窒素ドープ多孔質炭素材料によるCO2回収の包括的レビュー：合成技術、計算モデリング、機械学習、将来展望

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Comprehensive overview of synthesis and ML approaches for nitrogen-doped carbons for CO2 capture, useful for materials science researchers.

🏛政策担当者:Highlights the potential of ML-accelerated materials design for carbon capture, supporting policy on CCUS R&D funding.

抄録 窒素ドープ多孔質炭素は、その調整可能な細孔構造、多様な窒素官能基、および持続可能な前駆体との適合性により、二酸化炭素（CO 2 ）回収のための有望かつ費用対効果の高い吸着剤として登場している。本総説は、前駆体の種類と合成戦略（熱分解、化学活性化、テンプレート支援、水熱、プラズマ、マイクロ波支援法を含む）の包括的な概要を提供し、これらのアプローチが材料の構造的および表面特性に及ぼす影響を検討する。CO 2 吸着容量、選択性、および相互作用メカニズムの向上における窒素ドープの役割を批判的に評価する。種々の条件下でのピリジン性、ピロール性、およびグラファイト性窒素の活性サイトの特定とその寄与の理解に重点を置く。考察には、安定性、再生挙動、および従来の吸着剤との比較が含まれ、それらの実用的適用可能性を評価する。本総説はさらに、計算論的およびデータ駆動型アプローチを統合する。密度汎関数理論研究は、CO 2 表面相互作用のポテンシャルエネルギーに関する原子論的洞察を提供し、機械学習（ML）モデルは、ミクロ細孔容積、Brunauer–Emmett–Teller表面積、および窒素スペシエーションなどの主要な入力を分析することによる構造性能関係のマッピングと吸着容量の予測を容易にする。データ不足、文献からの一貫性のないデータセット、およびML予測の限られた実験的検証を含む主要な課題にも対処する。著しい進歩にもかかわらず、合成方法のスケールアップ、実環境条件下での長期的安定性の向上、および窒素官能基の最適化には課題が残る。実験的、理論的、およびMLアプローチの統合は、実用的なCO 2 回収用途のための窒素ドープ多孔質炭素の設計と開発を加速する強力な可能性を提供する。© 2026 Society of Chemical Industry (SCI).

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Abstract Nitrogen‐doped porous carbons have emerged as promising and cost‐effective adsorbents for carbon dioxide (CO 2 ) capture owing to their tuneable pore structures, varied nitrogen functionalities, and compatibility with sustainable precursors. This review provides a comprehensive overview of precursor types and synthesis strategies, including pyrolysis, chemical activation, template‐assisted, hydrothermal, plasma, and microwave‐assisted methods, and examines the effects of these approaches on the structural and surface properties of the materials. The role of nitrogen doping in enhancing CO 2 adsorption capacity, selectivity, and interaction mechanisms is critically assessed. Emphasis is placed on identifying active sites and understanding the contributions of pyridinic, pyrrolic, and graphitic nitrogen under various conditions. The discussion includes stability, regeneration behaviour, and comparisons with conventional adsorbents to assess their practical applicability. The review further integrates computational and data‐driven approaches. Density functional theory studies offer atomistic insights into potential energy of CO 2 surface interactions, while machine learning (ML) models facilitate the mapping of structure performance relationships and the prediction of adsorption capacity based by analysing key input such as micropore volume, Brunauer–Emmett–Teller surface area, and nitrogen speciation. Key challenges are also addressed, including lack of data, inconsistent datasets from the literature, and limited experimental validation of ML predictions. Despite significant progress, challenges remain in scaling synthesis methods, improving long‐term stability under realistic conditions, and optimising nitrogen functionalities. The integration of experimental, theoretical, and ML approaches offers strong potential to accelerate the design and development of nitrogen‐doped porous carbons for practical CO 2 capture applications. © 2026 Society of Chemical Industry (SCI).

• openalex https://doi.org/10.1002/jctb.70213first seen 2026-06-25 04:49:41