Le programme aide à accélérer la recherche de problèmes chimiques complexes

L’équipe Exascale Catalytic Chemistry, photographiée en 2018 avec les membres de l’époque, est composée de chercheurs des laboratoires nationaux Sandia, Argonne et Pacific Northwest, ainsi que des universités Brown et Northeastern. Crédit : Dino Vournas

Un partenariat fructueux visant à rendre les aspects de la recherche en chimie plus rapides et plus productifs a récemment été renouvelé pour quatre autres années.

Le projet Exascale Catalytic Chemistry avec les laboratoires nationaux Sandia, Argonne et Pacific Northwest, ainsi que les universités Brown et Northeastern, a débuté en 2017 et rassemble des physico-chimistes et des mathématiciens appliqués pour concevoir outils de calcul profiter des ordinateurs les plus puissants au monde pour accélérer la compréhension de la catalyse hétérogène, un problème de chimie complexe.

Molécules en phase gazeuse transformées sur des surfaces métalliques

Judit Zádor, directrice de projet d’Exascale Catalytic Chemistry, a réuni l’équipe d’experts pour développer des modèles de catalyse hétérogène, c’est-à-dire des réactions de molécules en phase gazeuse qui se produisent sur surfaces métalliques— plus rapide et plus fiable.

“Ce que ce projet apporte à la recherche sur la catalyse, c’est qu’il tente d’automatiser la création de modèles compliqués qui sont nécessaires pour décrire la chimie complexe entre les gaz et la surface catalytique”, a déclaré Judit. “Même pour des systèmes apparemment simples, comme l’hydrogénation du CO et du CO2, plusieurs dizaines de réactions peuvent avoir lieu sur une simple facette d’un métal. Cela peut atteindre des centaines ou plus si nous considérons des molécules plus grosses et des surfaces plus complexes.”

Les chimistes et les ingénieurs étudient activement ces interactions dans des problèmes tels que la conversion de molécules plus simples et moins chères en molécules plus utiles et plus coûteuses. Avec les nouveaux outils développés, l’équipe de Judit chez Sandia et au-delà peut créer des modèles et simuler ces réactions plus facilement et systématiquement.

“Les gens assemblent traditionnellement ces mécanismes de réaction en essayant d’énumérer les réactions pertinentes manuellement du mieux qu’ils peuvent, puis en calculant les propriétés de chaque réaction individuellement. C’est un processus lent et peut être sujet aux erreurs”, a déclaré Judit.

“Nos partenaires de Brown and Northeastern ont créé un code informatique capable d’énumérer les réactions et d’estimer leurs propriétés pour vous de manière systématique”, a poursuivi Judit. “Chez Sandia, nous créons ensuite des codes pour étudier systématiquement, mais automatiquement, ces réactions à l’aide de la chimie quantique. Nous avons également créé des outils de simulation et d’analyse pour interpréter les modèles dans leur ensemble. Le Pacific Northwest National Laboratory contribue par son expertise dans la méthode de chimie quantique sous-jacente, tandis que Brown, Argonne et Sandia développent conjointement de nouvelles méthodes pour améliorer la thermochimie.”

Améliorer la chimie un peu à la fois

En plus de découvrir des données scientifiques intéressantes sur des systèmes particuliers, un objectif important du projet est de fournir à d’autres chercheurs des outils capables de prédire plus précisément leurs propres systèmes d’intérêt et éventuellement de concentrer les efforts expérimentaux sur les stratégies catalytiques les plus productives. Ces calculs systématiques peuvent prédire avec plus de précision quelles interactions conduiront à une réaction chimique souhaitée.

Judit a déclaré que trouver les interactions les plus importantes à modéliser revient à savoir quelle branche d’un arbre tailler pour prendre la forme souhaitée.

“Sur une surface catalytique, il y a toujours des voies chimiques qui aboutissent là où vous voulez, mais il y a des voies qui aboutissent à un produit dont vous ne voulez pas”, a-t-elle déclaré. “Si vous imaginez l’arbre, vous pouvez suivre une branche vers la droite, et cela mène au bon résultat, mais suivez à gauche, et cela mène à un résultat indésirable. Si vous disposez d’un outil automatisé et d’une puissance de calcul suffisante, vous peut examiner bien plus de scénarios que ce qui est traditionnellement théoriquement ou expérimentalement possible et vous aider à comprendre ce qui fait qu’une réaction catalytique produit un produit donné.”

Une grande raison pour laquelle les chercheurs en chimie ont besoin d’outils fournis par le calcul haute performance est qu’il y a tellement de réactions possibles à mesurer ou à calculer.

“De nos jours, nous pouvons nous permettre de faire des calculs précis non seulement pour les quelques réactions les plus importantes, mais pour beaucoup d’autres, et nous obtenons des estimations améliorées du taux de réaction”, a déclaré Judit. “La stratégie de ce projet est d’améliorer les modèles de manière itérative. Vous proposez un mécanisme, vous sélectionnez les pièces les plus importantes mais les moins connues, vous les améliorez puis vous les rebranchez sur le mécanisme d’origine. Vous avez maintenant un meilleur mécanisme, et si ce n’est toujours pas assez bon, vous faites un autre tour. Cette amélioration circulaire est un concept clé de ce projet. Si vous faites le tour suffisamment de fois, vous devriez atteindre la précision souhaitée.

La phase suivante

Maintenant que le projet Exascale Catalytic Chemistry, financé par le Bureau des sciences du DOE, la Division des sciences énergétiques fondamentales, des sciences chimiques, des géosciences et des biosciences, a été renouvelé pour quatre ans, Judit et son équipe veulent étudier comment le chimie d’une molécule donnée sur une surface catalytique est altérée par la présence d’autres molécules sur une surface.

“Ces soi-disant co-adsorbats modifient le résultat des réactions, ils sont donc importants. Cependant, la mise en place de calculs pour ces systèmes conduit à une complexité extrême, car il y a tout simplement trop de façons dont ces molécules peuvent interagir sur une surface. ” dit Judit. “Vous ne pouvez pas faire cela à la main, et il semble que vous ne puissiez pas le faire uniquement avec la puissance de l’ordinateur. Nous devrons utiliser l’apprentissage automatique pour tirer parti de nos cadres de calcul. C’est un défi passionnant.”


Les trous de migration aident les catalyseurs à être productifs


Citation: Le programme aide à accélérer la recherche sur les problèmes chimiques complexes (15 janvier 2022) récupéré le 15 janvier 2022 sur https://phys.org/news/2022-01-complex-chemistry-problems.html

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