Compréhension des mécanismes de l’hydrogénation par voie directe du CO2 par des catalyseurs (Na,K)FeOx v

Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

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Référence

SL-DES-25-0404  

Description du sujet de thèse

Domaine

Défis technologiques

Sujets de thèse

Compréhension des mécanismes de l’hydrogénation par voie directe du CO2 par des catalyseurs (Na,K)FeOx via un couplage théorique-expérimental

Contrat

Thèse

Description de l'offre

Face au dérèglement climatique, la sobriété énergétique pour réduire nos émissions de CO2 s'impose. Une autre solution au problème existe : la capture, le stockage et l'utilisation du CO2, et ce afin de tendre vers une économie circulaire du carbone, et à terme la défossilisation. Dans cette optique, l'hydrogénation par voie directe du CO2 permet de le transformer en molécules d'intérêts tels que les hydrocarbures, via le couplage de la réaction reverse water gas shift (RWGS) et de la synthèse Fischer-Tropsch (FTS).

La catalyse computationnelle operando a récemment émergé comme étant une alternative raisonnée au développement de nouveaux catalyseurs grâce à une approche multi-échelle de l’atome jusqu’à la particule active, afin de modéliser la sélectivité et l’activité du catalyseur. Les nouveaux outils combinant les simulations ab initio (DFT) et la dynamique moléculaire (MD) via des algorithmes de machine learning permettent de faire le lien entre la précision des calculs DFT et la puissance des simulations atomistiques. Les catalyseurs actuels bifonctionnels (car actifs pour la RWGS et la FTS) pour l’hydrogénation par voie directe du CO2 sont à base d’oxydes de fer dopés (promoteurs métalliques).

Ce projet a pour objectif l’étude théorique de catalyseurs de type Na-FeOx et K-FeOx dopés avec du Cu, Mn, Zn et Co, et ce en 4 étapes : les simulations DFT (énergies d’adsorption, densités d’états, barrières d’énergies, états de transition), la modélisation microcinétique (constantes de réaction, TOF), la construction de potentiels interatomiques par couplage DFT/machine learning, la simulation de particules entières (sélectivité, activité, grandeurs microscopiques).

Cette étude théorique ira de pair avec la synthèse et des mesures expérimentales des catalyseurs étudiés, et des catalyseurs optimisés émergeants des résultats computationnels. Toutes les données accumulées (DFT, MD, propriétés catalytiques) pourront alimenter une base de données, qui pourra être exploitée à terme pour faire émerger des descripteurs d’intérêt pour l’hydrogénation du CO2.

Université / école doctorale

Chimie, Procédés, Environnement (Chimie Lyon)
Université de Lyon

Localisation du sujet de thèse

Site

Grenoble

Critères candidat

Formation recommandée

M2 Sciences des Matériaux, Chimie, Catalyse

Demandeur

Disponibilité du poste

01/11/2025

Personne à contacter par le candidat

CHATELIER Corentin corentin.chatelier@cea.fr
CEA
DES/DTNM//LVME
17 avenue des Martyrs
38000 Grenoble
0438782010

Tuteur / Responsable de thèse

PICCOLO Laurent laurent.piccolo@ircelyon.univ-lyon1.fr
CNRS
IRCELYON - UMR 5256 CNRS Univ. Lyon
2 Av. Albert Einstein
69626 Villeurbanne
0472445324

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