高分辨率傅里叶变换红外成像用于高通量多相催化筛选

234工程第1卷·第2期·2015年6www.engineering.org.cn研究工程2015，1（2）：234-242DOI 10.15302/J-ENG-2015040先进材料和材料基因组-文章利用傅里叶变换红外成像进行高分辨率筛选Erdem Sasmaz，Kathleen Mingle，Jochen Lauterbach*高效并行筛选组合文库是高通量多相催化工作流程中最具挑战性的方面之一。目前，HT催化剂研究中使用了多种方法，包括各种光学、质谱和气相色谱技术。其中，快速扫描傅里叶变换红外（FTIR）成像是最快和最通用的筛选技术之一。在这里，新设计的16个通道HT反应器，其准确性和再现性的测试结果显示。通过在不同还原剂/还原剂摩尔比、表面活性剂类型、金属和 表 面 活 性剂 浓 度 、 合 成 温 度和 升 温 速 率 下 合 成 的商 用Pd/Al2O3关键词高通量红外成像筛选钴氧化物CO氧化1引言在过去的一个世纪里，催化作用对化学工业产生了巨大的影响.据估计，90%的化学品来自催化过程[1]，其中约90%的过程包括多相催化[2]。尽管有大量的催化过程，但先进材料的发现和部署从实验室到应用通常需要相当长的时间，通常需要10-20年，并且通常依赖于试错[3]。高通量实验（HTE）已被证明可以加速发现和开发新的催化剂配方和所需产物的路线，同时优化反应条件。自20世纪80年代初以来，HTE方法已被证明可以通过快速合成和筛选大型材料库来提高研发（R D）的成功率[4-9]。HTE方法能够生成大型数据集并填充材料性能和催化活性。然而，现有的HTE方法缺乏对材料合成、表征和数据管理标准的广泛适应。2011年，美国政府启动了材料基因组计划（MGI），以加速先进材料的发现、开发和部署，同时降低研发成本[10]。为了增强标准的适应性并积极影响材料发现和商业化，MGI的目标之一是促进HTE工具的共享。这是通过创建一个可搜索的在线数据库来实现的，并建立具有现场合成，筛选和表征能力的HTE中心[10]。生成一个通用的高通量（HT）数据库需要有效实施组合工作流程，包括实验设计、材料合成、材料表征和数据收集过程[11]。例如，陶氏化学公司已经通过几种自动化合成、测试单元和HT表征工具成功地完全实施了HT工作流程。在最近的一项研究中，他们已经合成了超过1000种催化剂，并测试了它们在丙烷氧化脱氢中的活性[4]。从每个工作流程步骤获得的数据存储在单个数据库中，以便有效筛选材料并加快开发过程，这与MGI的目标非常吻合[4]。除了建立有效的组合工作流程外，成功的催化剂评价可分为一系列步骤，包括初步筛选以发现有希望的材料用于感兴趣的应用;对初步筛选的选定材料进行二次更详细的研究;以及随后的放大和商业测试[5]。在本课题组的前期工作中，HT筛选方法成功地应用于军用喷气燃料（JP-8）催化裂解制液化石油气的新型催化剂配方的筛选。该方法通过薄膜技术结合了快速、定性的初级光学屏幕，SmartState发电战略方法中心（SAGE），南卡罗来纳大学化学工程系，哥伦比亚，南卡罗来纳州29208，美国* 通讯作者。电子邮件地址：lauteraj@cec.sc.edu接收日期：2015年6月8日;接收日期：2015年6月26日;接受日期：2015年6月30日作者（S）2015出版社：Engineering Sciences Press这是CC BY许可下的开放获取文章（http：//creativecommons.org/licenses/by/4.0/）www.engineering.org.cn第1卷·第2期·2015年月工程235先进材料和材料基因组-文章研究使用毫克粉末催化剂进行一系列定量筛选，并使用单样品反应器对最佳样品进行最终验证[12]。尽管HTE方法已经有效地用于筛选催化剂制剂，但是由于催化剂材料的动态性质，开发多相催化的组合方法的实施仍然是一个挑战。催化剂的性能通常取决于与其结构、组成、合成条件和失活相关的许多参数，以及相互作用的反应物和产物的结合强度。est [12-15].该参数空间的优化可能涉及多达3 000000次并行运行[9]，即使使用最先进的HTE方法也不可能完成。为了减少催化剂库的规模和破译参数空间与催化剂活性之间的定量关系，提出了随机和确定性方法。在这些方法中，最常用的HT分析方法包括实验设计（DOE）、人工神经网络和遗传算法。 