La valorisation de la biomasse est une alternative intéressante aux ressources fossiles, et s'effectue fréquemment en catalyse hétérogène. L'élaboration de nouveaux catalyseurs est une tâche ardue qui peut être considérablement accélérée in silico. Cependant les molécules de la biomasse sont souvent complexes et hautement oxygénées, rendant ainsi les calculs plus difficiles et couteux en temps. Parmi ces composés, les polyols sont particulièrement importants. Nous avons développé des relations du type Brønsted-Evans-Polanyi (BEP) à partir d'une étude DFT menée sur une famille de monoalcools concernant les dissociations des liaisons C-H et O-H sur des catalyseurs métalliques (Co, Ni, Ru, Rh, Pd, Ir, Pt). Ces relations ont pour but de prédire l’énergie d’activation d’une étape élémentaire à partir de son énergie de réaction. La précision obtenue par ces modèles linéaires est supérieure à 0.10 eV pour l'échantillon considéré. Ces relations ont ensuite étaient appliquées aux étapes élémentaires de la déshydrogénation du glycérol, choisi comme polyol prototype. On observe une erreur moyenne inférieure à 0.10 eV et une erreur systématique de l'ordre de ± 0.10 eV sur Rh. Etant donné que la principale différence entre les monoalcools et le glycérol, vient des liaisons H intramoléculaires présentes dans celui-ci, nous avons mis en place des relations linéaires pour prédire la déshydrogénation des monoalcools assistée par l'eau. Ces nouvelles relations nous ont permis d'améliorer la prédiction sur le glycérol et même d'éliminer la déviation systématique dans le cas de la rupture de la liaison OH. Même si dans cette étude nous nous sommes focalisés sur la déshydrogénation du glycérol, des méthodes similaires pourraient être appliquées à d'autres polyols avec d'autres réactions chimiques, accélérant ainsi considérablement la recherche in silico de catalyseurs solides. Ce travail pave la route pour le développement de nouvelles techniques numériques pour aborder la question de la conversion de la biomasse. / Biomass valorization is an interesting alternative to fossil resources, which is frequently performed via heterogeneous catalysis. Designing new catalysts is a challenging task that can be significantly accelerated in silico. However, biomass molecules are often complex and highly oxygenated, hence rendering calculations more difficult and time consuming. Among these compounds, polyols are particularly important. We developed linear relations of the Brønsted-Evans-Polanyi (BEP) type from the DFT study of C-H or O-H bond dissociation elementary steps for a family of monoalcohol molecules on metallic catalysts (Co, Ni, Ru, Rh, Pd, Ir, Pt). Such relations aim at predicting activation energies from reaction energies. The accuracy of the obtained linear energy models is better than 0.10 eV on the sampling set. Then, the relations were applied for the prediction of the dehydrogenation elementary steps of glycerol, chosen as a prototype of polyalcohols, with an accuracy better than 0.10 eV and with a systematic error around ±0.10 eV for Rh. Keeping in mind that the main difference between glycerol and monoalcohols comes from intramolecular H-bonds present in the former, we designed linear relations for water-assisted dehydrogenation of monoalcohols. These new relations allowed us to improve the prediction on glycerol and to eliminate the systematic deviation in the case of OH bond breaking. Even if in this study we focused on glycerol dehydrogenation, similar methods may be applied to other polyols with other chemical reactions, and considerably speed up the computational design of solid catalysts. This work paves the way for the development of novel numerical techniques to address the issue of biomass conversion.
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2014ENSL0891 |
Date | 30 April 2014 |
Creators | Zaffran, Jérémie |
Contributors | Lyon, École normale supérieure, Sautet, Philippe |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | English |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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