全球向低碳能源与循环化学制造转型，正推动对能够将可持续原料高效转化为目标化学品的多相催化剂的需求。分子筛（Zeolites）凭借其灵活的骨架结构、可调控的酸性及金属位点微环境，有望在绿色能源革命中发挥关键作用。除传统的石油炼制酸催化功能外，分子筛正开辟将低碳小分子如甲烷（CH4 ）和二氧化碳（CO2 ）、生物质衍生含氧化合物升级转化以及废塑料（plastics upcycling）再利用的新途径。实现这些目标需要针对特定拓扑结构、可控活性位点及改善可及性的分子筛开发更绿色、更高效的合成路线。本视角首先介绍具有定制骨架拓扑结构的分子筛绿色高效合成方面的最新进展；其次，重点讨论多功能分子筛催化剂的合成策略；此外，结合计算建模与机器学习（Machine Learning, ML）的预测合成正促进面向绿色能源应用的分子筛催化剂的理性设计。这些进展展示了分子筛合成工程化如何引领从可持续原料高效生产燃料与化学品的催化过程。
分子筛催化剂的合成工程化是推动绿色能源转型的关键研究领域，其核心在于开发更快速、更环境友好且可规模化的合成策略，并将之与多功能活性位点设计及复杂底物的转化应用紧密结合。
**研究背景与问题：** 当前全球正加速向低碳能源系统转变，对能够利用CH
4 、CO
2 等低碳分子以及可再生生物质、废塑料等可持续原料生产化学品和燃料的催化剂需求迫切。分子筛因其结晶微孔结构、多样拓扑及可调控酸性而成为极具潜力的催化剂平台。然而，传统水热合成法存在显著瓶颈：合成周期长（数天至数周）、能耗高、有机结构导向剂（Organic Structure-Directing Agents, OSDAs）的使用带来经济与环境负担，且 microporous 本征特性导致大分子传质受限，限制了其在生物质和塑料等复杂底物转化中的应用。因此，亟需开发绿色、高效、可规模化的分子筛合成新策略，并在此基础上构建多功能催化剂以实现可持续催化。
**研究人员开展的研究、结论与意义：** 研究人员系统综述了面向绿色能源转型的分子筛合成工程化进展，重点涵盖绿色可持续合成策略、面向低碳分子活化与复杂底物转化的结构调控，以及计算与数据驱动的合成设计三方面内容。研究指出，通过无OSDA合成、中性条件合成、干凝胶转化（Dry-Gel Conversion, DGC）及超快速连续流合成等策略，可显著降低合成能耗与环境影响；通过金属封装、纳米尺寸调控、多级孔结构及疏水性设计，可构建高效多功能催化剂，实现CH
4 选择性氧化、CO
2 加氢制轻烯烃、木质素解聚及塑料升级回收等目标转化。这些进展为分子筛催化剂在循环化学制造与能源转型中的工业化应用提供了理论基础与技术路径。该论文发表于《JACS Au》（Journal of the American Chemical Society Au）。
**关键技术与方法：** 研究人员为开展上述研究综述，主要运用了以下关键技术方法：（1）无OSDA与种子辅助合成策略，利用微量晶种拓宽合成窗、加速结晶并提高相选择性；（2）中性至近中性pH条件下的温和合成，借助脲（urea）等表面生长调节剂或预组织前驱体实现各向异性生长控制；（3）干凝胶转化（DGC）与分子筛间转化（interzeolite conversion），通过蒸汽辅助或气相传输减少溶剂用量、提高固收率；（4）超快速合成与连续流技术，采用管式不锈钢反应器实现分钟级晶化，并结合乳液策略解决高固含量下的输送与堵塞问题；（5）金属原位封装技术，包括有机配体稳定、晶种诱导封装及超快速时间尺度匹配策略，实现金属团簇在分子筛中的高分散稳定；（6）多级孔与二维分子筛构筑，通过碱处理脱硅、表面活性剂模板、纳米片自支撑（self-pillared）及层状前驱体剥层等方法缩短扩散路径；（7）疏水性调控，通过后合成甲硅烷基化或调节骨架硅铝比（Si/Al）管理水分子在微孔内的分布；（8）计算建模与数据驱动设计，涵盖密度泛函理论（Density Functional Theory, DFT）、经典力场与机器学习势函数（Machine Learning Interatomic Potentials, MLIPs）、粗粒化动力学蒙特卡罗（kinetic Monte Carlo）模拟，以及基于文献数据挖掘与高通量实验的机器学习预测模型。
**论文主体内容解读：**
**绿色与可持续分子筛合成的进展**
无OSDA合成与晶种策略：传统水热合成依赖OSDAs来导向目标骨架，但OSDAs昂贵、有毒且需高温焙烧去除。研究人员指出，无OSDA合成通过调控无机阳离子的结构导向效应可实现LTA、FAU、MFI、ZSM-34等骨架的合成。晶种的引入能够拓宽合成相区、加速结晶并提高重现性，如Kamimura、Itabashi与Okubo等系统研究了碱度、反应物组成、晶种含量及晶化条件等参数，发展了可循环利用晶种的"绿色Beta"策略，为工业化生产提供了可扩展路线。
