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研究人员解读氨基酸水溶液直接捕获空气二氧化碳的潜力

发布时间:2023-12-02 16:53:49编辑:愉快的缘分来源:

美国能源部橡树岭国家实验室的科学家们在了解直接从大气中捕获二氧化碳(DAC)的可行过程方面取得了重大进展。该 DAC 工艺正处于早期开发阶段,目的是实现负排放,即从地球周围气体层中去除的二氧化碳量超过排放量。

研究人员解读氨基酸水溶液直接捕获空气二氧化碳的潜力

这项研究最近发表在《细胞报告物理科学》上,重点关注使用甘氨酸水溶液封存二氧化碳的基本步骤,甘氨酸是一种以其吸收性而闻名的氨基酸。通过结合一系列先进的计算方法,科学家们探索了液体溶液中与二氧化碳捕获速率相关的较少探索的动态现象。

“水中的化学反应很复杂,尤其是当水分子的运动发挥重要作用时,”桑塔努·罗伊(Santanu Roy)说,他与同事维亚切斯拉夫·布莱恩采夫(Vyacheslav Bryantsev)一起设计了这项计算研究。“水分子和化学物质之间的相互作用类似于耦合舞蹈,可以略微或显着减缓反应。了解这些动态相互作用(称为非平衡溶剂效应)对于全面了解反应如何进行及其发生速度至关重要。 ”

研究人员发现,在检查二氧化碳吸收速率时,仅关注自由能垒(系统从一种状态转变到另一种状态必须克服的能量阈值)是一种过于简单化的做法,无法提供完整的信息。图片。这种不完整的方法可能会导致对反应动力学(影响反应发生速度的因素)的不准确理解。

“我们采用了一种更完整的方法,考虑了水对反应路径运动的影响,结果很有趣,”布莱恩采夫说。“第一步,甘氨酸与二氧化碳相互作用,比下一步慢了近 800 倍,下一步释放质子,最终形成产物状态的混合物,以保留所吸收的二氧化碳。

“引人注目的是,这两个步骤的自由能垒保持不变,因此这种不同的视角真正将这两个关键阶段的速度分开,并提供了提高二氧化碳吸收和分离效率的途径。”

本研究中使用的广泛的从头算分子动力学模拟仍然受到其短时间和长度尺度以及表示化学反应的高计算成本的限制。

“对于未来的项目,我们打算将新兴的机器学习方法与高精度模拟相结合,并开发基于深度神经网络的原子间相互作用势。这将使我们能够大规模地进行高精度分子模拟,同时显着降低计算成本, ”进行模拟的马新友说。

罗伊补充道:“虽然我们已经描绘了水性氨基酸捕获二氧化碳的分子级动力学图,但通过使用机器学习方法获得大的长度和时间尺度将有助于我们理解温度等宏观因素的影响、DAC 上的压力和粘度以及这些影响如何与获得的分子图像相关。”

总体而言,该研究的结果揭示了 DAC 的复杂工作原理,并强调了动力学、热力学和分子相互作用在通过含水氨基酸从大气中去除二氧化碳方面的重要作用。随着这些机制得到更准确的理解,部署大规模 DAC 技术的前景将变得更加可行。在全球范围内,多个不同的 DAC 项目正处于研究、测试和开发的不同阶段。