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Non-empirical structure determination and elucidation of structure-performance relationship for primary particle of Ziegler-Natta catalyst of Ziegler-Natta catalyst by machine-learning

Non-empirical structure determination and elucidation of structure-performance relationship for primary particle of Ziegler-Natta catalyst of Ziegler-Natta catalyst by machine-learning
通过机器学习对齐格勒-纳塔催化剂一次粒子进行非经验结构确定和结构-性能关系的阐明
批准号:
20J15042
负责人:
高棹 玄徳
金额:
$1.09万
依托单位国家:
日本
项目类别:
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份:
2020
资助国家:
日本
项目状态:
已结题
起止时间:
2020-04-24 至 2022-03-31

项目摘要

项目成果

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工業的なポリオレフィン製造の主流を占めるZiegler-Natta触媒の重要な性質の一つに、マルチサイト性、つまり得られるポリマーの構造分布がある。しかし、その起源については未だ十分に明らかにされていない。令和3年度は主に以下の事柄を実施した。1. 非同期的分散遺伝的アルゴリズムの実装と数nmサイズでの構造決定の実現 構造データベースからの移住オペレータによる非同期的分散遺伝的アルゴリズムの実装によって構造決定プログラムの探索効率を向上させた。これにより、現実の触媒に近いサイズの系に対する構造決定を実現した。ここで、構造データベースは各GAで計算されたすべての構造と計算結果を保持し、各GAでは一定の世代ごとにデータベースから構造を集団に追加する(移住オペレータ)。2. MgCl2/TiCl4系のプロピレン重合シミュレーション 構造決定によって得られた分子モデルに基づいてプロピレン重合のシミュレーションを行った。活性点構造の分布はプロピレン重合における触媒性能の分布をもたらし、立体制御配位子を2つ持つTi種は立体選択性を示す。欠陥表面と高被覆率がこのような配位子を生み出す。本触媒で長らく疑問視されていた、ドナーフリー触媒における立体特異性の起源を明らかとした。3. ドナー分子を含む系の構造決定 有機分子を含む複数の吸着子に対して非経験的構造決定プログラムを拡張し、ドナー分子の吸着を伴った構造決定を実現した。ドドナー分子には工業的に用いられる9,9-ビス(メトキシメチル)フルオレンを使用した。得られた安定構造群の表面は吸着によって大きく再構成され、完全被覆状態であった。有限な表面において吸着子を高密度に担持する事のエネルギー的な優位性から、{100}表面の再構成によって生じる{110}テラスおよび{110}テラス上のTiCl4/ドナー共吸着構造が支配的である事が明らかとなった。
期刊论文(10)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
DOI: 10.1016/j.jcat.2020.04.017
发表时间: 2020-07-01
期刊: JOURNAL OF CATALYSIS
影响因子: 7.3
作者: [Piovano, Alessandro, D'Amore, Maddalena, Groppo, Elena]
通讯作者: Groppo, Elena
Non-empirical structure determination for heterogeneous Ziegler-Natta catalyst based on machine learning-aided DFT calculation
基于机器学习辅助DFT计算的多相齐格勒-纳塔催化剂非经验结构测定
DOI: --
发表时间: 2021
期刊:
影响因子: --
作者: [entoku Takasao, Toru Wada, Patchanee Chammingkwan, Minoru Terano, Toshiaki Taniike,]
通讯作者: Toshiaki Taniike,
DOI: 10.1016/j.jcat.2020.11.005
发表时间: 2021-02-27
期刊: JOURNAL OF CATALYSIS
影响因子: 7.3
作者: [Takasao, Gentoku, Wada, Toru, Taniike, Toshiaki]
通讯作者: Taniike, Toshiaki
Origin of multisite nature of Ziegler-Natta Catalysts Studied by Machine Learning-Aided DFT Calculations
通过机器学习辅助 DFT 计算研究齐格勒-纳塔催化剂多位点性质的起源
DOI: --
发表时间: 2021
期刊:
影响因子: --
作者: [Gentoku Takasao, Toru Wada, Patchanee Chammingkwan, Minoru Terano, Toshiaki Taniike]
通讯作者: Toshiaki Taniike
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