中性条件下的合成：近中性pH合成可降低腐蚀性与废水处理难度，但晶化速率通常较慢。研究人员介绍了脲作为氟离子-free生长调节剂的应用，其通过分解释放NH
3 /CO
2 实现缓慢碱化，选择性抑制MFI分子筛(010)晶面生长，从而获得片状纳米结构。结合预组织亚晶单元前驱体的聚集生长机制，可规避传统强碱溶解-再沉淀路径，在pH 4–13范围内合成ZSM-5纳米片。
干凝胶转化与分子筛间转化：DGC通过干燥反应物凝胶在有限水蒸气及挥发性矿化剂中晶化，大幅减少了溶剂用量与废水产生。Matsukata等早期证明了ZSM-5和Beta的蒸汽相传输（VPT）合成可行性；Fan等发展了无氟DGC路线合成Sn-Beta。分子筛间转化则以现有分子筛为预组织构筑单元源，经部分溶解再组装为新骨架，Goel等报道了从FAU出发无OSDA合成高硅MFI、CHA、STF和MTW等结构的成功案例，展示了热力学与动力学因素对转化路径的调控作用。
超快速与连续流合成：传统高压釜加热需数小时达到目标温度，而管式反应器凭借高比表面积可在约1分钟内完成升降温。通过优化前驱体配比与晶种策略，AFI、MFI、MOR、BEA、CHA、ERI等工业重要分子筛可在1–20分钟内完成晶化。针对连续流操作中高固含量导致的粘度剧增与反应器堵塞问题，研究人员介绍了稀释超natant液体或采用乳液策略的解决方案。一项标志性工作展示了以约370°C加压热水为外部加热介质，在种子-free体系中实现秒级ZSM-5晶化的连续流工艺。
**多功能分子筛催化剂的定制合成策略**
金属封装策略：将金属物种引入分子筛骨架可创制多功能催化体系。原位合成策略相比传统的浸渍与离子交换具有金属高分散、一步集成等优势，但强碱与高温条件易导致金属沉淀。研究人员介绍了有机配体稳定金属前驱体的方法，Iglesia等利用胺配体稳定的Pt、Pd、Rh、Ir等贵金属前驱体，成功将其封装入SOD、GIS、LTA等小孔分子筛；Moliner等证明Pt物种可在CHA分子筛笼内可逆转化于纳米颗粒与单原子状态之间。对于ANA、MFI等需更高晶化温度的结构，研究人员提出先在中等条件下将金属簇封入GIS、BEA或FAU，再经分子筛间转化获得目标产物的策略。晶种诱导封装由Xiao等发展，将含金属分子筛晶种引入反应体系，使新晶体围绕种子生长从而包裹金属纳米颗粒，所得Pt@Beta展现了优异的C1分子转化性能。时间尺度匹配策略利用超快速合成在金属沉淀前完成分子筛晶化，Liu等实现了Pt–Sn/Ni/Zn/Co双金属团簇及CuO、ZnO、NiO等氧化物在silicalite-1中的分钟级封装。
**面向低碳分子活化的分子筛合成**
调控骨架拓扑与孔道结构：CH
4 选择性氧化制甲醇面临过度氧化的挑战。Cu-ZSM-5（MFI拓扑）的交叉十元环孔道有利于成对Cu中心及[Cu
2 O]
2+ 活性物种的形成；Cu-MOR则具有十二元环主通道与八元环侧袋的异质孔系，可稳定[Cu
3 (μ-O)
3 ]
2+ 等多核Cu-氧物种。小孔分子筛如Cu-CHA、Cu-ERI、Cu-AEI因其笼基结构可强限域稳定Cu-OH物种，在逐步操作与催化循环中均表现优异。Yokoi等发现无过渡金属的FER分子筛可利用N
2 O作为氧化剂实现气相甲烷氧化。
对于CO
2 加氢制轻烯烃，小孔CHA结构有利于烯烃选择性烃池化学，其紧密限域可抑制大体积芳烃中间体的生长与扩散，从而减少连串反应与积碳。代表性体系如ZnZrO
x /SAPO-34双功能催化剂，以及ZnZrO
x /SSZ-13和ZnZrO
x /SAPO-18等变体，展示了通过拓扑选择调控产物分布的可行性。
纳米尺寸与二维/多级孔分子筛以改善扩散：缩短扩散路径对防止产物过度反应至关重要。研究人员指出，具有减小晶粒尺寸和调变Brønsted酸密度的多级孔SAPO-34与ZnZrO
