Компьютерное моделирование двухфазного каталитического процесса в присутствии полимерных микрогелей

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Методом диссипативной динамики частиц впервые смоделирована реакция двухфазного катализа с адсорбированными на границе фаз микрогелями с каталитическими группами. Показано, что скорость каталитического процесса возрастает со степенью деформации полимерной сетки, которая зависит от доли сшивателя и растворимости полимера в обеих фазах. Установлено, что наибольшая скорость катализа наблюдалась для случая, когда микрогель оказывался растворим в обеих фазах ввиду увеличения его пористости (по сравнению с амфифильными микрогелями) и площади контакта “вода–микрогель–масло” с одновременным уменьшением времени достижения реагентами каталитических групп за счет уплощения микрогеля. Полученные результаты могут быть полезны для повышения эффективности широкого спектра каталитических реакций рассмотренного типа за счет применения сетчатых макромолекул.

Об авторах

Р. А. Гумеров

Московский государственный университет
имени М.В. Ломоносова, Физический факультет

Email: igor@polly.phys.msu.ru
Россия, 119991, Москва

М. В. Анахов

Московский государственный университет
имени М.В. Ломоносова, Физический факультет

Email: igor@polly.phys.msu.ru
Россия, 119991, Москва

И. И. Потемкин

Московский государственный университет
имени М.В. Ломоносова, Физический факультет

Автор, ответственный за переписку.
Email: igor@polly.phys.msu.ru
Россия, 119991, Москва

