太原理工大学王宝俊教授团队ACS Catalysis: 机器学习加速烯烃芳构化中Zn2+/HZSM-...

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▲ 第一作者：   王晶，贾裕胜 通讯作者：   张宇鹏，凌丽霞 通讯单位：   太原理工大学 论文 DOI ： 10.1021/acscatal.5c00459 （点击文末「阅读原文」，直达链接） 全文速览 长链单烯烃芳构化是煤制芳烃过程中的重要反应， ZSM-5 分子筛中 Lewis 酸的落位决定催化剂的性能。本研究旨在采用机器学习（ ML ）快速预测出较优的 Lewis 落位，以提高芳烃的产率和选择性。 基于密度泛函理论（ DFT ）获得的 C6 和 C7 烯烃在 Zn 2+ /HZSM-5 催化剂上脱氢反应的高质量数据集，建立了数据驱动的机器学习模型，进而预测 C8 烯烃芳构化反应中的重要过程 — 脱氢反应的决速步能垒，筛选出具有高脱氢活性的 Lewis 酸位点为 T5-T3 或 T11-T3 ，并通过 DFT 验证了 ML 预测结果的准确性。 进一步通过微观动力学分析得出： BTX （苯、甲苯和二甲苯）的选择性最高达到了 64.1% 。 这为二 ………………………………