绿色催化材料快速评价技术革新

一、引言

      碳中和目标旨在通过二氧化碳净0排放，缓解全球气候变暖，是人类社会可持续发展的必然选择。绿色催化材料在能源领域（如氢能制备与存储、二氧化碳加氢转化）、化工生产（绿色合成工艺）及环境保护（污染物降解）等方面，展现出降低能耗、减少有害排放的巨大潜力，是实现碳中和的核心支撑技术之一。

      微型全自动催化剂评价系统能够在微小尺度下，精准模拟催化反应条件，自动化完成催化剂性能测试，具有样品用量少、实验效率高、数据准确性强等优势。在碳中和需求推动下，该系统需进一步突破技术瓶颈，实现对绿色催化材料的快速、全面、精准评价，加速其从实验室走向实际应用的进程，为全球碳中和目标的达成提供有力技术保障。

二、碳中和目标下绿色催化材料研发需求

2.1 面向能源转型的高效催化材料

2.1.1 可再生能源制氢催化剂

      以太阳能、风能等可再生能源电解水制氢，是实现绿色氢能大规模生产的关键路径。在此过程中，亟需开发高效、低成本且稳定的析氢（HER）与析氧（OER）催化剂。例如，传统贵金属 Pt、Ir 基催化剂虽活性高，但资源稀缺、成本高昂，限制大规模应用。研发过渡金属基（如镍铁合金、钴基化合物）、碳基复合材料等非贵金属催化剂，借助微型全自动催化剂评价系统，快速筛选活性位点丰富、电子传导性佳、抗腐蚀能力强的材料体系，对降低制氢成本、推动可再生能源制氢产业化意义重大。

2.1.2 二氧化碳加氢转化催化剂

      将二氧化碳加氢转化为甲醇、甲烷等燃料或化学品，既能实现二氧化碳资源化利用，又可存储可再生能源。针对该反应，需研发高选择性、高活性且能在温和条件下运行的催化剂，如铜基催化剂、分子筛负载型催化剂等。通过评价系统精确调控反应温度、压力、气体组成与流速，快速评估催化剂在不同工况下对二氧化碳转化率及目标产物选择性的影响，优化材料组成与结构，提升二氧化碳加氢转化效率。

2.2 绿色化工工艺中的催化材料

2.2.1 生物质转化催化剂

      生物质作为可转化为液体燃料与化学品的可再生碳源，其高效转化依赖特定催化材料。如在生物质热解制备生物燃料过程中，需要开发具有高活性、抗积碳性能强的固体酸催化剂（如分子筛、负载型金属氧化物），促进生物质大分子定向裂解与重整。利用微型全自动催化剂评价系统，模拟热解反应的复杂气氛与温度变化，快速评价催化剂对生物质转化率、生物油产率及品质的影响，助力开发高效、可持续的生物质转化工艺。

2.2.2 绿色有机合成催化剂

      传统有机合成工艺常使用大量有毒有害试剂，产生大量废弃物。在碳中和要求下，需发展绿色有机合成路线，如以过氧化氢、氧气等绿色氧化剂替代传统氧化剂，开发与之适配的高效、环境友好型催化剂。例如，金属有机框架（MOFs）及其衍生材料，因其可调控的孔道结构与丰富活性位点，在绿色氧化反应中展现出潜在应用价值。通过评价系统快速筛选不同 MOFs 材料对特定有机反应的催化性能，优化其结构以提高反应活性与选择性，推动绿色有机合成工艺发展。

三、微型全自动催化剂评价系统技术革新方向

3.1 微流控与高通量技术融合

3.1.1 微流控芯片优化设计

      为满足绿色催化材料快速评价需求，需进一步优化微流控芯片结构。采用先进的微加工技术，如光刻、蚀刻等，制备具有高精度、复杂微通道网络的芯片，实现多股反应物流体的精准混合与高效传质。例如，设计特殊的微混合器结构（如 T 型、鱼骨型混合器），使气 - 液、液 - 固等不同相态反应物在微尺度下快速均匀混合，缩短反应诱导期，提高反应效率；同时，优化微通道的尺寸与形状，降低流体阻力，减少样品与试剂消耗。

3.1.2 高通量并行反应模块构建

      在微型全自动催化剂评价系统中集成高通量并行反应模块，可大幅提升绿色催化材料筛选效率。通过在同一芯片或反应板上构建数十甚至上百个独立的微反应单元，每个单元可同时进行不同催化剂或不同反应条件下的催化反应。例如，采用阵列式微反应器设计，搭配自动化进样与检测系统，可实现对多种绿色催化材料（如不同金属掺杂比例的催化剂、不同有机配体修饰的 MOFs 材料）在多工况下的并行评价，快速获取大量实验数据，加速高效绿色催化材料的筛选进程。

3.2 原位表征技术深度集成

3.2.1 多种原位表征手段联用

      为深入理解绿色催化材料在反应过程中的结构演变与活性位点变化机制，需将多种原位表征技术深度集成到评价系统中。例如，将原位红外光谱（in - situ IR）、原位拉曼光谱（in - situ Raman）与 X 射线光电子能谱（in - situ XPS）联用，实时监测催化反应过程中反应物、中间体及产物的吸附与转化，以及催化剂表面元素价态、化学键变化；同时，结合原位 XRD（in - situ XRD）跟踪催化剂晶体结构在反应条件下的动态演变。通过多技术联用，全面获取催化剂在真实反应环境中的信息，为材料性能优化提供精准指导。