Список литературы

  1. Karg M., Pich A., Hellweg T., Hoare T., Lyon L.A., Crassous J.J., Suzuki D., Gumerov R.A., Schneider S., Potemkin I.I., Richtering W. // Langmuir. 2019. V. 35. P. 6231–6255. https://doi.org/10.1021/acs.langmuir.8b04304
  2. Anakhov M.V., Gumerov R.A., Potemkin I.I. // Mendeleev Commun. 2020. V. 30. P. 555–562. https://doi.org/10.1016/j.mencom.2020.09.002
  3. Lyon L.A., Fernandez-Nieves A. // Annu. Rev. Phys. Chem. 2012. V. 63. P. 25–43. https://doi.org/10.1146/annurev-physchem-032511-143735
  4. Richtering W. // Langmuir. 2012. V. 28 P. 17218–17229. https://doi.org/10.1021/la302331s
  5. Zlotin S.G., Kucherenko A.S., Beletskaya I.P. // Russ. Chem. Rev. 2009. V. 78. P. 737–784. https://doi.org/10.1070/RC2009v078n08ABEH004040
  6. Beletskaya I.P., Kashin A.N., Litvinov A.E., Tyurin V.S., Valetsky P.M., van Koten G. // Organometallics. 2006. V. 25. P. 154–158. https://doi.org/10.1021/om050562x
  7. Beletskaya I.P., Khokhlov A.R., Tarasenko E.A., Tyu-rin V.S. // J. Organomet. Chem. 2007. V. 692. P. 4402–4406. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jorganchem.2007.06.056
  8. Beletskaya I.P., Kashin A.N., Khotina I.A., Khokh-lov A.R. // Synlett. 2008. P. 1547–1552. https://doi.org/10.1055/s-2008-1078430
  9. Beletskaya I.P., Selivanova A.V., Tyurin V.S., Matve-ev V.V., Khokhlov A.R. // Russ. J. Org. Chem. 2010. V. 46. P. 157–161. https://doi.org/10.1134/S1070428010020016
  10. Xiong L., Zhang H., Zhong A., He Z., Huang K. // Chem. Commun. 2014. V. 50. P. 14778–14781. https://doi.org/10.1039/c4cc06573e
  11. Ahmed E., Cho J., Friedmann L., Jang S.S., Weck M. // J. Am. Chem. Soc. 2022. V. 2. P. 2316–2326. https://doi.org/10.1021/jacsau.2c00367
  12. Hajji C., Haag R. Hyperbranched Polymers as Platforms for Catalysts. In: Dendrimer Catalysis. Gade L.H. (Ed.). Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg. V. 20. 2006. pp. 149–176. https://doi.org/10.1007/3418_035
  13. Wiese S., Spiess A.C., Richtering W. // Angew. Chem. Int. Ed. 2013. V. 52. P. 576–579. https://doi.org/10.1002/anie.201206931
  14. Ajmal M., Demirci S., Siddiq M., Aktas N., Sahiner N. // New J. Chem. 2016. V. 40. P. 1485–1496. https://doi.org/10.1039/C5NJ02298C
  15. Borrmann R., Palchyk V., Pich A., Rueping M. // ACS Catal. 2018. V. 8. P. 7991–7996. https://doi.org/10.1021/acscatal.8b01408
  16. Tan K.H., Xu W., Stefka S., Demco D.E., Kharandiuk T., Ivasiv V., Nebesnyi R., Petrovskii V.S., Potemkin I.I., Pich A. // Angew. Chem. Int. Ed. 2019. V. 58. P. 9791–9796. https://doi.org/10.1002/anie.201901161
  17. Kleinschmidt D., Fernandes M.S., Mork M., Meyer A.A., Krischel J., Anakhov M.V., Gumerov R.A., Potemkin I.I., Rueping M., Pich A. // J. Colloid Interface Sci. 2020. V. 559. P. 76–87. https://doi.org/10.1016/j.jcis.2019.10.005
  18. Kleinschmidt D., Nothdurft K., Anakhov M.V., Meyer A.A., Mork M., Gumerov R.A., Potemkin I.I., Richtering W., Pich A. // Mater. Adv. 2020. V. 1. P. 2983–2993. https://doi.org/10.1039/d0ma00407c
  19. Sabadasch V., Dirksen M., Fandrich P., Cremer J., Biere N., Anselmetti D., Hellweg T. // ACS Appl. Mater. Interfaces. 2022. V. 14. P. 49181–49188. https://doi.org/10.1021/acsami.2c14415
  20. Gumerov R.A., Rumyantsev A.M., Rudov A.A., Pich A., Richtering W., Möller M., Potemkin I.I. // ACS Macro Lett. 2016. V. 5. P. 612–616. https://doi.org/10.1021/acsmacrolett.6b00149
  21. Gumerov R.A., Filippov S.A., Richtering W., Pich A., Potemkin I.I. // Soft Matter. 2019. V. 15. P. 3978–3986. https://doi.org/10.1039/C9SM00389D
  22. Hoogerbrugge P.J., Koelman J.M.V.A. // Europhys. Lett. 1992. V. 19. P. 155–160. https://doi.org/10.1209/0295-5075/19/3/001
  23. Español P., Warren P. // Europhys. Lett. 1995. V. 30. P. 191–196. https://doi.org/10.1209/0295-5075/30/4/001
  24. Groot R.D., Warren P.B. // J. Chem. Phys. 1997. V. 107. P. 4423–4435. https://doi.org/10.1063/1.474784
  25. Gama Goicochea A., Romero-Bastida M., López-Ren-dón R. // Mol. Phys. 2007. V. 105. P. 2375–2381. https://doi.org/10.1080/00268970701624679
  26. Thompson A.P., Aktulga H.M., Berger R., Bolintine-anu D.S., Brown W.M., Crozier P.S., in ’t Veld P.J., Kohlmeyer A., Moore S.G., Nguyen T.D., Shan R., Stevens M.J., Tranchida J., Trott C., Plimpton S.J. // Comput. Phys. Commun. 2022. V. 271. P. 108171. https://doi.org/10.1016/j.cpc.2021.108171
  27. Komarova G.A., Kozhunova E.Yu., Potemkin I.I. // Molecules. 2022. V. 27. P. 8549. https://doi.org/10.3390/molecules27238549
  28. Voevodin V.V., Antonov A.S., Nikitenko D.A., Shvets P.A., Sobolev S.I., Sidorov I.Yu., Stefanov K.S., Voevodin V.V., Zhumatiy S.A. // Supercomput. Front. Innov. 2019. V. 6. P. 4–11. https://doi.org/10.14529/jsfi190201

Дополнительные файлы


© Р.А. Гумеров, М.В. Анахов, И.И. Потемкин, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».