Rational design of new catalysts for selective hydrogenation

Encore aujourd'hui, le développement de nouveaux catalyseurs est réalisé par expérimentation « essai-erreur ». Ces 10 dernières années, l'exploration et l'optimisation de formulations de catalyseurs a été accélérée par les technologies dites de Haut-Débit qui consistent à cribler une grande quantité de matériaux. Même si la puissance d'évaluation de catalyseurs a été multipliée, le nombre de combinaisons à tester est tel qu'il faut réaliser une sélection rationnelle a priori. Récemment, l'avènement de nouvelles techniques de calcul ab-initio telles que la DFT, a facilité voire permis la quantification de certaines propriétés physico-chimiques clés des catalyseurs, pouvant être utilisées comme indicateurs, aussi appelés descripteurs, des performances catalytiques. Cette thèse a pour objectif la prédiction de performances catalytiques de catalyseurs métalliques à partir d'un descripteur théorique. Une bibliothèque de catalyseurs monométalliques a été constituée et leurs performances catalytiques ont été évaluées dans les réactions d'hydrogénations sélectives du styrène et de l'isoprène. A l'aide d'un modèle cinétique de type Langmuir-Hinshelwood, il a été possible d'établir des modèles prédictifs de l'activité et de la sélectivité en fonction du descripteur Energie-métal-carbone (EMC). Grâce à ces modèles, des formulations bimétalliques ont été identifiées puis préparées et testées en expérimentation à haut débit (EHD). Il a ainsi été possible d'obtenir de nouveaux catalyseurs bimétalliques présentant les activités et sélectivités prédites par le modèleToday, the development of new catalysts is still achieved by “trial-and-error” processes. In the last 10 years, the screening of a large amount of materials using High Throughput technologies has enhanced the optimization and discovery of new catalyst formulations. However, rational selection of key parameters is required to decrease the amount of possible combinations. Recently, advances in computational material science using methods such as density functional theory (DFT) have lead to the quantification of key physio-chemical properties of catalysts. These properties can be used as indicators (or descriptors) of catalytic performance. This thesis aims to predict performances of metallic catalysts from a theoretical descriptor. A range of monometallic catalysts were synthesized and their performances were assessed in the selective hydrogenation of styrene and isoprene. From a Langmuir-Hinshelwood kinetic model, it was possible to build predictive models of the activity and selectivity as a function of the metal-carbon bond energy descriptor (EMC). These models were used to identify bimetallic formulations which were prepared and tested in High Throughput Screening. Thus, it has been possible to obtain new bimetallic catalysts exhibiting activities and selectivities predicted by the mode