这些方法的细节及其对HTE的成功实施在其他地方进行了描述[7，16与催化剂的动态性质和催化剂库的大参数空间相关的挑战可以通过开发可以快速准确地预测催化活性的复杂HT筛选工具来克服。这些工具的成功开发通常取决于并联反应器的设计、反应条件和分析设备的能力。迄今为止，大多数HT筛选工具依赖于光学、质谱和色谱技术[9，13，23-25]。在下面的部分中，将简 要讨 论 其中 几 种技 术的 细 节。 此 外， 傅 里叶 变 换红 外（FTIR）成像在我们的小组被描述，并与国家的最先进的HT筛选工具进行比较。2多相催化筛选HTE中的光学筛选技术包括红外（IR）热成像、催化发光（CTL）、激光诱导荧光成像（LIFI）、共振增强多光子电离（REMPI）和FTIR。早期的研究已经应用IR热成像法基于催化剂表面发射的辐射能量来确定催化剂活性。辐射能量对催化剂表面上的温度高度敏感，使得检测器可以拾取小的温度变化。因此，红外热成像法允许快速筛选放热反应的催化活性。例如，Olong等人已经使用发射率校正的IR热成像来筛选用于低温烟灰氧化的催化剂[26]。并行分析了多达207种催化剂的氧化反应相对热。由于烟灰和催化剂之间紧密接触的不可预测性，HT分析中获得的数据的准确性通过常规技术如热重分析（TGA）来验证。结果表明，Cu、Ce、Ag和Co催化剂的组合具有良好的催化活性，在HT和常规实验中低温烟灰氧化的最佳性能[26]。尽管在催化活性的初步筛选中IR热成像的响应时间快，但不能确定反应期间形成的产物的化学组成，这抑制了该技术的广泛适用性[24与红外热成像一样，CTL已被应用于筛选放热反应，例如可燃气体的催化氧化[32]。CTL的机理依赖于检测催化剂表面上发生的燃烧反应的化学发光发射。CTL强度可与催化剂活性相关[33]。Na等人采用基于CTL的阵列成像来监测Au和Pt负载的TiO2催化剂的CO氧化活性。CTL的主要优点之一是它可以同时提供快速的响应时间和在感兴趣的温度下评价催化剂的活性。然而，由于每种催化剂的CTL响应是未知的，因此必须基于第二种分析技术（例如气相色谱法（GC）或质谱法（MS））校准金属或非金属催化剂的催化活性[32]。LIFI是另一种应用于HT催化剂筛选的光学技术。LIFI的原理依赖于改变分子荧光特性的化学键的破坏或产生。当Ar+激光片照射催化剂上方的区域时，通过电荷耦合器件（CCD）相机检测催化剂上方的产物和未反应物质的荧光强度的变化，所述电荷耦合器件（CCD）相机可以提供IR热成像和荧光检测。与红外热成像不同，物种的荧光强度是线性相关的，并且可以提供关于特定反应的相对活性变化的信息。Su等人在萘氧化的二元钒基催化剂的HT筛选中使用了LIFI和IR热成像。他们已经表明，可以在15秒内原位筛选由15种催化剂组成的文库。由于它们的性质，只有荧光物质可以使用LIFI检测。此外，由于高温下黑体辐射增加，信噪比（SNR）与温度成反比[34，35]。虽然上述光学技术利用真正的并行HT方法，但REMPI光谱已使用自动化方法以顺序方式用于HTE [13，36，37]。在REMPI中，使用可调谐紫外（UV）激光束来抑制反应产物，通过微电极阵列检测反应产物。该技术允许re-spectrometer分析多原子分子和自由基，并在十亿分之一的范围内原位区分异构体。这种技术的缺点之一是，对于许多分子来说，合适的激光频率是未知的，限制了这种技术在催化剂筛选中的适用性[36，37]。Senkan和Ozturk将REMPI与微通道阵列反应器相结合，以筛选环己烷脱氢为苯[37]。总共在不到5小时内测试了66种负载在氧化铝上的Pt、Pd和In的三元组合。MS是一种成熟的方法学，HT筛选，以连续分析复杂的气体混合物。Cong等人利用MS调查研究先进材料和材料基因组-文章236工程第1卷·第2期·2015年6www.engineering.org.cn通过射频溅射法沉积在石英晶片上的120种贵金属催化剂的催化氧化和还原活性。将样品单独暴露于一种气体混合物通过一个定制的探针。直接在催化剂上方对反应物和产物进行取样并转移至质谱仪。在一分钟内依次分析每份样品。通过这种方法，研究人员在不到2.5小时内分析了136种催化剂库[38]。类似地，Senkan等人将微反应器阵列与毛细管微探针采样和四极杆MS耦合。通过将探针插入每个微反应器通道中，以顺序方式分析样品。每个微反应器通道所需的分析时间减少到5秒，这允许在约10分钟内筛选80个微反应器通道[39]。