Rondom katalysatoren draait een miljardenindustrie vol onmisbare chemie. Maar in veel gevallen weet niemand precies hoe ze werken, waarom ze slijten en hoe je betere kunt ontwerpen. Onderzoekers proberen dit kennisgat op te vullen.

Er gaat echt tonnen aan materiaal verloren. Elke dag weer’, zegt Florian Meirer, universitair docent aan de Universiteit Utrecht. Hij heeft het over een katalysator die onmisbaar is voor een belangrijk proces binnen de petrochemie: fluid catalytic cracking (FCC). De FCC-katalysator, bestaande uit poreuze korrels, breekt lange moleculen van overgebleven ruwe olie alsnog tot kleinere ketens die bruikbaar zijn als brandstof. ‘Ongeveer de helft van alle brandstof wordt met die katalysator verkregen. Maar in de reactor raakt die snel uitgeput en moet hij non-stop worden bijgevuld.’

Verstopte poriën

‘Wat de katalyse-experts nu vooral bezighoudt, is hoe weinig er eigenlijk bekend is van hoe de FCC-katalysator er de brui aan geeft’, vertelt Meirer. Op de achtergebleven korrels blijft een donker afzettingslaagje achter dat in katalysekringen bekendstaat als coke. Dat valt weg te branden, maar na verloop van tijd slibt de katalysator alsnog dicht met metalen. Welke metalen dat zijn en waar ze vandaan komen, zijn vragen die Meirer pas de laatste jaren is gaan beantwoorden. ‘Er gebeurt zo veel in de reactor – die dingen zijn enorm – dat je niet erin kunt kijken om te zien wat de katalysator allemaal tegenkomt.’

Die black box is typerend voor de meeste vraagstukken rondom deze zogeheten heterogene katalysatoren: ze zijn ontworpen om een aantrekkelijk oppervlak te vormen waarop twee stoffen snel met elkaar reageren, maar omdat de katalysatoren vaak in een ruwe mix aan materialen actief zijn, valt moeilijk te voorspellen wat voor reacties er nog meer plaatsvinden. Pogingen om dat te modelleren leken niet zo lang geleden zelfs nog onhaalbaar, herinnert Gadi Rothenberg zich. In 2006 ontving de hoogleraar heterogene katalyse van de Universiteit van Amsterdam een prijs voor zijn modelleerwerk op simpelere, homogene katalyse. ‘Toen kwam de vraag of ik hetzelfde voor heterogene katalyse kon doen. Waarschijnlijk niet, antwoordde ik. Het leek me toen te ingewikkeld.’

Sinds die tijd heeft de katalysewetenschap een vlucht genomen. Niet alleen valt nu met een computermodel wél te voorspellen hoe een katalysator op een bepaalde mix reageert, ook blijkt het mogelijk om toch een glimp op te vangen van wat er in een reactor daadwerkelijk met een katalysator gebeurt.

’Het poriënontwerp is nu geen exacte wetenschap, maar kan het wel worden’

Meirer, van huis uit fysicus, doet dat voor petrochemische katalysatoren met een relatief nieuwe techniek die röntgenmicros­copie heet. Hij ontwikkelde die deels zelf in zijn tijd aan Stanford. ‘Het bijzondere aan de techniek’, legt hij uit, ‘is dat het de structuur van losse katalysatordeeltjes van binnen en buiten in één keer scant, helemaal in 3D.’ Met het absorptiespectrum van de straling weet hij ook nog eens alle elementen te karakteriseren die op de katalysator plakken.

Zo heeft Meirer al een beter beeld gekregen van hoe petrochemische katalysatoren slijten. ‘Je kunt gewoon zien welke poriën precies verstopt raken met metalen. De metaalafzetting bestaat deels uit geoxideerd ijzer, dat vervolgens plakkerig wordt en zo nog meer rommel aantrekt.’

Met een Vidi-beurs gaat Meirer de moleculen verder bestuderen. Hij wil met name weten hoe de ruwe olie zich een weg baant door de verschillende poriën in de korrels. ‘Het poriënontwerp van die dingen is nu nog geen exacte wetenschap, maar dat kan het wel worden’, zegt hij. Met een combinatie van zijn röntgenmicroscopie en modelleerwerk hoopt hij een optimale katalysatorstructuur te berekenen, waardoor de deeltjes langer meegaan.

