Production of methanol from СО2 on Cu-Zn-catalysts applied on commercial supports: impact of support and reaction conditions

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Catalytic properties of Cu-Zn-catalysts on various commercial supports such as Al2O3, SiO2, ZrO2(La), TiO2, ZnO, and activated carbon in the reaction of CO2 hydrogenation with methanol production are studied. The CuZn/Al2O3 catalyst is found to show the highest CO2 conversion; the highest selectivities to methanol equaling 99% and 97.5% are observed in CuZn/ZrO2(La) and CuZn/SiO2 catalysts, respectively, and high CH3OH selectivities of 90–95% are achieved in the temperature range of 175-275°C; and the CuZn/ZrO2(La) catalyst had the highest methanol productivity of 547 g/(kgcat h). The synthesized catalysts are characterized by methods of low-temperature nitrogen adsorption, X-ray phase analysis, and SEM-EDX.

Full Text

Restricted Access

About the authors

A. M. Batkin

N. D. Zelinsky Institute of Organic Chemistry, Russian Academy of Sciences

Email: kyst@list.ru
Russian Federation, Moscow, 119991

M. A. Tedeeva

M. V. Lomonosov Moscow State University

Email: kyst@list.ru

Department of Chemistry

Russian Federation, Moscow, 119991

K. B. Kalmykov

M. V. Lomonosov Moscow State University

Email: kyst@list.ru

Department of Chemistry

Russian Federation, Moscow, 119991

A. V. Leonov

M. V. Lomonosov Moscow State University

Email: kyst@list.ru

Department of Chemistry

Russian Federation, Moscow, 119991

N. A. Davshan

N. D. Zelinsky Institute of Organic Chemistry, Russian Academy of Sciences

Email: kyst@list.ru
Russian Federation, Moscow, 119991

P. V. Pribytkov

N. D. Zelinsky Institute of Organic Chemistry, Russian Academy of Sciences; M. V. Lomonosov Moscow State University, Department of Chemistry

Email: kyst@list.ru

M. V. Lomonosov Moscow State University, Department of Chemistry

Russian Federation, Moscow, 119991; Moscow, 119991

S. F. Dunaev

M. V. Lomonosov Moscow State University, Department of Chemistry

Email: kyst@list.ru

Department of Chemistry

Russian Federation, Moscow, 119991

I. P. Beletskaya

M. V. Lomonosov Moscow State University

Email: kyst@list.ru

Department of Chemistry

Russian Federation, Moscow, 119991

A. L. Kustov

N. D. Zelinsky Institute of Organic Chemistry, Russian Academy of Sciences; M. V. Lomonosov Moscow State University, Department of Chemistry