Wang等人还提出用MS分析80个反应器的废气样品。将每个反应器连接到不锈钢毛细管，并通过自动80流阀单独选择用于分析。将反应器流出物通过公共样品端口转移用于分析，取样时间为8 s [40]。虽然顺序模式通常足够快，以允许研究人员获得时间上流数据，快速去激活过程可能无法检测到这种方法。Richter等人已经应用飞行时间MS来筛选适合于在贫排气条件下通过烃选择性催化还原（SCR）NOx为了部分地分离反应物种，即NO，N2，N2O，CO，CO2，和丙烷，从彼此，GC已耦合与飞行时间MS。来自64通道反应器的反应物种进行了顺序分析，而所有的通道是永久性的。64个通道的整个文库可以在2.5小时内分析[41]。GC是另一种用于筛选非均相催化剂的通用表征技术[42-49]。例如，Hoffmann等人设计了49通道反应器，用于甲烷氧化催化剂的并行HT筛选[44]。反应器（内径0.2英寸，长度0.71英寸）放置在不锈钢法兰的孔内。气体通过公共入口注入并通过扩散板以防止返混。两个GC装置，包括热柱和冷柱，通过连接到每个反应通道出口的毛细管连接到多端口阀。使用这种设置，在三天内在两种不同的温度下顺序分析了42种不同的催化剂的甲烷氧化[44]。此外，快速系列GC用于苯直接胺化为苯胺的氧化剂的初步和次要筛选[42]。每年通过24个平行间歇式反应器在高压下筛选总共25 000个样品。本研究采用GC-MS法进行序贯筛选用于在由16通道反应器组成的HT反应器系统中催化裂化JP-8的催化剂[12，47]。将反应气体进料分流到毛细管中以进行流量均衡，然后单独分离到反应器通道。在16通道并联热交换冷凝器中从每个反应器流出物中除去在室温下存在于液相中的未反应的JP-8和其它烃。产品中心通过该项目，在不到六个月的时间内筛选了100多个催化剂样品，并将其按比例放大用于原型开发。GC应用于HTE的主要缺点是必须长的取样时间，这最终限制了该技术在催化剂失活研究和动力学研究中的有用性。用于实时筛选多个催化剂的一种可能的解决方案是将多路复用方法应用于HTE。多路复用已成功应用于光谱学，以提高占空比和SNR [48-52]。Trapp已将该方法应用于GC，用于废液的HT筛选[48，49]。在Trapp的HTE方法中多重色谱图涉及从不同反应器 取 样 的 所 有 分 析 物 的 重 叠 色 谱 图 。 应 用 阿 达 玛（Hadamard）方法对每种分析物的时移色谱图进行去卷积。测定分析物的保留时间、峰宽和峰形，以计算各样品的实际浓度。 多个反应器可以连接到多路进样器，流出物在毫秒内脉冲进入GC，显著缩短了总采样时间。使用HT多路复用GC，每小时可以采样多达453个样品，时间间隔为600 ms。在GC光谱的顺序和并行分析中，通常在反应器的出口处使用多通道电子阀来选择特定的流量进行分析。这种类型的阀门受到温度的限制，防止其用于高沸点流出物。3 FTIR并行成像傅里叶变换红外光谱仪的两大进展20年来，它已成为异相催化中HT的筛选工具。首先，结合焦平面阵列（FPA）探测器引入了仪器多路复用的优势，这是以前在传统的FTIR系统中没有。这一进步促进了空间和光谱信息的同时收集，仅受FPA上像素数量的限制[53]。其次，用快速扫描光谱仪代替常用的步进扫描光谱仪，将FTIR成像数据的采集时间缩短了一个数量级。步进扫描光谱仪通常通过在每个反射镜延迟处收集若干帧光强度信息来实现足够的SNR。然后对这些帧进行平均以提供每个干涉图点。在快速扫描光谱仪方案中，在反射镜延迟的范围内连续收集数据，并且每个干涉图点仅需要单个帧。通过这种方式，避免了反射镜所需的稳定时间，并减少了总采集时间[54由异步快速扫描FTIR光谱仪和FPA检测器组成的装置首次实现并在我们的小组中被证明是多通道反应器的可行并行成像技术[54-58]。将FTIR成像应用于HT筛选的基本概念涉及收集先进材料和材料基因组-文章研究www.engineering.org.cn第1卷·第2期·2015年月工程237（一）反应器加热器空白使用FPA探测器可以同时获得数千张干涉图，这大大减少了获取FTIR图像所需的时间。例如，光谱图像具有4cm基于128× 128 FPA探测器，这样的图像将包含总共12 384个光谱[56]。自开发以来，HT-FTIR系统促进了我们团队的许多研究。