综述：迈向可持续富氢合成气生产的甲烷干法重整：催化剂合成与优化策略的进展

这篇综述系统阐述了甲烷干法重整（MDR）技术中催化剂设计的最新进展，重点探讨了通过添加助剂（promoters）、双金属配方和构建稳定载体材料等创新策略提升镍基催化剂的活性与抗积碳性能，同时强调了密度泛函理论（DFT）与机器学习结合的高通量筛选技术对催化剂开发的革命性推动作用。

　　

引言

甲烷干法重整（MDR）作为转化温室气体CH₄和CO₂为富氢合成气（H₂/CO>1）的关键技术，兼具环境效益与能源价值。其核心挑战在于高温（700-900°C）下催化剂因积碳和烧结导致的快速失活。近年来，通过调控催化剂结构-性能关系，结合计算化学与实验验证，研究者们逐步突破了传统镍基催化剂的局限性。

催化剂合成方法创新

固态研磨、浸渍法、沉积-沉淀法等传统方法通过优化金属分散度（如Ni-W/SBA-15比表面积达277.5 m²/g）提升活性，而溶胶-凝胶法和微波辅助燃烧法则在控制晶相组成（如Ni/Al₂O₃-CeO₂）方面表现突出。特别值得注意的是，一锅法水热合成的Ni@S-1催化剂在7 wt%镍负载时实现60% CH₄转化率，且积碳量（0.43 mg/g）显著低于浸渍法制备的同类材料（1.12 mg/g）。

表征技术与性能关联

XRD和TEM揭示Gd促进的Ni/ZrO₂存在纳米颗粒团聚现象，而XPS证实CeO₂载体通过氧空位促进CO₂活化。程序升温氧化（TPO）定量显示，Pt-Ni@S-1的积碳量（0.0013 mg/g）比普通Ni/SiO₂（1.98 mg/g）低三个数量级，印证了贵金属修饰对抑制碳沉积的关键作用。

机器学习与DFT的协同应用

通过维也纳从头算软件包（VASP）筛选出23种二元金属间化合物（如Pt-Co/Al₂O₃）作为潜在MDR催化剂。量子神经网络（QNN）模型预测Al-Nb-Hf三元组合可同步降低积碳并提升活性，与实验数据吻合度达92%。这种"计算指导-实验验证"的闭环研究模式，将传统试错法的研发周期缩短了60%。

反应条件优化策略

响应面法（RSM）结合中心复合设计（CCD）表明：Sr-Ni/ZrO₂-Al₂O₃在836.9°C、空速14892 mL/g·h时氢产率达89.1%，而Ga-Ni体系在799.96°C下更优（91.95%）。值得注意的是，La促进剂通过增强氧迁移率使Ni-La@KCC-1的CH₄转化率突破96%，印证了稀土元素调控表面酸碱性的独特优势。

再生技术与工业转化

CO₂脉冲再生可恢复Ce-Ni-Co/Al₂O₃催化剂90%初始活性，但局部热点导致的烧结问题仍需解决。当前研究正转向微反应器设计与数字孪生技术结合，以应对放大过程中传质传热限制。

未来展望

开发具有动态自适应能力的"智能催化剂"将成为趋势，例如利用形状记忆合金调控活性位点暴露度。多尺度建模与原位表征技术的融合，有望在原子尺度揭示积碳-氧化动态平衡机制，为设计下一代抗积碳MDR催化剂提供理论基石。