x 组合，在约22% CO
2 转化率下实现了83.4%的C2=–C4=选择性，并稳定运行约648小时。Cu/AEI和FER等片状分子筛缩短了扩散路径，在甲烷氧化中提高了含氧化合物选择性。
疏水性调控以优化产物选择性：疏水性可通过骨架组成（Si/Al）、缺陷密度及表面化学调控。Jin等利用有机硅烷对分子筛进行疏水改性，将原位生成的H
2 O
2 限域于AuPd活性位点附近，在70°C温和条件下实现约17.3% CH
4 转化率和约92%甲醇选择性。Oda等采用Pt–Cu纳米合金限域于疏水silicalite-1，加速了产物脱附并抑制过度氧化。在CO
2 加氢中，疏水MOR分子筛促进了甲醇/DME中间体与CO的羰基化反应生成乙酸（Acetic Acid, AA）和乙酸甲酯（Methyl Acetate, MA），在27%转化率和78%选择性下稳定运行。纯硅外壳策略可在In
2 O
3 /H-ZSM-5双功能催化剂表面构建疏水屏障，限制金属迁移并抑制芳烃生成。
**面向复杂大底物转化的分子筛合成**
木质素解聚的双功能催化剂：木质素含有芳基-烷基侧链及顽固的C–O醚键和C–C键。研究人员介绍了Pt、Ru、Pd等贵金属与BEA、FAU、MOR、ZSM-5等大孔分子筛组合的双功能催化剂。Meng等报道了RuW/HY催化剂实现木质素到苯的过程，Brønsted酸位点去除芳基-烷基取代基，RuW合金通过氢解作用断裂芳基-O键，从50 g木质素中获得8.5 g苯。Luo等发展了单锅还原路线，Pt提供氢解活性，MOR酸位点控制β-断裂，在310°C以下选择性断裂C–C和C–O键，从木质素衍生齐聚物中获得54%单环芳烃。多级孔和二维分子筛通过缩短扩散路径、暴露更多Brønsted酸位点同时保持择形性来改善大分子可及性。表面活性剂模板合成的有序介孔网络可产生明确的介孔连通结构。Shen等展示了HY分子筛中强Brønsted酸性与介孔可及性协同，实现C-木质素到儿茶酚和丙烯的一锅级联转化。纳米片状MFI和MWW分子筛负载的亚纳米Ru团簇增强了加氢脱氧性能。
塑料升级回收的合成策略：聚烯烃分子筛催化裂化遵循经典的碳正离子化学，Brønsted酸位点引发质子化、重排及β-断裂产生较短烃类。研究人员指出，MFI倾向于促进汽油馏分烃和芳烃，而FAU和BEA等较大孔道结构易导致深度裂化和快速积碳。提升分子可及性是关键设计策略：自支撑（self-pillared）分子筛和纳米片组装体通过缩短扩散路径、减少外表面强酸位点来抑制积碳。一项标志性工作利用ZSM-5纳米片在低温下将聚乙烯（Polyethylene, PE）转化为烯烃，加速了庞大中间体的扩散并抑制积碳。随后的工作将该概念扩展为分子筛-only串联工艺，实现PE闭环回收制乙烯和丙烯，连续进料下获得高达79%的C2=/C3=收率并具备稳定循环性。引入Pt、Ru、Co、Ni等金属物种可提供氢解功能，金属-酸协同控制中间体反应性。例如，Ru纳米颗粒负载于Brønsted酸性FAU上，在200°C和30 bar H
2 条件下将PE液体烷烃产率从Ru/SiO
2 上的33%提升至67%。Pt/H-ZSM-5与液体有机氢载体联用的串联系统实现了90.7% PE转化率和72.4%液体收率，同时减少积碳。
**计算与数据驱动的分子筛合成设计**
原子尺度计算建模：密度泛函理论（DFT）计算在平衡可靠性与计算效率方面具有优势，已用于构建分子筛材料数据库并理解OSDAs对骨架的稳定化作用，包括OSDAs对骨架中铝原子分布影响的评估。经典力场计算凭借数学简单性实现高效模拟，早期揭示了可合成分子筛在能量-密度图上聚类于狭窄"可行性窗口"内。近期高通量力场模拟进一步证明可合成的分子筛交互生长体必须满足严格的能量与结构标准，该预测随后在一例新型锌硅酸盐交互生长体的发现中得到验证。
机器学习势函数（MLIPs）：为弥合第一性原理计算与经典力场之间的差距，MLIPs通过神经网络等复杂架构从原子结构预测势能面和原子受力，其表达能力远超固定数学形式的经典力场，且借助GPU并行化可实现比DFT快数个数量级的计算速度。训练MLIPs需要大量DFT生成的数据集。近期研究利用DFT数据训练的MLIPs，以近DFT精度实现了硅质分子筛的大规模模拟；Ma等发展了ML全球优化技术以建立[Si-Al-P-O-H]体系的势能面。然而，任务特异性MLIPs的准确性高度依赖训练数据，将其应用于训练集外的组成、结构或反应需谨慎验证。为此，预训练通用MLIPs被开发出来，经跨多种分子筛系统基准测试，其误差与甚至优于用于训练任务特定模型的DFT数据。