一个值得注意的例子是在包括催化剂组成、进料组成、循环条件和过渡金属促进剂在内的宽参数范围内优化和开发氧化铝负载的含Pt、Ba和Fe的NOx这些研究导致发现Co/Ba作为高效且不含贵金属的NOx储存催化剂[59额外的HT研究集中在氨分解的微观动力学[62]、NOx的NH3-SCR中小孔沸石的稳定性[63]、对Ag催化的乙烯环氧化的促进作用[64，65]和几个其他主题[66，67]。HT-FTIR筛选的开创性设计影响了其他研究人员。Kubanek等人改进了并行化程度，并设计了一种在FPA-IR装置中实现的49通道反应器[68]。气态反应混合物通过一个公共入口引入并经由毛细管束分流到每个反应器中。将反应器的排出气体直接引入分析毛细管中，其中通过红外光谱同时分析排出物的组成。报道了不同催化剂对正戊烷加氢异构化的活性，相对误差小于± 20% [68]。此外，Chan等人采用HT成像方法，使用微衰减全反射（ATR）成像筛选与水接触的水溶液和样品[69-72]。他们采用了一个单反射金刚石ATR附件与一个64 × 64 FPA检测器连接，这使得红外光谱可以在各种温度下用少量样品测量。温度。由于金刚石ATR附件的耐用性，可以施加高压以改善样品和晶体之间的接触，从而减少测量的吸光度变化。使用该装置，筛选聚乙二醇制剂中的40个布洛芬样品，并测定布洛芬的特定重量分数。 在聚乙二醇中测定，以避免其二聚化[72]。总之，快速扫描FTIR成像已被证明是一种有效的并行表征方法，这一点在过去十年中由我们小组和其他研究人员进行的各种HT反应研究所证明。FTIR可用于在中红外范围内识别气体和液体物质，并以单变量或多变量方式量化气相浓度。HT-FTIR的主要局限性在于其仅适用于IR活性分子。4个16通道高温反应堆设计第一代16通道反应堆是在1999年设计的。蜂窝块结构，包括相同数量的加热器和反应器块（图1（a））[73]。第二我们的16通道平行活塞流反应器的产生标志着比第一个反应器的几个改进，包括更有效的催化剂装载/卸载过程、改进的温度控制和改进的流量分配系统。新设计使用四个陶瓷辐射加热器（内径3英寸，高6英寸）代替加热块（图1（b））。陶瓷前庭紧密地安装在每个熔炉的顶部和底部，以实现最佳的隔热效果的加热区。由于通道温度以4个而不是16个为一组进行控制，因此除了同时运行四个不同反应温度的灵活性之外，还实现了改进的温度分布。四个开-关比例-积分-微分（PID）控制器用于根据放置在每个炉中心的K型热电偶的温度读数控制四个炉中每个炉的功率。这些温度与16个测量的催化剂床温度一起显示在内部开发的LabView®程序上。（b）第（1）款图1.HT反应堆。（a）第一代;（b）第二代。如图2所示，16通道反应器装置具有固定底板和移动顶板，可以用小型绞盘系统提升以快速装载和卸载催化剂。通常，反应器管预加载有50 mg至500 mg的负载在不锈钢熔块上的粉末状催化剂。然后降低可移动顶板以与反应器管相遇。流量均匀分布在16个通道中，使用源自中心入口管线的同心毛细管网络，所有通道均包含在内部加热的盒子该毛细管盒的出口用作研究先进材料和材料基因组-文章238工程第1卷·第2期·2015年6www.engineering.org.cn热电偶毛细管气体入口反应器管催化剂床不锈钢熔块保持管猫16个平行固定床反应器的入口。为清楚起见，图2不包括加热区域和另外的15个反应器通道。气体出口图2.16通道HT反应堆。 单个反应堆设计如左图所示。HT-FTIR实验装置（图3）由Bruker Equinox 55 FTIR光谱仪和 128 × 128 像 素 碲 镉 汞 FPA 检 测 器 （ Santa Barbara Fo-calplane，Goleta，CA，USA）组成，在1610 Hz下运行，在4000-1000 cm-1范围内灵敏通常以8 cm-1光谱分辨率获取光谱一组折射光学元件与内部开发的气相阵列（GPA）采样附件配对[74]。更多的细节可以在参考文献中找到。[54-58]。光学元件包括一个镀金的前表面反射镜，两个用于光束扩展的ZnSe弯月形透镜和两个用于光束准直的平凸BaF2透镜。在两组透镜之间，光束通过GPA采样附件，该附件由一束16根不锈钢管（外径3/8英寸）组成。GPA的每一端都覆盖有1.97 in × 0.12 in的ZnSe窗口，并用O形环密封。来自16个反应器通道的流出气体通过焊接到GPA管的1/8 in管进入和离开GPA。在1610 Hz的FPA帧频下，一幅包含128 × 128幅干涉图的光谱图像的数据采集过程大约需要2 s。为了提高SNR，通常在一分钟内收集32个干涉图并求平均值。