제목: Precise synthesis, Characterization, and Reactivity of Multi-functional Catalysts

내용: 본 발표는 촉매의 기초 원리와 적용 분야 및 최신 연구 동향에 대해 다룬다. 본 발표는 크게 3가지 파트로 나누어져 있다.

1) 단원자 촉매 개발

나노 사이즈의 불균일 촉매는 높은 안정성과 회수 및 재활용을 할 수 있기에 현재 많은 산업 분야에서 다양하게 사용됐다. 하지만, 나노사이즈의 불균일 촉매 (heterogeneous catalyst)는 나노입자를 균일하게 제어하지 못하는 한계점 때문에 균일 촉매 (homogeneous catalyst)에 비해 낮은 선택성을 지니고 있을 뿐 아니라, 정확한 반응 메커니즘 및 활성점 규명이 어려운 단점을  지니고  있었다. 본 발표에서는  균일 촉매와  같이 균일한 (uniform) 활성점을 지니고 있지만, 회수 및 재활용을 할 수 있어 최근 많은 관심을 받는 단원자 촉매에 대해 다루고자 한다. 특히, 낮은 선택성때문에 균일 촉매를 사용하던 hydroformylation에서 적용 가능한 단원자 촉매의 개발 동향에 대해 다루고자 한다.

2)　폐플라스틱 촉매 분해

전 세계적으로 폐플라스틱 사용량이 늘어남에 따라 이에 따른 환경문제가 심각해지는 현실에 비해 현재 폐플라스틱은 대부분 경제성이 떨어지는 기계적 재활용  방식  (“downcycling”)으로 재활용되고  있다. 본 발표에서는 재활용을 통해 폐플라스틱보다 가치를 높이는 (“upcylcing”) 촉매 폐플라스틱 연구 동향에 대해 다루고자 한다.

3) 머신러닝 기법 결합 촉매 개발

선행연구는 많은 trial and error를 통해 반응성 및 안정성이 뛰어난 촉매를 개발해왔다. 또한, 최적의 반응조건 및 전처리 조건을 오직 실험에만 의존해 왔다. 하지만 이런 방식을 통한 촉매 및 공정 조건 개발은 많은 인력과 자원, 그리고 시간이 소모되는 단점을 지니고 있다. 본 발표에서는 기존 출판된 논문들의 데이터를 머신러닝에 학습하여, 반응성 및 안정성이 뛰어난 촉매를 개발하고, 최적의 반응 및 전처리 조건을 예측하고, 실험적으로 모델의 정확성을 확인하고자 한다.