粗粒化与宏观尺度建模：Anderson等采用"天然瓦片"（natural tiles）进行动力学蒙特卡罗模拟，将大于原子的数学衍生构筑单元堆叠视为速控步骤，成功重现了实验显微观察到的分子筛形貌，但该方法依赖大量参数拟合。数据驱动范式则完全抽象化原子层面图像，将合成条件与结果的复杂非线性关系转化为预测模型。早期研究证实机器学习算法可成功映射这些关系以预测晶化结果；后续研究扩展数据集以提取"合成-结构"关联并构建"无机合成图谱"。为克服数据稀缺，自然语言处理被用于文献挖掘，构建了ZeoSyn等大规模数据集。机器学习方法不仅能预测相选择性，还能主动优化面向特定应用的合成方案。
**讨论与结论部分总结：**
研究人员在讨论与结论中指出，发展更绿色、更高效的分子筛合成路线对可持续制造至关重要。近期在无OSDA合成、超快速晶化、连续流生产及金属封装等方面的进展，正推动分子筛生产向绿色能源转型的需求靠拢，并使得多种催化功能得以在单一材料中集成。然而，仍有几项挑战亟待解决：第一，分子筛晶化涉及复杂的成核与生长路径，其机理尚未完全阐明，导致理性设计合成路线困难，目前仍多依赖大量变量的试错优化；第二，精确控制分子筛中金属物种的位置与配位环境仍具挑战性，而这些因素强烈影响催化活性；第三，许多研究基于模型化合物，而真实木质素和塑料原料含有更多样化的官能团和宽分子量分布，理解催化剂在实际工况下的行为对弥合这一差距至关重要。
面向未来，研究人员提出以下方向：利用先进的显微技术与operando光谱学获取机理洞见，揭示晶化路径并将合成条件与分子筛结构及活性位点性质相关联；理性设计分子筛形貌与孔道可及性，并将其与酸位点和金属位点的空间分布耦合，以改善小分子活化和大分子转化的综合性能；探索超大孔和自支撑分子筛等新型骨架，以处理更复杂的原料；在合成中使用地球丰量金属和低毒性试剂以进一步提升可持续性；借助自动化合成平台和高通量实验加速合成变量筛选并生成标准化数据集。这些努力将共同推动分子筛合成迈向可预测、可规模化的催化剂设计，为低碳原料转化和循环化学制造提供支撑。
**研究结论翻译：**
Developing greener and more efficient routes for zeolite synthesis is crucial for sustainable manufacturing. Recent progress in zeolite synthesis has enabled faster crystallization, reduced OSDA usage, and improved control over framework topology and pore accessibility. These advances are bringing zeolite production closer to the demands of green energy transformation. They also allow multiple catalytic functions to be integrated in a single material. Continued innovation in synthesis engineering will further lower costs and environmental impact, strengthening the role of zeolite-based catalysts in the energy transition.
发展更绿色、更高效的分子筛合成路线对可持续制造至关重要。分子筛合成领域的最新进展已使更快晶化、减少OSDA用量以及改善对骨架拓扑和孔道可及性的控制成为可能。这些进展正推动分子筛生产更贴近绿色能源转型的需求，同时也使得多种催化功能能够在单一材料中集成。合成工程化的持续创新将进一步降低成本和环境影响，从而巩固分子筛基催化剂在能源转型中的作用。
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