随后的数据处理，包括消除坏像素和信号的傅立叶变换，使用内部开发的软件包进行[74]。所得多通道IR光谱的定量分析类似于传统IR光谱的定量分析，并且可以在几秒钟内进行。使用GRAMS/AI校准和预测软件[75]以产生流出物气相浓度。5 案例研究：钴氧化物催化剂上的CO氧化一个案例研究表明，快速扫描FTIR与HT反应器相结合，可用于解决由不同合成条件引起的催化剂性能的微小差异。我们简要地讨论了DOE如何与HTE配对，以研究影响研究了六种合成条件对无担载型钴氧化物纳米粒子CO氧化活性的影响。总之，在不到两天的时间内评估了29种独特的钴氧化物催化剂的性能。与相对效率配对，一个六因素设计的实验，其一个因素在一个时间模拟，总的实验时间减少了50倍以1，2-十二烷二醇水热还原醋酸钴制备了钴催化剂库。文献中报道的影响用该方法制备的钴纳米颗粒的尺寸、形态和晶体结构的合成参数在代表整个设计空间的水平上变化[76，77]。具体地说，使用0.05 - 0.15mol. L乙酸和0.05- 0.25mol. L-1的聚乙烯吡咯烷酮（PVP）或油酸表面活性剂在30 mL二苄基醚中，在240-270 °C的温度和1-10 °C的升温速率下。min采用实验的析因设计以系统地研究这些因素[78]，并且进行X射线衍射研究以解决这些因素对颗粒的体相晶体结构的影响。基于晶格参数、米勒指数和钴的d-间距之间的关系确定每个样品的晶相，并应用Scherrer方程从峰加宽近似微晶尺寸[79，80]。在催化剂测试之前，将所有样品在110 °C下干燥并在550 ° C°C在空气中14小时，以确保完全氧化为尖晶石结构，Co3 O4。煅烧后的钴氧化物晶粒尺寸为32 nm至100 nm，如表1所示。初步的CO氧化基准研究是由出口气体入口气体用于量化与16通道装置相关的总体测量误差。2%的CO和5%的图3. FTIR并行成像装置[66]。O2与N2平衡注入每个通道的靶点空速为60 000 mL。h-1。g通过内部编写的软件控制数据采集。每个干涉图包含3554个数据点。100-300 °C。每个通道（除了单个空白通道）装载有100 mg商业1%Pd/Al2O3催化剂出口气体入口气体FPA检测器BaF2透镜BaF透镜光谱仪GPA2硒化锌透镜硒化锌透镜镀金镜子先进材料和材料基因组-文章研究www.engineering.org.cn第1卷·第2期·2015年月工程239猫表1.考察了Co3O4催化剂的合成条件号合成温度（°C）升温速率（°C·min表面活性剂浓度（mol·L金属盐（mol·LR：还原剂/Co摩尔比表面活性剂粒度（nm）T50（摄氏度）200 °C时的活性（mL·（g-s）124010.050.158PvP371940.47227010.050.052PvP481851.123240100.050.058OA492030.724270100.050.152OA481650.47524010.250.152OA480.09627010.250.058OA551681.187270100.250.158PvP491780.61824010.050.058PvP421781.42927010.050.152PvP2311.5410240100.050.158OA581580.2611270100.050.052OA581410.181224010.250.052OA491791.281327010.250.158OA822030.2714240100.250.152PvP491720.3115270100.250.058PvP461510.38162555.50.150.15OA601440.56172555.50.150.15PvP341970.891824010.050.152PvP> 1002120.6319270100.050.158OA321230.312027010.250.052OA531420.2121240100.250.058PvP681600.4622270100.250.152PvP491970.952324010.050.052PvP64.71190.582427010.050.158PvP581620.4325240100.050.152OA471721.7226270100.050.058OA541600.532727010.250.152OA3021.0928240100.250.158PvP601461.69292555.50.150.15OA761920.55注：OA-油酸。