염기성 금속을 이용한 선형과 고리형 알카인 분자의 선택적인 탈수소화 촉매 반응Cheap and Efficient Dehydrogenation of Alkanes

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염기성 금속을 이용한 선형과 고리형 알카인 분자의 선택적인 탈수소화 촉매 반응 오늘날까지, 간단한 알케인 분자를 고부가 가치의 기초 원료로 전환하기 위한 올레핀화 반응은 로듐과 루테늄 등과 같이 희소성이 높고 값비싼 전이금속을 촉매로 사용함과 동시에, 굉장히 높은 온도가 필요했다. 따라서, 화학 산업계에서는 보다 효율적으로 올레핀을 얻기 위해, 지구상에 풍부한 전이금속을 사용하면서도 상대적으로 낮은 온도에서 알케인을 올레핀으로 변환시킬 수 있는 올레핀화 반응의 개발을 위해 지속적으로 노력해왔다. 이에 본 연구팀은 지구상에 풍부한 염기성 금속인 타이타늄을 이용한 지속적인 연구를 기반으로, 온화한 조건 (75 °C)에서 촉매적 탈수소화반응을 통해 알케인 분자를 선택적으로 올레핀화 시킬 수 있는 반응을 최초로 개발하였다 (Nature Chemistry 2017, 9, 1126). 본 연구팀은 밀도범함수(Density Functional Theory)를 활용한 계산 화학을 통해 이러한 올레핀화 반응들의 메커니즘에 대한 이해를 높임으로써, 10년이 넘는 기간 동안 긴밀한 협력적 연구를 수행해오고 있는 미국 펜실베니아 대학의 Dan Mindiola 교수 연구팀과 함께 해당 반응의 개발에 성공하였다. 이번 연구는 지난해 보고된 이리듐 촉매를 이용한 메탄가스의 탄소-수소 결합 활성화 반응(Science2016, 351, 1424)의 연구결과를 토대로 진행하였다.
Converting simple alkanes to olefins under mild conditions is a highly desirable transformation, because it will transform cheap and plentiful feedstock hydrocarbons into value-added chemical building blocks for the chemical industry. Until now, this reaction was only possible using noble-metal catalysts and under harsh conditions. Continuing our ongoing research on utilizing titanium, a common and highly abundant base metal, we were able to discover a catalytic dehydrogenation reaction of alkanes to make olefins under mild conditions for the first time (Nature Chemistry 2017, 9, 1126). We carry out computer simulations employing Density Functional Theory to understand and predict these reactions and work in close collaboration with our experimental partner of more than 10 years, Prof. Dan Mindiola of Univ. of Pennsylvania. This work directly builds on work that we published in 2016 reporting on the catalytic borylation of methane in the Science magazine (Science 2016, 351, 1424).
Description
한국과학기술원 : 화학과
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2017
Language
kor
Description

KAIST 2017 대표 연구성과 10선

URI
http://hdl.handle.net/10203/263645
Link
https://archives.kaist.ac.kr/research.jsp?year=2017&view=view03
https://archives.kaist.ac.kr/eng/research.jsp?year=2017&view=view03
Appears in Collection
2017 KAIST 대표 연구성과 10선
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