廉价工业金属挑战铂金地位 碳化钨可重塑塑料回收与清洁流程

美国罗切斯特大学团队最新研究显示，一种早已广泛用于工业刀具和机械的低成本金属材料——碳化钨，在催化性能上有望取代昂贵且稀缺的铂金，不仅可高效回收塑料，还能推动更清洁、更节能的化学反应。

研究人员指出，现代社会从塑料到洗涤剂的大量产品，都依赖以铂金等贵金属为核心的催化剂来驱动关键反应，但铂金价格高、资源有限，开发可持续替代品已成为催化领域的重要方向。 作为地壳丰度高、成本低的材料，碳化钨长期用于工业机械和切削工具，如今被重新审视为一种有潜力的“类贵金属”催化材料。

然而，碳化钨在化工催化中的应用一直受制于其复杂的晶相和表面结构，这些特性导致其在以往反应体系中表现不稳定。 罗切斯特大学化学与可持续工程系副教授马可·波罗索夫（Marc Porosoff）领导的团队，针对这一难题展开系统研究，通过在实际反应条件下精准调控材料结构，显著提升了碳化钨的催化表现。 他的博士生佩雷拉（Sinhara Perera）解释说，碳化钨的原子排列可以形成多种相，每一种相的表面结构与活性都不同，但过去由于难以在高温、高压反应环境中直接测量催化剂表面，人们一直缺乏清晰认识。

在发表于《ACS Catalysis》的研究中，团队采用“程序升温渗碳”方法，在反应器内部、高达摄氏700度以上的条件下原位合成并调控碳化钨纳米颗粒的相结构。 研究人员系统比较了不同晶相在二氧化碳加氢等反应中的表现，发现一种特定相——β-W2C半碳化钨在将二氧化碳转化为燃料和高附加值化学品的过程中展现出格外优异的活性和选择性。 波罗索夫指出，一些热力学上更稳定的晶相并不一定最“好用”，反而是相对不那么稳定的相在催化上表现更佳，这意味着通过精准相控制，有望获得足以与铂金媲美的低成本催化材料。

除了温室气体转化，研究团队还把目光投向全球性难题——塑料废弃物。 在由北德克萨斯大学陈林潇（Linxiao Chen）牵头、并由波罗索夫和罗切斯特大学助理教授西达尔塔·德什潘德（Siddharth Deshpande）参与的合作研究中，科研人员验证了碳化钨在塑料“升级再生”（upcycling）中的潜力。 相关成果发表在《Journal of the American Chemical Society》上。 团队重点研究了碳化钨在加氢裂化（hydrocracking）过程中的表现，这一过程可将大分子裂解为可再利用的小分子单体或燃料分子。

实验对象是广泛用于包装和日用品的聚丙烯，这类一次性塑料具有长而稳定的高分子链，传统催化剂难以有效“咬断”这些碳链。 此外，真实垃圾流中的杂质会迅速毒化常规催化剂，而许多铂基催化体系依赖微孔载体，孔径过小，不利于体积庞大的聚合物链进入反应位点。 波罗索夫表示，处于合适晶相的碳化钨同时具备金属性和酸性，既能活化和断裂聚合物中的碳–碳键，又避免了微孔结构带来的扩散限制，使“大块头”的塑料链更容易与催化表面接触。

结果显示，在聚烯烃塑料加氢裂化中，碳化钨催化剂不仅成本远低于以铂金为核心的传统体系，其效率更是后者的十倍以上。 研究人员认为，这一发现有望推动新一代塑料回收催化剂的设计，使塑料废弃物转化为高价值燃料和化学品成为现实，从而为循环经济提供重要技术支撑。

为了进一步理解和优化催化过程，团队还从温度测量这一基础问题入手，开发更精确的表面温度监测方法。 在催化反应中，有的过程吸热、有的放热，只有准确掌握催化剂表面的真实温度，才能合理耦合多步反应、避免能量浪费。 传统方法多依赖对整个反应器的“体温”读数，难以真实反映纳米级催化颗粒表面的温度梯度和局部热点。

为此，研究团队采用了来访学者安德烈亚·皮克尔（Andrea Pickel）课题组开发的光学测温技术，并在发表于《EES Catalysis》的研究中详细描述了这一方法。 在示意实验中，一个发生放热反应的颗粒会把热量传递给旁边正在进行吸热反应的颗粒，研究人员通过红外光激发颗粒并监测其发出的绿光，实现对催化剂表面的高精度温度测量。 波罗索夫指出，依化学体系不同，传统体温测量与实际表面温度之间可能相差10至100摄氏度，这对于追求高可重复性和反应耦合的催化研究而言，是一个“非常大的误差”。

借助这项光学测温技术，团队系统研究了串联催化体系：让一个反应释放的热量精准驱动另一个需要吸热的反应，从而减少外部能量输入，提高整体能效。 研究者认为，这种方法不仅有助于设计更节能的工业催化流程，也可能重塑整个催化研究领域的实验范式，使温度测量更加可靠，数据更具可比性和可重复性。

多篇相关工作获得美国斯隆基金会、能源部、国家科学基金会以及纽约州能源研究与发展管理局等机构资助。 随着对碳化钨晶相调控、塑料升级再生和高精度温度测量等方向研究的推进，科研界正逐步接近一个目标：用地球丰富、价格低廉的工业金属，去完成过去只能依赖铂金等贵金属才能做到的清洁化工任务。

编译自/ScitechDaily