(Alfa Aesar）。16个通道的流量和温度分布均匀，相对标准误差分别为± 1.3%和± 0.7%。在200 °C以上，所有含Pd/Al2 O3的通道均表现出均匀的转化率，相对标准误差为± 3.5%。所有标准误差均以95%置信区间计算。CO氧化活性测试的Co3 O4纳米粒子进行使用50毫克的催化剂每通道un-在2%CO/8%O2/N2气流中，60 000毫升。h-1。g通过FTIR在25 °C和300 °C之间以25 °C的间隔测量反应器流出物组成。每个温度下的运行时间为30分钟，升温和温度之间的稳定需要不到10分钟。测量每个通道的催化剂床温度，并用于后续计算。同样，在每个实验中使单个通道空着催化材料以确保空的反应器管的零转化。在常压下测试了所有催化剂的活性。所测试的每种催化剂的合成条件列于表1中。在一个典型的实验中，在每个温度点拍摄几个IR光谱图像，并取平均值以提高光谱的SNR。随后，应用单变量校准来量化CO和CO2出口浓度。从CO和CO2振动带的红外光程和吸收率的比例。在所有情况下，研究条件下的碳平衡接近± 1.5%。根据该信息，在0.09 ±0.003至1.72 ± 0.06 mL的范围内计算催化活性。（g-s）50%CO转化率下的起燃温度（T50）范围为119 ℃至302℃。结果用于开发将上述钴合成参数与200 °C下的CO氧化活性相关的预测模型。使用Minitab统计软件进行因子分析和模型回归[81]。具体而言，23个用HT系统测试的Co3O4催化剂用于拟合统计模型，而其余6个用于验证。 只有P <0.05的术语被纳入统计模型，El.已经发现，钴浓度、表面活性剂浓度和表面活性剂类型是最显著的主效应。对升温速率和温度的显著双向相互作用效应的进一步分析表明，增加升温速率在低合成温度下对活性产生积极影响，但在高合成温度下具有相反的影响。 这种相互作用如图4中的等高线图所示。研究先进材料和材料基因组-文章240工程第1卷·第2期·2015年6www.engineering.org.cn1412108642225 230 235 240 245 250 255 260 265 270合成温度（°C）图4.从统计模型获得的等高线图。 200 °C时的CO氧化当表面活性剂浓度为0.0 5mol·L-1，钴浓度为0.1mol·L-1，摩尔比R = 2，PVP浓度为0.0 5 mol·统计模型的预测能力如图5所示。模型开发点和验证点的预测活动与实验活动匹配良好。通过在几个设计点（验证数据点）上进行重复合成和催化测试来评价模型再现性。重复之间的差异范围为0.41%至6.39%，并且没有明显改变预测模型。这一结果证明了HT系统在解决由所研究的合成条件的宽度产生的催化性能变化方面的有用性。1.81.61.41.21.00.80.6近20年前，我们小组首次提出了扫描HT-FTIR成像，并成功地应用于筛选许多应用的非均相催化剂，包括NH3分解、NOx的SCR和乙烯环氧化。在这里，我们报告的16通道HT反应器和FTIR系统的新设计该系统的性能进行了严格测试的准确性和再现性。该系统显示出几乎均匀的流速，气体成分，和加热分布在所有通道。发现反应结果在单催化剂和多催化剂研究中均具有重现性，总体误差为± 3.5%。测量了钴氧化物纳米颗粒用于CO氧化的活性，并开发了统计模型以将合成参数与活性相关联。钴氧化物上的CO氧化的因子分析证明是有用的探索合成参数设计空间和指导未来的研究。通过DOE与HT反应器和快速扫描FTIR系统的配对，快速建立了Co3O4合成参数与CO氧化活性之间的精确、可重复的关联模型已经研究了几个感兴趣的区域，其中最有希望的是合成温度/升温速率相互作用的高/低组合。未来，将通过研究范围之外的测试点进一步验证该模型，并将进行响应面研究，以充分了解潜在的复杂性。确认作者感谢南卡罗来纳州智能州发电战略方法中心（SAGE）的资助。遵守道德操守准则Erdem Sasmaz、Kathleen Mingle和Jochen Lauterbach声明他们没有利益冲突或财务冲突需要披露。引用0.40.20.00.0 0.2 0.4 0.6 0.81.01.2 1.4 1.61.81.Anon.识别最佳创新：突破催化剂。R D杂志，2005年9月：202.M. Baerns ， M. 孔 数 a. 多 相 催 化 剂 的 开 发 途 径 。 