综述：多组分VOCs催化氧化的最新进展：机理、混合效应和催化剂设计的见解

《Process Safety and Environmental Protection》：Recent Advances of Multicomponent VOCs Catalytic Oxidation: Insights into Mechanism, Mixing Effect, and Catalyst Design

本综述系统阐述了多组分挥发性有机化合物（VOCs）催化氧化的反应原理、不同类型VOCs混合物（如芳香烃、烷烃、含氧VOCs等）间的相互作用（抑制、促进或无影响）及其机制，并探讨了面向实际工业复杂排放条件的催化剂设计与筛选策略（包括机器学习辅助开发），为工业废气高效净化催化剂的设计提供了重要参考。

　　

多组分VOCs催化氧化概述

挥发性有机化合物（VOCs）是一类在大气中作为气态污染物存在的多样化有机化学品。排放的VOCs包括烷烃、烯烃、芳香烃、炔烃、醛类、醇类、酯类、酮类以及含杂原子（氧/氮/硫/卤素）的化合物。VOCs对环境和健康的影响在很大程度上取决于其性质。VOCs排放与许多人为源相关，例如石油化工加工、石油炼制、涂装、印刷及其他工业活动。VOCs以其高挥发性和反应活性而闻名，是大气光化学相互作用的重要贡献者，导致对流层臭氧（O₃）和二次有机气溶胶（SOA）等的产生。此外，VOCs的毒性与呼吸系统疾病、神经系统疾病以及致癌风险相关。VOCs的排放带来了严峻的环境和健康挑战。因此，高效去除VOCs对于改善空气质量和保护公众健康至关重要。

催化氧化反应原理

在气-固催化界面，VOCs与氧气通过一系列七个基本步骤发生相互作用：外扩散、内扩散、吸附、反应、脱附，随后再次进行内扩散和外扩散。在多组分反应过程中，VOCs分子与催化剂表面相互作用，促进电子转移，进而通过电离、自由基等活化机制加速反应。对于多组分VOCs混合物催化氧化，组分间的相互作用通常表现为三种情况：抑制、促进和无影响。其中，抑制在多组分VOCs反应中相对常见，这归因于各种VOCs污染物和反应中间体对吸附位点的竞争。例如，在Pt-Al₂O₃/Al整体式催化剂上，甲苯（Tol）和丁酮（MEK）的存在显著降低了2-丙醇的氧化，这是由于它们在Pt位点上的竞争吸附所致。促进和可忽略/无影响的情况也会发生。例如，在锰钾矿催化剂上，乙酸乙酯（EA）的存在略微抑制了甲苯的催化氧化，而乙醇的存在则表现出促进作用。这些发现凸显了VOCs间的相互影响仍存疑问，并且阐明多组分VOCs催化氧化中的相互作用机制至关重要。

同类VOCs混合物的催化行为

芳香烃

芳香烃如苯（Bz）、甲苯（Tol）、乙苯（Eb）和二甲苯（Ox）（通常统称为BTEX）是中国重要的人为VOCs来源。这些化合物因其独特的电子和结构特性而对催化氧化过程产生显著影响。抑制效应在芳香烃混合物的催化氧化过程中频繁发生。例如，Wang等人发现，在CoMn氧化物上，Ox抑制了Tol的转化。

不同类VOCs混合物的催化行为

芳香烃与烷烃/烯烃

芳香烃和烷烃/烯烃VOCs混合物产生于石油化工、石油炼化和有机化学工业。这些VOCs混合物表现出不同的催化反应行为和过程。烷烃或烯烃难以氧化。由于在催化界面具有较强的吸附能力，芳香烃更容易被氧化。这种氧化性差异导致当芳香烃与烷烃或烯烃混合时，产生显著的“混合效应”。

多组分VOCs催化剂的选择与设计

多组分VOCs催化氧化是一个多相过程，其中气相底物（例如氧气和VOCs分子）在催化剂表面吸附并反应。无论类型或浓度如何，进入反应系统的多组分VOCs都会影响催化氧化过程。不同的VOCs在各种催化剂上表现出不同的反应机制。在多组分VOCs氧化中，混合效应可能导致催化剂中毒、活性位点不足、选择性改变等问题。因此，针对特定多组分VOCs体系设计和筛选合适的催化剂至关重要。这包括考虑催化剂的活性组分（如贵金属Pt、Pd、Au，或过渡金属氧化物Mn、Co、Ce等）、载体性质（如Al₂O₃、TiO₂）、孔结构以及表面酸性/碱性。近年来，机器学习等先进技术被应用于辅助催化剂开发，通过分析大量实验数据来预测催化剂性能并指导优化设计，加速了高效催化剂的发现进程。

总结与展望

本综述重点介绍了VOCs的类型和组成，关注了非卤代脂肪烃、芳香烃、卤代烃和含氧烃等类别。探讨了不同类型和组成的多组分VOCs在各种催化剂上的催化氧化行为和过程。分析了多组分VOCs催化氧化中的相互干扰机制，考虑了竞争吸附、反应中间体相互作用、催化剂性质等因素。尽管在多组分VOCs催化氧化研究方面取得了进展，但仍面临挑战，例如对复杂混合物中详细反应路径的理解尚不充分，以及开发能够同时高效处理多种具有不同理化性质VOCs的稳健催化剂。未来的研究应侧重于利用原位表征技术和理论计算深入揭示界面反应机理，设计具有协同活性位点的智能催化剂材料，并结合人工智能方法优化催化剂配方和反应条件，以应对实际工业废气净化的复杂需求。