More is Different: Modern Computational Modeling for Heterogeneous Catalysis

La combinació d'observacions experimentals i estudis de la Density Functional Theory (DFT) és un dels pilars de la investigació química moderna. Atès que permeten recopilar informació física addicional d'un sistema químic, difícilment accessible a través de l'entorn experimental, aque...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: García Carrillo, Sergio Pablo
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2022
País:España
Institución:CBUC, CESCA
Repositorio:TDR. Tesis Doctorales en Red
OAI Identifier:oai:www.tdx.cat:10803/674854
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10803/674854
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Catàlisi heterogènia
Aprenentatge automàtic
Automatització
Catálisis heterogénea
Aprendizaje automático
Automatización
Heterogeneous Catalysis
Machine Learning
Automation
Ciències
004
519.1
54
544
id ES_2c0e99aa10fb90e6fefc22a5e40df4d1
oai_identifier_str oai:www.tdx.cat:10803/674854
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv More is Different: Modern Computational Modeling for Heterogeneous Catalysis
title More is Different: Modern Computational Modeling for Heterogeneous Catalysis
spellingShingle More is Different: Modern Computational Modeling for Heterogeneous Catalysis
García Carrillo, Sergio Pablo
Catàlisi heterogènia
Aprenentatge automàtic
Automatització
Catálisis heterogénea
Aprendizaje automático
Automatización
Heterogeneous Catalysis
Machine Learning
Automation
Ciències
004
519.1
54
544
title_short More is Different: Modern Computational Modeling for Heterogeneous Catalysis
title_full More is Different: Modern Computational Modeling for Heterogeneous Catalysis
title_fullStr More is Different: Modern Computational Modeling for Heterogeneous Catalysis
title_full_unstemmed More is Different: Modern Computational Modeling for Heterogeneous Catalysis
title_sort More is Different: Modern Computational Modeling for Heterogeneous Catalysis
dc.creator.none.fl_str_mv García Carrillo, Sergio Pablo
author García Carrillo, Sergio Pablo
author_facet García Carrillo, Sergio Pablo
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv López Alonso, Núria
Universitat Rovira i Virgili. Departament de Química Analítica i Química Orgànica
dc.subject.none.fl_str_mv Catàlisi heterogènia
Aprenentatge automàtic
Automatització
Catálisis heterogénea
Aprendizaje automático
Automatización
Heterogeneous Catalysis
Machine Learning
Automation
Ciències
004
519.1
54
544
topic Catàlisi heterogènia
Aprenentatge automàtic
Automatització
Catálisis heterogénea
Aprendizaje automático
Automatización
Heterogeneous Catalysis
Machine Learning
Automation
Ciències
004
519.1
54
544
description La combinació d'observacions experimentals i estudis de la Density Functional Theory (DFT) és un dels pilars de la investigació química moderna. Atès que permeten recopilar informació física addicional d'un sistema químic, difícilment accessible a través de l'entorn experimental, aquests estudis es fan servir àmpliament per modelar i predir el comportament d'una gran varietat de compostos químics en entorns únics. A la catàlisi heterogènia, els models DFT s'utilitzen habitualment per avaluar la interacció entre els compostos moleculars i els catalitzadors, vinculant aquestes interpretacions amb els resultats experimentals. Tanmateix, l'alta complexitat trobada tant als escenaris catalítics com a la reactivitat, implica la necessitat de metodologies sofisticades que requereixen automatització, emmagatzematge i anàlisi per estudiar correctament aquests sistemes. Aquest treball presenta el desenvolupament i la combinació de múltiples metodologies per avaluar correctament la complexitat d'aquests sistemes químics. A més, aquest treball mostra com s'han utilitzat les tècniques proporcionades per estudiar noves configuracions catalítiques d'interès acadèmic i industrial.
