金属氧化物被用作推进剂中的燃烧催化剂,以提高弹道性能、燃烧效率、增加能量输出并降低压力指数。其中,纳米级金属氧化物由于其颗粒小、比表面积大、表面能高以及复杂的微观结构(含有大量活性位点)而显著提升了燃烧速率和稳定性。Yan [1] 和 Li [2] 等人指出,这类添加剂可以通过改变六氢-1,3,5-三硝基-1,3,5-三嗪(RDX)、八氢-1,3,5,7-四硝基-1,3,5,7-四嗪(HMX)和高氯酸铵(AP)等主要成分的热导率、热分解能垒、反应热和气相反应机制,从而提高相应固体推进剂的分解速率和燃烧速率。例如,纳米CuO在高能材料的热分解中表现出强烈的催化活性,不仅可以降低AP和RDX的热解峰值温度 [3,4],还能提高氨基二硝酰胺(ADN)的燃烧速率 [5]。其他金属氧化物如MgO、CuO、ZnO、Fe2O3、Co3O4和NiO也促进了AP的分解 [6], [7], [8], [9], [10]。同样,CoO催化了5-氨基四唑(5AT)的聚合物分解过程 [11],而PbO、Fe2O3、Al2O3和TiO2则有效促进了HMX的固相分解,其中TiO2显著降低了其分解峰值温度 [12], [13], [14], [15], [16]。尽管催化剂在固体推进剂配方中得到了广泛应用,但其作用背后的微观机制仍不完全清楚。
为了进一步揭示金属氧化物的催化机制并有助于筛选高性能催化剂,我们利用密度泛函理论(DFT)和分子动力学(MD)研究了EMs与金属氧化物之间的微观相互作用 [17], [18], [19], [20], [21], [22]。虽然Wen等人使用机器学习原子间势来预测CuO/PbO对EMs的催化机制,这在模拟热分解方面是一个重要进展,但该方法尚未扩展到更广泛的金属氧化物范围 [23]。目前大多数研究仍依赖于DFT。例如,DFT研究揭示了六硝基六氮杂伍德扎烷(CL-20)和1,1-二氨基-2,2-二硝基乙烯(FOX-7)在MgH2上的解离机制,表明特定键的断裂和初始分解产物的形成与其热分解过程密切相关 [24]。针对TNT和MgO等系统的研究表明,电子与催化剂表面的转移可以显著降低EMs的分解能垒 [25,26]。此外,我们通过比较HMX在两种表面的吸附构型并计算NO2 + CH2O反应的活化能,阐明了Bi-Fe2O3相对于Fe2O3在HMX分解中的优越催化性能 [27,28]。我们还发现,金属氧化物在HMX分解中的催化活性受其吸附性质的影响,最优催化剂对HMX分子的吸附能力强,但对氧原子的吸附较弱 [29]。这些研究表明,从DFT计算得出的反应机制能够有效反映热分解过程的关键方面。
由于RDX是固体推进剂中常用的EMs,本研究重点探讨了金属氧化物在其分解中的催化机制。我们利用DFT研究了RDX及其关键分解产物NO2与各种金属氧化物的相互作用,并将RDX和NO2在这些氧化物特定晶面上的吸附能量与RDX的分解活化能进行了系统关联。结果表明,金属氧化物对NO2的强吸附能力对应于RDX较低的分解活化能。计算结果反映了金属氧化物的催化效应,为初步筛选基于RDX的推进剂的有效燃烧催化剂提供了新策略。