Dood en leven

Behalve bestaande katalysatoren te optimaliseren, proberen onderzoekers ook steeds nieuwere te vinden. In Eindhoven draait het project van universitair docent Evgeny Pidko om ogenschijnlijk ‘dode’ katalysatoren tot leven te wekken. Pidko wil met de ERC-beurs die hij eind vorig jaar ontving, meer reactiedetails doorrekenen om zo het maximale uit elk denkbaar katalysatorconcept te halen. ‘Veel katalysatoren worden bedacht volgens een rationeel ontwerp’, vertelt hij. ‘Van de twintig stuks blijken er vaak dan maar twee te werken; de andere achttien ontwerpen belanden gewoon in de prullenbak.’

Maar dat is niet nodig, ontdekte Pidko tijdens zijn Veni-project. Toen ontwierp hij met een promovendus een katalysator die CO2 zou moeten hydrogeneren, wat nuttig kan zijn voor de opslag van waterstof in brandstofcellen. ‘We synthetiseerden de katalysator, maar hij werkte niet. Toch moesten de berekeningen kloppen. Na enkele experimenten ontdekten we dat de katalysator té stabiel was en nergens mee wilden reageren. Nadat we met de reactieomstandigheden speelden, kregen we hem toch aan de praat.’

‘Je kunt niet alleen op empirische data vertrouwen’

Uiteindelijk moet Pidko’s aanpak duurzamere, efficiëntere katalysatoren opleveren. ‘Nu zitten er nog vaak zeldzame metalen in, wat erg duur en zonde is.’ Daartoe wil hij een keur aan potentiële katalysatoren screenen op mogelijke activatiemechanismen, entropische eigenschappen en andere reactiedynamica. Die aanpak moet voorspellen wat er op het katalysatoroppervlak gebeurt. Om dat allemaal te modelleren, heeft Pidko flink wat rekenkracht nodig, zowel op computergebied als aan mankracht. Hiervoor krijgt hij onder meer hulp van de Russische ITMO-universiteit in Sint-Petersburg.

Quick & dirty

Intussen wil de industrie natuurlijk nú al goedkopere, snellere katalysatoren. ‘Het is echt big business’, zegt UvA-katalysehoog­leraar Rothenberg, die zelf in samenwerking met bedrijven als Rhodia-Solvay, Avantium en Lanxess computermodellen gebruikt om te voorspellen welke eigenschappen een nieuwe katalysator moet hebben. Daarmee heeft hij al diverse successen geboekt: zo ontwikkelde hij onlangs met Avantium een katalysator die complexe plantensuikers omzet in industriële chemicaliën.

Dat Rothenberg ondanks de moeilijk grijpbare interacties van heterogene katalyse deze nu toch weet te modelleren en voorspellen, heeft volgens hem te maken met een versimpelde aanpak. ‘Quick and dirty’, noemt hij het. ‘Het duurt te lang om elk detail door te rekenen, dus we nemen niet alles in ons model mee. Maar je kunt ook niet alleen op empirische data vertrouwen, want zo ontdek je niets nieuws. Onze work­flow zit in een grijs gebied ertussen.’

Rothenberg gebruikt voor zijn modellen data van experimentele katalysereacties. Met die data laat hij een zelflerend programma berekenen welke omstandigheden en eigenschappen de belangrijkste voor die reactie zijn. ‘Dat kan van alles zijn: een orbitaaloverlap, een ionisatiepotentiaal, temperatuur, druk en zelfs de dag van de week.’ Het programma gooit de factoren die er niets toe doen – zoals de weekdag – als het goed is uit het model. Door zich op deze manier te beperken, kan Rothenberg vrij snel door veel katalysescenario’s werken die nét iets anders zijn dan in de experimenten. ‘We hebben weinig rekenkracht nodig. Een laptopje werkt met gemak honderdduizend potentiële nieuwe katalysatoren op een dag af. Dat is er bijna één per seconde.’

De droom is dat het uiteindelijk mogelijk zal zijn om een gewenste reactie aan het model te voeren, waarna Rothenberg met de ideale katalysator komt. ‘Dat zal nog wel tien jaar duren.’