In ： M. Baerns ， M.Holetencies A，eds. 固体催化材料的组合开发：高通量实验设计，数据分析，数据挖掘伦敦：帝国学院出版社，2009：7实验活性（mL. （g-s）图5.预测活性与实验活性的比较6 结论HTE可以显著改善催化剂的发现、开发和部署。多年来，许多HT筛选技术已被用于以平行方式评价催化剂的活性。在这些技术中，快速1.A.材料项目：加速材料创新的材料基因组方法。APL材料2013年第1期第011002页2.H. Shibata 等人，Heterogeneous catalysis high throughput workflow ：Acasestudyinvolvingpropaneoxidativedehydrogenation.In ： A.Hagemeyer，A. F.小沃尔普eds. 高技术研发在多相催化中的现代应用。沙迦：边沁科学出版社，2014：1733.H. W. Turner，A. F.小沃尔普W. H.温伯格。高通量多相催化剂研究。冲浪。Sci. ，2009，603（104.I. E. Maxwell，P.范登布林克河S. Downing，A.H. Sijpkes，S.戈麦斯，训练集验证集升温速率（°C. min预测活性（mL. （g-s）先进材料和材料基因组-文章研究www.engineering.org.cn第1卷·第2期·2015年月工程241日马施迈尔高通量技术促进催化创新。Top. Catal. 等，2003，24（15.W. F. Maier，K. Stöwe，S.胜利组合和高通量材料科学。Angew.化学国际教育英语等，2007，46（32）：60166.D.法罗森高通量多相催化。冲浪。Sci.众议员等，2008，63（11）：4877.R.波蒂赖洛湾Rajan，K.斯托韦岛竹内湾Chisholm，H. Lam.材料库的组合和高通量筛选：最新技术水平回顾。ACS Comb. Sci. 等，2011，13（6）：579-6338.J·P·霍尔顿。材料基因组全球竞争力倡议。华盛顿特区：国家科学技术委员会，2011年9.D. D.德沃尔河M.詹金斯高通量实验的影响 关于均相催化的研究置评.无机化学，2014，34（1-2）：17-4110. J. Lauterbach，E. Sasmaz，J. Bedenbaugh，S. Kim，J. Hattrick-Simpers.JP-8抗结焦抗硫双金属裂化催化剂的研制和优化：从薄膜库到单粉。In：A.Hagemeyer，A. F.小沃尔普eds. 高技术研发在多相催化中的现代应用。沙迦：边沁科学出版社，2014：8911. S. 仙坎组合多相催化--一条古老的新途径领域Angew.化学国际教育英语等，2001，40（2）：31212. J. R. Ebner，M. R.汤普森结晶良好的钒磷氧化物催化剂体系的活性中心假说。Catal. Today，1993，16（1）：5113. R.施洛格尔多相催化中的组合化学：一种新的科学方法还是“国王的新衣”？Angew.化学国际编辑，1998，37（17）：233314. 联合Rodemerck，M. Baerns，M. Holena，D.狼应用遗传算法和神经网络发现和优化新的固体催化材料。应用程序浏览Sci. 2004，223（115. J. M.催化剂设计：从高通量实验中提取知识. J. Catal. 2003，216（116. Y. Yang，T. Lin，X. L. Weng，J. A. Darr，X. Z.王.功能纳米材料高通量发现中的数据流建模、数据挖掘和定量构效关系。Comput.化学工程师等，2011，35（4）：67117. A. G.马尔多纳多湾罗森伯格催化中的预测建模--从梦想到现实。化学工程进展等，2009，105（6）：2618. G.罗森伯格催化中的数据挖掘：知识与垃圾的分离。Catal. Today，2008，137（1）：219. J. M. Serra，A. Corma，A. Chica，E.你好，V. Botti。人工神经网络能帮助催化实验吗？Catal. Today，2003，81（3）：393-40320. J. M. Serra，A. Corma，E. Escherte，S.瓦莱罗，V。博蒂。神经网络用于模拟动力学反应数据，适用于组合催化框架内的催化剂放大和工艺控制和优化。应用催化剂A Gen. 