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022
2022
2022
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10803/674854
url http://hdl.handle.net/10803/674854
dc.language.none.fl_str_mv Inglés
language_invalid_str_mv Inglés
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 277 p.
application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universitat Rovira i Virgili
publisher.none.fl_str_mv Universitat Rovira i Virgili
dc.source.none.fl_str_mv TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
reponame:TDR. Tesis Doctorales en Red
instname:CBUC, CESCA
instname_str CBUC, CESCA
reponame_str TDR. Tesis Doctorales en Red
collection TDR. Tesis Doctorales en Red
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869405202808832000
spelling More is Different: Modern Computational Modeling for Heterogeneous CatalysisGarcía Carrillo, Sergio PabloCatàlisi heterogèniaAprenentatge automàticAutomatitzacióCatálisis heterogéneaAprendizaje automáticoAutomatizaciónHeterogeneous CatalysisMachine LearningAutomationCiències004519.154544La combinació d'observacions experimentals i estudis de la Density Functional Theory (DFT) és un dels pilars de la investigació química moderna. Atès que permeten recopilar informació física addicional d'un sistema químic, difícilment accessible a través de l'entorn experimental, aquests estudis es fan servir àmpliament per modelar i predir el comportament d'una gran varietat de compostos químics en entorns únics. A la catàlisi heterogènia, els models DFT s'utilitzen habitualment per avaluar la interacció entre els compostos moleculars i els catalitzadors, vinculant aquestes interpretacions amb els resultats experimentals. Tanmateix, l'alta complexitat trobada tant als escenaris catalítics com a la reactivitat, implica la necessitat de metodologies sofisticades que requereixen automatització, emmagatzematge i anàlisi per estudiar correctament aquests sistemes. Aquest treball presenta el desenvolupament i la combinació de múltiples metodologies per avaluar correctament la complexitat d'aquests sistemes químics. A més, aquest treball mostra com s'han utilitzat les tècniques proporcionades per estudiar noves configuracions catalítiques d'interès acadèmic i industrial.La combinación de observaciones experimentales y estudios de la Density Functional Theory (DFT) es uno de los pilares de la investigación química moderna. Dado que permiten recopilar información física adicional de un sistema químico, difícilmente accesible a través del entorno experimental, estos estudios se emplean ampliamente para modelar y predecir el comportamiento de una gran variedad de compuestos químicos en entornos únicos. En la catálisis heterogénea, los modelos DFT se emplean habitualmente para evaluar la interacción entre los compuestos moleculares y los catalizadores, vinculando estas interpretaciones con los resultados experimentales. Sin embargo, la alta complejidad encontrada tanto en los escenarios catalíticos como en la reactividad, implica la necesidad de metodologías sofisticadas que requieren de automatización, almacenamiento y análisis para estudiar correctamente estos sistemas. Este trabajo presenta el desarrollo y la combinación de múltiples metodologías con el objetivo de evaluar correctamente la complejidad de estos sistemas químicos. Además, este trabajo muestra cómo las técnicas proporcionadas se han utilizado para estudiar nuevas configuraciones catalíticas de interés académico e industrial.The combination of Experimental observations and Density Functional Theory studies is one of the pillars of modern chemical research. As they enable the collection of additional physical information of a chemical system, hardly accessible via the experimental setting, Density Functional Theory studies are widely employed to model and predict the behavior of a diverse variety of chemical compounds under unique environments. Particularly, in heterogeneous catalysis, Density Functional Theory models are commonly employed to evaluate the interaction between molecular compounds and catalysts, lately linking these interpretations with experimental results. However, high complexity found in both, catalytic settings and reactivity, implies the need of sophisticated methodologies involving automation, storage and analysis to correctly study these systems. Here, I present the development and combination of multiple methodologies, aiming at correctly asses complexity. Also, this work shows how the provided techniques have been actively used to study novel catalytic settings of academic and industrial interest.Universitat Rovira i VirgiliLópez Alonso, NúriaUniversitat Rovira i Virgili. Departament de Química Analítica i Química Orgànica202220222022info:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion277 p.application/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10803/674854TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)reponame:TDR. Tesis Doctorales en Redinstname:CBUC, CESCAInglésADVERTIMENT. Tots els drets reservats. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.info:eu-repo/semantics/openAccessoai:www.tdx.cat:10803/6748542026-06-14T12:46:07Z
score 15,300724

Similares en LA Referencia