results demonstrate that high-throughput experimentation supports academic research.