Работа опубликована 17 сентября 2026 года в Nature Communications. Исследователи считают, что найденный механизм может помочь при создании новых катализаторов для получения метанола из CO₂.

Вместо 152 реакций — почти 9400

Точные квантово-химические расчёты требуют больших вычислительных ресурсов, поэтому обычно исследователи заранее выбирают несколько наиболее вероятных путей реакции.

В новой работе учёные начали со 152 рассчитанных реакций и обучили на них модель, способную оценивать энергетические барьеры других превращений.

Затем система перебрала взаимодействия между 105 соединениями, которые могут появляться на поверхности медного катализатора. В результате вместо первоначальных 152 реакций исследователи получили сеть из 9389 возможных превращений.

Старая модель предсказывала, что главным продуктом должна стать муравьиная кислота, и сильно недооценивала количество CO₂, вступающего в реакцию.

После расширения сети расчёт стал давать метанол и угарный газ — продукты, которые действительно наблюдают в экспериментах.

Водород оказался способен участвовать в реакции напрямую

Обычно при описании превращения CO₂ предполагается, что молекула водорода H₂ сначала разделяется на отдельные атомы, а уже затем они присоединяются к промежуточным соединениям.

Новая модель показала ещё один вариант. В некоторых стадиях молекула H₂ может участвовать в реакции напрямую, особенно при взаимодействии с соединениями, содержащими кислород.

Исследователи отдельно проверили этот путь квантово-механическими расчётами и подтвердили, что он может быть энергетически выгодным.

Это может пригодиться при разработке катализаторов: если поверхность лучше взаимодействует с молекулярным водородом, реакцию потенциально можно сильнее направить в сторону образования метанола.

Почему в исследовании появляется цифра «в 40 раз»

Расширенная модель предсказала примерно 40-кратное увеличение конверсии CO₂ по сравнению с первоначальным расчётом.

Но речь не о новом реакторе, который уже превращает углекислый газ в топливо в 40 раз эффективнее. Старая модель просто не учитывала тысячи возможных реакций и поэтому сильно недооценивала процесс.

После их добавления расчёт стал гораздо лучше совпадать с тем, что химики видят в эксперименте.

Машинное обучение помогает находить пропущенные реакции

Метанол широко используется в химической промышленности, а также рассматривается как топливо и способ хранения энергии. Поэтому получение его из углекислого газа давно интересует исследователей.

Ранее RidLife рассказывал о другом подходе, при котором химики превращали парниковые газы в метанол и другие полезные вещества.

В новой работе задача была другой: понять, какие реакции на поверхности катализатора до сих пор оставались незамеченными.

Авторы считают, что тот же подход можно применять и к другим сложным процессам — например, производству аммиака или расщеплению воды.