等，2003，254（1）：13321. H. 联 合 格 林 里 希 光 谱 学 在 组 合 化 学 中 的 应 用 。 Biotechnol. Bioeng. ，1998/1999，61（3）：17922. S. Schmatloch，M. A. R. Meier，U. S.舒伯特用于组合和高通量聚合物研究的仪器：简短概述。大分子快速通信等，2003，24（1）：33-4623. Y. Zhang，X.龚，H.张河，巴西-地C. Larock，E. S.杨基于多重毛细管电泳的均相催化组合筛选及反应优化。J. Comb. Chem. 等，2000，2（5）：45024. N. E. Olong，K.斯托韦F.迈尔低温碳烟氧化催化剂研制的组合方法。应用催化剂B环境等，2007，74（125. F. C. Moates，M.Somani，J.Annamalai，J.T. 理查森，D。卢斯河C.威尔森多相催化剂组合库的红外热像筛选。工业工程化学研究，1996，35（12）：480126. A. Holzwarth，H. W. Schmidt，W. F.迈尔催化活性检测在非均相催化剂的组合库中通过IR热成像。Angew.化学国际编辑，1998，37（19）：264427. C. Brooks 等 人 ， High throughput discovery of CO oxidation/VOCcombustion and water-gas shift catalysts for industrial multi-componentstreams. Top. Catal. 等，2006，38（128. S. J·泰勒，J·P·莫肯。从编码的聚合物结合库中选择有效催化剂的热成像。科学，1998，280（5361）：26729. J. Klein等人，通过先进的筛选方法加速铅发现。Catal. Today，2003，81（3）：32930. N. Na，S. Zhang，X. Wang，X.张某用于非均相催化剂的高通量筛选的基于催化发光的阵列成像。Anal. Chem. 等，2009，81（6）：209231. M.布雷斯湾克劳德尔湖Faure，M.盖宁河J·J·威廉姆斯。氧化钍表面催化一氧化碳氧化过程中的化学发光。J. Catal. ，1976，45（2）：13732. H. Su，E. S.杨激光诱导荧光成像高通量筛选非均相催化剂。J. Am. Chem.Soc. ，2000，122（30）：7422-742333. H. Su，Y.侯河，巴西-地S. Houk，G. L. Schrader，E. S.杨萘选择氧化多相催化的激光诱导荧光成像组合筛选。Anal. Chem. ，2001，73（18）：4434-444034. S. M. 仙坎固态催化剂库的高通量筛选自然，1998，394（6691）：35035. S. M. Senkan，S.奥兹图克利用组合化学发现和优化多相催化剂。Angew.化学国际编辑，1999，38（6）：79136. P.Cong等人，组合多相催化剂库的高通量合成和筛选。Angew.化学国际编辑，1999，38（4）：483-48837. S. Senkan，K. Krantz，S.厄兹蒂尔克、V.V.曾金、I. I.奥纳尔使用阵列微反应器和质谱法对非均相催化剂库进行高通量测试。Angew.化学国际教育英语，1999，38（18）：279438. H. Wang，Z.刘，J.沈应用于组合的定量MS分析多相催化剂库。 J. Comb. Chem. 等，2003，5（6）：80239. M. Richter等人，组合制备和高通量催化剂，多组分脱硝催化剂的ic测试。应用催化剂B环境等，2002，36（4）：26140. A. Hagemeyer，et al.，Application of combinatorial catalysis for the directamination of benzene to aniline. 应用催化剂A Gen. 2002，227（141. S.戈麦斯，J. A.彼得斯，J.C. van der Waal，T.马施迈尔高通量实验作为苯甲醛还原胺化催化剂设计的工具。应用催化剂A Gen. 等，2003，254（1）：7742. C. Hoffmann，H. W. Schmidt，F.舒特用于催化剂筛选的多用途平行49通道反应器：甲烷氧化反应为例。J. Ca