Modélisation de la synergie entre nanoparticules, promoteurs et substrats lors de processus catalytiques

Modeling the synergy between nanoparticles, promoters and substrates during catalytic processes

• Auteur / Autrice : Marthe Bideault-luxey
• Direction : Jérôme Creuze
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Chimie
• Date : Inscription en doctorat le 17/09/2022
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences chimiques : molécules, matériaux, instrumentation et biosystèmes (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de Chimie Moléculaire et des Matériaux d'Orsay
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Synthèse, Propriétés & Modélisation des Matériaux
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Université Paris-Saclay. Faculté des sciences d’Orsay (Essonne ; 2020-....)

Mots clés

Mots clés libres

Nanoparticules

Diffusion

Adsorption

Réactivité

Interfaces

Catalyse hétérogène

Nanoparticles

Diffusion

Interfaces

Reactivity

Adsorption

Heterogeneous catalysis

Résumé

Le but de cette thèse est de développer puis d'utiliser un modèle permettant de décrire la synergie entre nanoparticules, promoteurs et substrats lors de processus catalytiques. Le projet s'appuie sur un procédé chimique identifié récemment permettant de synthétiser de l'ammoniac [1,2] et mettant en jeu un catalyseur métallique tel que Ru, Pd, Ni ou Co ; un promoteur comme BaO ou Li2O et un substrat de type CeO2, MgO ou ZrO2. Le travail est divisé en plusieurs parties : (1) le développement et la validation de méthodes automatiques et efficaces permettant de modéliser les surfaces des composés d'intérêt, ainsi que les interfaces entre les trois phases solides (nanoparticule, promoteur et substrat) ; (2) le développement de méthodes efficaces pour caractériser la physisorption de N2 et H2 sur une large variété de surfaces ; (3) la modélisation de la diffusion des espèces physisorbées ; (4) la modélisation de la dissociation de N2 et H2 ; (5) la modélisation de la réaction chimique (incluant la recherche des états de transition et des énergies d'activation) et (6) la modélisation de la diffusion et de la désorption des réactants. Il sera donc nécessaire de créer des outils permettant de sélectionner rapidement les processus d'intérêt catalytique, pour ensuite développer ce qu'on appelle des « machine-learned potentials » et finalement réaliser des calculs ab initio sur les systèmes les plus pertinents. La dynamique moléculaire et les méthodes Monte Carlo seront les plus utilisées durant cette thèse. La modélisation des interactions nanoparticules – substrat est d'une importance primordiale, car leur agglomération lors du processus catalytique doit être évitée.

The aim of this thesis is to develop and use a model to describe the synergy between nanoparticles, promoters and substrates during catalytic processes. The project is based on a recently identified chemical reaction, allowing the synthesis of ammonia [1], and involving a metallic catalyst such as Ru, Pd or Ni; a promoter such as BaO or Li2O and a substrate such as CeO2, MgO or ZrO2. The work is divided into several parts: (1) the development and validation of automatic and efficient methods to model the surfaces of the compounds of interest, as well as the interfaces between the three solid phases (nanoparticle, promoter and substrate) ; (2) the development of efficient methods to characterize the physisorption of N2 and H2 on a wide variety of surfaces; (3) modeling the diffusion of physisorbed species; (4) modeling the dissociation of N2 and H2 ; (5) modeling of the chemical reaction (including the search for transition states and activation energies) and (6) modeling of the diffusion and desorption of reactants. It will therefore be necessary to create tools to quickly select the processes of catalytic interest, to then develop so-called 'machine-learned potentials' and finally perform ab initio calculations on the most relevant systems. Molecular dynamics and Monte Carlo methods will be the most used during this thesis. The modeling of nanoparticles-substrate interactions is of primary importance, as their agglomeration during the catalytic process must be avoided.