| Project/Area Number |
22K14538
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 27030:Catalyst and resource chemical process-related
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (2023)
Hokkaido University (2022) |
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Principal Investigator |
Mine Shinya 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 研究員 (00913865)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
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| Keywords | 二酸化炭素 / 固体触媒 / in situ/operando分光 / 第一原理計算 / 機械学習 / CO2還元反応 / 多元素触媒 / in situ/operadno分光 / CO2還元 / 低温メタノール合成 / Operando分光 / DFT計算 / CO2資源化 |
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| Outline of Research at the Start |
脱石油資源、地球温暖化の進行抑制の観点から、二酸化炭素(CO2)を資源化する触媒プロセスの確立が求められているが、CO2は高酸化状態にあるため、その実現には酸化とは逆の還元反応の触媒技術が必要である。本研究では、CO2とH2との一段階反応によりメタノールを始めとする高付加価値な化学品合成を可能にする固体触媒を開発する。
研究開発には、反応中の触媒表面を「その場」観察する最先端の分光法や、理論計算、機械学習等最新のアプローチも積極的に取り入れていく。開発した新規触媒から、その高性能要因を抽出し一般化することで、さらなる高活性触媒開発の礎とする。触媒開発の新たな方法論を提案、実証することを目指す。
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| Outline of Final Research Achievements |
To achieve a carbon-neutral society, it is necessary to establish catalytic processes that reduce CO2 using hydrogen derived from renewable energy sources and convert it into useful chemical products. In this study, we developed a solid catalyst process that selectively synthesizes CO and methanol by hydrogenating CO2 at a low temperature. The reaction mechanism was elucidated through various spectroscopic methods. The results obtained were published as an open-access paper in a peer-reviewed international journal.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
触媒反応を「その場」で観察する技術であるin situ/operando分光法を駆使することで、開発した触媒の作用メカニズムを明らかにすることができた。本研究により得られた成果は、CO2を水素化することで有用な化成品を製造する触媒プロセスを開発するための学理の構築に貢献するものである。
また、固体触媒の設計理論は体系化されていない部分が多く、触媒探索の方法論は「絨毯爆撃的なスクリーニング」から脱却できていない。本研究の遂行にあたって蓄積されたデータを元に、次に検討する価値のある有望触媒を提案する機械学習モデルを構築した。今後は実験と機械学習の協働により、開発が加速化されることが期待できる。
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