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能量
目前，使用催化剂来促进吸附剂再生，被认为是减少CO 2捕获过程所需能量的有效方法。旨在鉴定具有高CO 2吸收效率的稳定且具有成本效益的催化剂，我们在这里研究了在水胺溶液的热再生过程中粉煤灰（FA）的性能。通过实验测量了添加FA的CO 2饱和乙醇盐水的解吸速率，环状容量和热效率，并将结果与没有八种不同催化剂的相同溶液获得的结果进行了比较。实验结果表明，与非催化系统相比，催化剂显着改善了再生，而FA是其中最有效的。在不同温度下对CO 2解吸的进一步研究表明，FA提供的解吸性能与在温度下至少高5℃的非催化系统相当，并且始终在同一温度下，尤其是在此过程开始时始终显着降低热效力。最后，回收测试表明FA具有良好的稳定性，即使经过20个周期，其催化效率也保持较高。总而言之，可以将FA视为能源有效CO 2捕获的具有成本效益的催化剂，值得进一步研究以促进其在工业规模的工厂中的应用。
通过高...
这项研究介绍了一种新颖的解决方案，用于设计结构化催化剂，将单件3D打印与单原子催化整合。结构化催化剂在工业过程中广泛使用，因为它们提供了最佳的质量和传热，从而导致更有效地使用催化材料。它们是使用陶瓷或金属物体制备的，然后将其洗净并用催化活性层浸渍。但是，这种方法可能导致后者的粘附问题。通过采用光聚合印刷，稳定而活跃的单原子催化剂直接形成了独立的单件结构材料。本研究中采用的表征方法的电池可以证实催化活性物质的均匀分布和材料的结构完整性。计算流体动力学模拟用于证明结构化体内的动量传递和光分布增强。材料在连续流化的苄醇对苯甲醛的连续光催化氧化中进行了最终评估，这是准备生物质衍生的构建块的相关反应。本文报告的创新方法是生产结构化的单原子催化剂，可以规定传统合成方法的复杂性，可扩展性和效率提高，并突出了3D打印在催化工程中的变革性作用，以革新催化剂的设计。
完全可编程蛋白质催化之路
从头开始设计高效酶的能力将对化学、生物技术和医学产生深远的影响。过去十年来，蛋白质工程的快速发展让我们乐观地认为，这一目标触手可及。含有金属辅因子和非典型有机催化基团的人工酶的开发表明，如何优化蛋白质结构以利用非蛋白质元素的反应性。与此同时，计算方法已用于根据过渡态稳定的基本原理设计用于各种反应的蛋白质催化剂。尽管设计的催化剂的活性很低，但已使用广泛的实验室发展来生成高效的酶。这些系统的结构分析揭示了设计活性更高的催化剂所需的高精度。为此，新兴的蛋白质设计方法（包括深度学习）特别有望提高模型准确性。在这里，我们总结了该领域的关键发展，并强调了新的创新机会，这些机会应该使我们能够超越当前的技术水平，并实现稳健的生物催化剂设计以满足社会需求。
我们专注和负责任的量子计算方法
化学催化剂在许多行业中都起着重要作用，量子计算机可以帮助识别使关键过程更安全，更高效的催化剂，并使人们和环境受益。例如，氨是世界上最常见的工业化学物质之一，用作农业肥料以及化学制造和药品。没有氨，我们将无法维持世界当前的人口。但是，氨产生需要令人难以置信的高温和压力，并且仅贡献了全球温室气体排放的2-3％。更有效地模拟用于产生氨的化学反应可以帮助确定使氨制造过程更有效和降低排放的方法。
材料化学A -RSC出版
随着催化剂和表征工具制备的发育，当前的焦点已涉及催化剂的表面特征，例如角，边缘和相关缺陷位点，这些缺陷位点被认为可以确定观察到的活动/选择性。5,6以催化剂的活性晶体表面为例，由于存在更多的悬浮键，具有高指数的某些晶体表面具有较高的表面能，因此它们形成开放的表面结构并表现出较高的催化活性。7,8毫无疑问，所有不完美的晶体材料都不可避免地存在缺陷，当它们出现在晶体表面上时，它们可以显着调节表面的电子结构，从而带来其物理化学特性的变化。因此，
美国能源部宣布拨款 1.4 亿美元用于化学和材料科学研究
Liu, Chong 电场驱动的精密材料合成 芝加哥大学 芝加哥 IL 60637-5418 Liu, Qun 转化性生物混合二铁催化剂用于 CH 键功能化
有机合成中的生物催化：绿色化学的酶促途径
生物催化，使用天然催化剂（例如蛋白质酶）对有机化合物进行化学转化，已成为有机合成领域的关键技术。这种方法利用酶在轻度条件下催化反应的精致特异性和效率，为传统化学过程提供了可持续且环保的替代品。生物催化涉及使用天然催化剂（主要是酶）对有机化合物进行化学转化。生物催化的基本原理集中在酶的独特特性上，其中包括高特异性，效率和在轻度条件下运行的能力。理解这些原理对于欣赏如何利用有机合成和绿色化学的生物催化。
IAPME研讨会
抽象锂硫（LI-S）电池是最有希望的下一代高能密度二级电池之一。然而，在循环过程中，诸如航天飞机效应，缓慢的反应动力学和锂树突生长等问题所阻碍了它们的实际应用。本报告着重于高能密度LI-S电池所需的关键材料和设备设计。它通过检查催化剂表面的电子结构来提出了阴极催化剂的合理设计。具体而言，它引入了过渡金属催化剂的D轨道和锂多硫化物的P-轨道之间的杂交概念，这些锂多硫化物可以用作筛选Li-Scowers单原子催化剂的描述符。机器学习被用来开发一个可以有效筛选过渡金属化合物催化剂的二进制描述符，从而阐明了LI-S催化中的电子和结构效应。提出了一种普遍的策略来调整催化剂的旋转和轨道拓扑。该报告还探讨了LI-S电池催化剂中随时间推移的不同轨道杂交之间的过渡。为了解决锂树突的不受控制的生长以及相关的安全风险，在共同调节的质量和电荷运输下，Li-S阴极与阳极之间的耦合机制被揭露，从而指导电极结构的合理设计。提出了基于分层结构的人造固体电解质相（SEI）层，以稳定锂金属阳极并防止树突形成。另外，通过调整电解质的溶剂化结构，可以实现SEI层的分子级控制，从而导致锂金属阳极的稳定循环。建立在这个基础上，已经制定了制备高硫载电极的系统策略。该报告研究了LI-S完整细胞的构建，分析了关键技术和过程参数如何影响Li-S袋细胞的电荷分离和循环性能。优化这些参数后，小袋单元的能量密度超过400 WHkg⁻。
