Jusqu'en 1985, l'or était largement considéré comme chimiquement inerte. Mais une fois que les chercheurs ont découvert que les particules d'or de taille nanométrique peuvent agir comme des catalyseurs remarquables et sélectifs, un monde de possibilités s'est ouvert.

Aujourd'hui, l'or est utilisé dans de nombreux procédés catalytiques industriels, comme l'élimination du monoxyde de carbone des gaz d'échappement à basse température ou même le remplacement des catalyseurs à base de mercure dans la production de plastiques PVC, deux bonnes mesures pour l'environnement. Cependant, l'or est cher et rare.

Les chercheurs de Virginia Tech visent à maximiser la puissance de chaque atome des particules sans s'appuyer sur des essais et des erreurs fastidieux. Ce problème de longue durée peut avoir une solution dans un proche avenir, grâce aux travaux récemment publiés de Hongliang Xin, professeur adjoint au Département de génie chimique du Collège d'ingénierie de Virginia Tech, et Xianfeng Ma, un post-doctorant dans le groupe de recherche de Xin.

Dans une nouvelle étude publiée dans la revue à comité de lecture Lettres d'examen physique , Xin et Ma proposent un nouveau modèle qui peut rationaliser les tendances de réactivité d'une variété de nanoparticules d'or de différentes tailles, formes, et des compositions, c'est-à-dire le modèle peut potentiellement prédire la bonne formule de catalyseurs à l'or pour obtenir le résultat souhaité pour une réaction chimique donnée.

Selon Xin, ce modèle démontre que les électrons s, qui ne sont pas attachés en permanence à des atomes comme les électrons d localisés, régissent la réactivité des atomes de surface. Cela remet en question la sagesse conventionnelle du modèle de bande d standard, qui est la théorie largement utilisée pour expliquer l'activité catalytique.

"Ce modèle peut être facilement compris par une analogie avec la danse de salon :si vous dansez avec de nombreux amis qui vous attirent, vous êtes moins susceptible d'interagir avec des étrangers, " dit Xin. " La même chose peut être dite des atomes de catalyseur, qui seront plus actifs vis-à-vis des réactifs s'ils ne sont pas entourés de nombreux atomes voisins attractifs."

Le groupe de recherche de Xin se concentre sur la modélisation informatique pour les solutions énergétiques, qui est principalement soutenu par Advanced Research Computing à Virginia Tech.

"En ce qui concerne la modélisation informatique, c'est extrêmement important car les processus catalytiques sont complexes et les informations à cette durée la plus courte et aux échelles de temps les plus rapides ne sont pas facilement accessibles avec des techniques expérimentales, ", a déclaré Xin. "Notre travail et bien d'autres dans le domaine peuvent offrir des capacités uniques pour découvrir et concevoir de meilleurs catalyseurs grâce à une compréhension des tendances structure-réactivité des catalyseurs modèles dans les ordinateurs."

La découverte a des applications pratiques importantes, en particulier dans l'industrie chimique et les technologies des énergies renouvelables. En raison de la nature générale du modèle, il peut être adapté pour être utilisé avec d'autres matériaux catalytiques, comme le nickel, platine, et palladium, qui sont couramment utilisés dans les procédés catalytiques industriels.