麻省理工学院探索电化学合成氨新路径，助力绿色化工发展

合成氨是全球产量仅次于硫酸的重要化学品，主要用于生产化肥，对维持全球粮食供应至关重要。然而，传统合成氨生产消耗了全球高达2%的能源，并贡献了约1.5%的温室气体排放。因此，开发更可持续的合成氨方法已成为业界迫切需求。

目前广泛使用的哈伯-博世法已有百年历史，依赖化石燃料提供热量，所需氢气也主要来自化石燃料。尽管电化学法作为替代方案早已存在，但其生产效率和成本竞争力远未达到工业规模的要求。

麻省理工学院研究人员近日开发出一种预测性方法，可筛选出最具潜力的电化学合成氨催化剂材料。这一方法有望大幅加速新型催化剂的研发进程，从而使低排放的电化学合成氨技术真正具备与哈伯-博世法竞争的能力。

"我们的方法识别出驱动合成氨催化活性的关键物理属性，"核科学与工程及材料科学与工程系布林·科尔教授比尔盖·伊尔迪兹表示，"研究结果可为寻找更高效的催化剂化合物提供指引。"

相关开放获取论文于8月11日发表于英国皇家化学学会期刊《EES Catalysis》，作者包括伊尔迪兹及其博士生康斯坦丁·阿塔尼提斯与菲利普·格拉耶夫斯基。

绿色合成氨面临的挑战

随着全球人口持续增长，"我们对粮食的需求只会与日俱增，而支撑如此庞大人口的根本原因在于化肥，"阿塔尼提斯说。然而，超过90%的合成氨仍由能耗极高的哈伯-博世法生产，该工艺"自问世逾百年来已被极度优化"。

全球目前每年使用约2亿公吨氨，"因此我们理想中的目标是找到一种方式，能以更节能、更低碳排放的方式生产同等甚至更多的氨，"他说。

电化学法利用质子-电子对与氮气之间的电化学反应来合成氨，原理与电解槽相似，利用电力驱动化学反应。然而，该工艺目前效率不足，生产速率和产率仍然偏低，在经济竞争力上尚难达标。

提升竞争力的关键在于催化剂。催化剂的性质决定了表面反应的进行方式，"如果能找到一种能降低所需能量、对合成氨更具选择性的催化剂，我们就相当于中了大奖，"阿塔尼提斯说。更高选择性的催化剂不仅能提升氨产量，还能减少副反应的发生。

寻找更优催化剂

寻找理想催化剂并非只是找到一种完美材料那么简单，不同材料可改善反应的不同环节。金属氮化物化合物被认为是该反应的理想材料体系，能够体现决定氮还原和氨电合成反应活性的电子、化学与结构特性。

以往的材料研究主要依赖试错法，研究人员根据科学直觉对已有材料进行微调。如今，计算工具的引入正在改变这一模式。密度泛函理论借助量子力学模拟材料的性质和行为，让研究人员在实验室制备材料之前就能预测不同原子排列的表现。

"我们首先评估了哪些材料的微观特性使其适合氮还原反应，"伊尔迪兹说。研究重点聚焦于过渡金属氮化物，因为氮化物中固有的氮元素本身会参与反应，形成一系列化学步骤，使前一步骤的能量驱动后一步骤，从而降低整体输入能量的需求。

不过，该过程仍受到若干步骤的制约，包括氮的解离和氢的转移。研究团队借助机器学习，尝试识别这些瓶颈并确定哪些金属合金有望突破这些限制。

"这能为我们提供洞见，并开启调控材料特性、研发下一代更优氮化物催化剂的潜在策略，"阿塔尼提斯表示。

从理论走向实践

威斯康星大学工程学教授戴恩·摩根对此研究给予了积极评价："这项工作有助于厘清材料的基本电子属性与其在合成氨催化中所扮演角色之间的关系，能够帮助研究人员设计新型催化剂，无论是从定性理解层面还是加速计算筛选层面都有重要意义。"

不过，他也指出，目前研究仍属纯理论阶段，将计算结果转化为实用催化剂还需要许多额外步骤，实际影响距离落地应用"仍有一段距离"。

下一步，研究团队计划搭建一个工作反应器，在真实运行条件下测试催化剂性能。"要让这项研究真正对社会产生影响，我们需要将其推进到实验室阶段，"阿塔尼提斯说。

"我们相信，我们在候选材料的探索上已经突破了原有边界，朝着正确的方向不断推进。"

Q&A

Q1：麻省理工学院研究团队提出的合成氨催化剂筛选方法具体是怎么运作的？

A：研究团队利用密度泛函理论结合机器学习，从量子力学层面模拟过渡金属氮化物的材料属性，从而预测不同合金在电化学合成氨反应中的催化性能。相较于传统试错法在数百万种合金组合中逐一测试，这种计算筛选方式大幅节省时间与资源，能快速锁定最具潜力的候选材料，再交由实验室进行实际验证。

Q2：电化学合成氨为什么比哈伯-博世法更环保？

A：哈伯-博世法依赖化石燃料提供高温高压条件，制氢过程也会产生大量碳排放，整体合成氨生产贡献了全球约1.5%的温室气体排放。相比之下，电化学法利用电力直接驱动氮气与质子-电子对的反应，若电力来自可再生能源，整个过程可实现近零碳排放，从根本上降低对化石燃料的依赖。

Q3：过渡金属氮化物为什么适合用作电化学合成氨的催化剂？

A：过渡金属氮化物的特殊之处在于，催化剂本身含有的氮元素会直接参与反应，形成一系列连锁化学步骤，使每一步释放的能量推动下一步反应，从而降低整体所需输入能量。这一机制有效缓解了氮还原反应中断裂氮气强共价键所需能量极高这一核心瓶颈，使反应更高效地进行。