Un nuevo modelo teórico predice catalizadores más eficientes para la reducción de CO₂

Un equipo de investigación ha desarrollado un marco teórico unificado para predecir de manera más efectiva el rendimiento de los catalizadores de un solo átomo (SACs) en la reducción electroquímica de dióxido de carbono (CO₂RR). Este modelo incorpora dos factores críticos que a menudo han sido pasados por alto o simplificados en los estudios convencionales sobre catalizadores: el pH y los efectos del campo eléctrico interfacial.

La reducción de CO₂ está ganando atención como una posible solución para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero, convirtiendo el dióxido de carbono en productos útiles bajo condiciones moderadas. Entre los distintos productos, el monóxido de carbono (CO) es especialmente valioso debido a su uso en mezclas de gas de síntesis y en la síntesis química. Sin embargo, se sabe que el comportamiento de los catalizadores durante el CO₂RR es altamente sensible al entorno del electrolito circundante, en particular a los niveles locales de pH.

Para abordar esta problemática, el equipo creó un modelo microcinético que opera a escala del electrodo de hidrógeno reversible (RHE). Este modelo tiene en cuenta explícitamente la influencia dinámica del pH y los campos eléctricos sobre los intermediarios de reacción. Además, se combinó con cálculos de teoría funcional de la densidad (DFT-D3) y un cribado basado en datos para evaluar 101 configuraciones de SAC basadas en metales de transición del bloque d.

Análisis de Catalizadores y Resultados Clave

El estudio, publicado en The Journal of Chemical Physics, examinó los SAC a través de una variedad de entornos de coordinación, incluyendo grafeno funcionalizado con pirrol y piridina, marcos orgánicos covalentes (COFs), porfirinas y ftalocianinas. Se encontró una relación lineal consistente entre las energías de adsorción de los intermediarios clave—∗COOH y ∗CO—lo que indica una tendencia predecible en el comportamiento de unión.

Uno de los hallazgos más destacados del estudio fue el papel de las interacciones dipolo-campo en la modulación de estas uniones intermedias bajo diferentes condiciones de pH. Estas interacciones ayudaron a explicar por qué ciertos catalizadores presentan un rendimiento diferente en entornos de pH variados, ofreciendo una visión más profunda sobre los mecanismos implicados en el CO₂RR.

Las predicciones del modelo mostraron un fuerte acuerdo con los datos experimentales de frecuencia de cambio disponibles, lo que sugiere la fiabilidad del marco en aplicaciones del mundo real. Basándose en este acuerdo, los investigadores identificaron 12 SACs con una selectividad favorable hacia el CO en un amplio rango de valores de pH. Estos catalizadores están centrados principalmente en átomos de hierro (Fe), cobre (Cu) y níquel (Ni).

El profesor Hao Li, de la Universidad de Tohoku y autor principal del estudio, comentó que «este trabajo representa un avance hacia un cribado de catalizadores más predictivo al unir la teoría con condiciones electroquímicas realistas». Al integrar los efectos del pH y del campo en nuestro modelo, podemos guiar de manera más precisa el diseño de catalizadores adecuados para tecnologías energéticas neutras en carbono.

Las estructuras computacionales utilizadas en el estudio han sido subidas a la Plataforma Digital de Catálisis, un recurso de acceso abierto en crecimiento para la comunidad de catálisis desarrollado por el grupo del profesor Li. Esta contribución tiene como objetivo apoyar la investigación adicional y el intercambio de datos en el campo.

De cara al futuro, el equipo planea refinar aún más el modelo para mejorar tanto la precisión predictiva como la eficiencia computacional. También tienen la intención de incorporar algoritmos de aprendizaje automático para acelerar el diseño de catalizadores y profundizar en nuestra comprensión de las reacciones electroquímicas sensibles al pH.