Author for correspondence.
Email: kyst@list.ru

M. V. Lomonosov Moscow State University, Department of Chemistry

Russian Federation, Moscow, 119991; Moscow, 119991

References

  1. Bogdan V.I., Koklin A.E., Kustov A.L. et al. // Molecules. 2021. V. 26. P. 2883.
  2. Xin Q., Maximov A.L., Liu B.Y. et al. // Russ. J. Appl. Chem. 2022. V. 95. P. 296.
  3. Evdokimenko N.D., Kapustin G.I., Tkachenko O.P. et al. // Molecules. 2022. V. 27. P. 1065.
  4. Matieva Z.M., Kolesnichenko N.V., Snatenkova Yu.M. et al. // J. Taiwan Inst. Chem. Eng. 2023. V. 147. P. 104929.
  5. Vikanova K.V., Kustov A.L., Makhov E.A. et al. // Fuel. 2023. V. 351. P. 128956.
  6. Saito M., Fujitani T., Takeuchi M. et al. // Appl. Catal. A. 1996. V. 138. P. 311.
  7. Kurtz M., Wilmer H., Genger T. et al. // Catal. Lett. 2003. V. 86. P. 77.
  8. Ma J., Sun N., Zhang X. et al. // Catal. Today. 2009. V. 148. P. 221.
  9. Wang W., Wang S., Ma X. et al. // Chem. Soc. Rev. 2011. V. 40. P. 3703.
  10. Smirnova E.M., Evdokimenko N.D., Reshetina M.V. et al. // Russ. J. Phys. Chem. A. 2023. V. 97. P. 1395.
  11. Jiang Yi., Yang H., Gao P. et al. // J. CО2 Util. 2018. V. 26. P. 642.
  12. Dasireddy V.D.B.C., Likozar B. // Renew. Energ. 2019. V. 140. P. 452.
  13. Meunier N., Chauvy R., Mouhoubi S. et al. // Renew. Energ. 2020. V. 146. P. 1192.
  14. Fang X., Xi Y., Jia H. et al. // J. Ind. Eng. Chem. 2020. V. 88. P. 268.
  15. Atsbha T.A., Yoon T., Seongho P. et al. // J. CO2 Util. 2021. V. 44. P. 101413.
  16. Dement’ev K.I., Dementeva O.S., Ivantsov M.I. et al. // Pet. Chem. 2022. V. 62. P. 445.
  17. Schwiderowski P., Ruland H., Muhler M. // Curr. Opin. Green Sustain. Chem. 2022. V. 38. P. 100688.
  18. Niu J., Liu H., Jin Ya. // Int. J. Hydrog. Energy 2022. V. 47. P. 9183.
  19. Ren M., Zhang Ya., Wang Xu. et al. // Catalysts. 2022. V. 12. P. 403.
  20. Kuznetsov N.Yu., Maximov A.L., Beletskaya I.P. // Russ. J. Org. Chem. 2023. V. 58. P. 1681.
  21. Kropp T., Paier J., Sauer J. // J. Catal. 2017. V. 352. P. 382.
  22. Gribovskii A., Ovchinnikova E., Vernikovskaya N. et al. // Chem. Eng. J. 2017. V. 308. P. 135.
  23. Losch P., Pinar A.B., Willinger M.G. et al. // J. Catal. 2017. V. 345. P. 11.
  24. Wang X., Li R., Bakhtiar S. ul H. et al. // Catal. Commun. 2018. V. 108. P. 64.
  25. Niu X., Gao J., Wang K. et al. // Fuel Process. Technol. 2017. V. 157. P. 99.
  26. Yang L., Liu Z., Liu Z. et al. // Chin. J. Catal. 2017. V. 38 (4). P. 683.
  27. Jiménez-López A., Jiménez-Morales I., Santamaría-González J. et al. // J. Mol. Catal. A. 2011. V. 335. P. 205.
  28. Pirola C., Manenti F., Galli F. et al. // Chem. Eng. Trans. 2014. V. 37. P. 553.
  29. Sun Q., Zhang Yu-L., Chen H.-Y. // J. Catal. 1997. V. 167. P. 92.
  30. Mierczynski P., Maniecki T.P., Chalupka K. et al. // Catal. Today. 2011. V. 176. P. 21.
  31. Ren H., Xu C.-H., Zhao H.-Ya. et al. // J. Ind. Eng. Chem. 2015. V. 28. P. 261.
  32. Bukhtiyarova M., Lunkenbein T., Kähler K. et al. // Catal. Lett. 2017. V. 147. P. 416.
  33. Zhang C., Yang H., Gao P. et al. // J. CО2 Util. 2017. V. 17. P. 263.
  34. Previtali D., Longhi M., Galli F. et al. // Fuel. 2020. V. 274. P. 117804.
  35. Vertepov A.E., Fedorova A.A., Batkin A.M. et al. // Catalysts. 2023. V. 13. P. 1231.
  36. Sloczynski J., Grabowski R., Kozlowska A. et al. // Appl. Catal. A. 2004. V. 278. P. 11.
  37. Bogdan V.I., Kustov L.M. // Mendeleev Commun. 2015. V. 25. P. 446.
  38. Evdokimenko N.D., Kim K.O., Kapustin G.I. et al. // Catal. Ind. 2018. V. 10. P. 288.
  39. Evdokimenko N.D., Kustov A.L., Kim K.O. et al. // Mendeleev Commun. 2018. V. 28. P. 147.
  40. Kim K.O., Evdokimenko N.D., Pribytkov P.V. et al. // Russ. J. Phys. Chem. A. 2021. V. 95. P. 2422.
  41. Kim K.O., Shesterkina A.A., Tedeeva M.A. et al. // Russ. J. Phys. Chem. A. 2023. V. 97. P. 582.
  42. Igonina M., Tedeeva M., Kalmykov K. et al. // Catalysts. 2023. V. 13. P. 906.
  43. Tedeeva M.A., Kustov A.L., Pribytkov P.V. et al. // Fuel. 2022. V. 313. P. 122698.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Nitrogen adsorption–desorption isotherms of CuZn/carrier catalysts.

Download (357KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Diffraction patterns of the samples of the Al2O3 support and CuZn/Al2O3 catalyst (a), the SiO2 support and CuZn/SiO2 catalyst (b), the TiO2 support and CuZn/TiO2 catalyst (c), the ZrO2(La) support and CuZn/ZrO2(La) catalyst (d), the C support and CuZn/C catalyst (e), the ZnO support and CuZn/ZnO catalyst (e), as well as data from the JCPDS database for crystalline CuO (JCPDS89–5895) and ZnO (JCPDS33783).

Download (374KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Micrographs of the catalyst samples

Download (929KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Maps of copper and zinc distribution

Download (964KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. X-ray microanalysis data of the catalyst surfaces of CuZn/Al2O3 (a), CuZn/SiO2 (b), CuZn/TiO2 (c), CuZn/ZrO2(La) (d), CuZn/C (d) and CuZn/ZnO (e).

Download (739KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. Dependences of CO2 conversion (a) and CH3OH selectivity (b) on the reaction temperature at P = 50 atm. for CuZn/carrier samples.

Download (458KB)
Indexing metadata
8. Fig. 7. Dependence of selectivity for CH3OH on temperature for CuZn/SiO2 catalyst in the temperature range of 170–270°C at two different pressures of 40 and 50 atm.

Download (175KB)
Indexing metadata
9. Fig. 8. Dependences of selectivity for CH4 (a) and CO (b) on reaction temperature at P = 50 atm. for CuZn/carrier samples.

Download (455KB)
Indexing metadata
10. Fig. 9. Dependences of CH3OH productivity on reaction temperature at P = 50 atm. for CuZn/carrier samples.

Download (256KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».