3.2.2 实时数据采集与分析系统升级

      随着原位表征技术集成度提高，数据采集量呈指数级增长，需要升级实时数据采集与分析系统。采用高速数据采集卡与先进的数据处理算法，实现对多种原位表征数据的实时、同步采集与存储；开发基于人工智能的数据分析软件，能够对海量复杂数据进行快速解析，自动提取关键信息（如特征峰变化、结构参数演变），关联催化性能与材料结构变化，挖掘潜在规律，加速绿色催化材料构效关系研究，提升评价系统的智能化水平。

3.3 人工智能辅助评价技术发展

3.3.1 机器学习模型构建与应用

      利用机器学习算法构建绿色催化材料性能预测模型，可显著缩短材料研发周期。收集大量已知绿色催化材料的结构信息（如晶体结构、元素组成、表面形貌）、制备工艺参数及对应的催化性能数据，训练机器学习模型（如神经网络、随机森林、支持向量机）。该模型可根据输入的材料结构或制备参数，快速预测其在特定催化反应中的活性、选择性与稳定性，指导实验设计，优先筛选具有潜力的绿色催化材料进行实验验证，减少盲目实验，提高研发效率。

3.3.2 智能实验设计与优化

      人工智能技术还可应用于微型全自动催化剂评价系统的实验设计与优化。通过强化学习算法，让系统根据前期实验结果自主决策后续实验方案，动态调整反应条件（如温度、压力、反应物浓度）与催化剂配方，以最快速度找到催化性能对应的材料与反应条件。例如，在绿色催化剂制备过程中，利用智能优化算法自动探索不同金属负载量、载体种类及制备工艺参数的组合，实现催化剂性能的快速优化，加速绿色催化材料的开发进程。

四、技术革新对碳中和目标的推动作用

4.1 加速绿色催化材料研发进程

      微流控与高通量技术融合，使微型全自动催化剂评价系统能够在短时间内对海量绿色催化材料进行筛选与测试；原位表征技术深度集成，为材料结构 - 性能关系研究提供丰富实时信息，加速材料优化；人工智能辅助评价技术通过精准预测与智能实验设计，显著减少实验次数与研发时间。三者协同作用，大幅缩短绿色催化材料从概念提出到实际应用的周期，尽快将高效绿色催化材料推向市场，助力各行业节能减排，加速碳中和目标实现。

4.2 提升能源转化与利用效率

      通过快速评价技术筛选与优化得到的绿色催化材料，在可再生能源制氢、二氧化碳加氢转化、生物质能利用等能源领域，能够显著提升能源转化效率。高效的 HER 与 OER 催化剂降低电解水制氢能耗，提高氢气产率；高活性、高选择性二氧化碳加氢转化催化剂，将二氧化碳高效转化为高附加值燃料与化学品，实现碳循环利用；生物质转化催化剂促进生物质高效转化为生物燃料，替代传统化石能源。这些都有助于提高能源利用效率，减少碳排放，为碳中和目标提供能源技术支撑。

4.3 促进绿色化工产业发展

      在化工领域，基于微型全自动催化剂评价系统革新所开发的绿色催化材料，推动绿色化工工艺变革。绿色有机合成催化剂实现有机反应的原子经济性与环境友好性，减少废弃物排放；生物质转化催化剂助力可持续生物质化工产业发展，减少对化石原料依赖。绿色化工产业的发展，从源头降低化工生产过程中的碳排放，促进工业领域碳中和目标的达成，同时推动产业升级，实现经济与环境效益双赢。

五、结论与展望

       在碳中和目标下，微型全自动催化剂评价系统通过微流控与高通量、原位表征、人工智能辅助等技术革新，在绿色催化材料快速评价方面取得显著进展，有力推动能源、化工等行业绿色转型，加速碳中和目标实现进程。未来，该系统发展可从以下几方面深入推进：一是进一步提升系统集成度，将更多先进表征技术（如原位核磁共振、环境扫描电镜）与微流控、人工智能深度融合；二是拓展系统应用场景，针对新兴绿色催化反应（如电催化二氧化碳还原耦合有机合成、光热协同催化）开发专用评价模块，满足不同领域对绿色催化材料的评价需求；三是加强国际合作与数据共享，建立全球绿色催化材料数据库与评价标准，促进全球科研人员协同创新，共同攻克绿色催化材料研发难题，为全球碳中和事业贡献科技力量。

产品展示

       SSC-MACE900微型全自动催化剂评价系统（Micro-automated Catalyst Evaluation System，Automated Fixed-Bed System），实现了固定床反应的全自动化操作，连续流反应。 

产品优势：

1、自动压力控制；

2、自动流量控制；

3、气液混合汽化；

4、反应炉恒温区100mm；

5、全组分和气液分离组分检测自动切换；

6、快速自动建压； 

7、多层报警安全联动，本质安全化设计；