銷售咨詢熱線：
400-875-1717轉819
常見催化劑制備方式
無論是共沉淀法還是浸漬法，作為催化劑制備領域的經典手段，都因操作相對簡便、成本可控而被廣泛應用于科研與工業生產中。共沉淀法憑借 “一步合成多組分均勻混合" 的優勢，尤其適合制備含有多種活性金屬的復合催化劑，例如汽車尾氣凈化用的三元催化劑（含鉑、銠、鈀等），能通過沉淀過程實現不同金屬組分的原子級分散，提升協同催化效率；而浸漬法則更擅長 “精準調控活性組分負載量"，常用于將活性金屬（如鉑、鎳）負載在分子篩、活性炭等多孔載體上，像燃料電池中的鉑碳催化劑便常通過浸漬法制備，既減少貴金屬用量，又能借助載體的高比表面積讓活性組分充分暴露，兼顧經濟性與催化活性。
不過，二者也均存在依賴經驗調控的共性。共沉淀時若 pH 波動 0.5 個單位，可能導致沉淀物從無定形變為結晶態；浸漬時載體孔徑差異哪怕幾納米，也會造成活性組分分布不均，這些細微變量的影響會貫穿制備全流程，最終直接關聯催化劑的比表面積、活性位點數量與穩定性，進而對后續催化反應的效率和選擇性產生連鎖作用。
共沉淀法
原理：將含有活性組分金屬離子的鹽溶液（如硝酸鹽、氯化物）與沉淀劑（如NaOH、Na?CO?、(NH?)?CO?、氨水等）混合，生成不溶性的氫氧化物、碳酸鹽或氧化物沉淀。經過過濾、洗滌、干燥和焙燒后，得到所需的催化劑前體或最終產品。
關鍵控制參數：溶液濃度、溫度、pH值、加料順序和速度、老化時間。這些參數嚴重影響沉淀物的晶型、顆粒大小和分布。
浸漬法
原理：將多孔載體浸泡在含有活性組分前體的溶液（通常為鹽溶液）中，溶液依靠毛細管壓力進入載體孔隙。移除過量溶液后，經干燥和焙燒，活性組分的前體分解為氧化物或金屬，分布在載體表面和孔道內。
關鍵控制參數：浸漬液濃度、浸漬時間、載體性質（孔結構、表面化學）、干燥和焙燒條件。
常規流程
共沉淀法：粉末稱量、溶液配制、溶液加樣、加熱攪拌、抽濾過濾、烘干、焙燒、壓片造粒、填裝柱管、評價、PAT檢測。
浸滯法：載體選擇、活性組分選擇、浸漬液配制、浸漬過程、干燥和焙燒、活化。
共沉淀和浸滯法痛點
在實際操作中，傳統共沉淀和浸漬法中細微變量的控制與人工操作的精細度、判斷的準確性深度綁定，使得傳統制備模式始終面臨著難以突破的一致性與規模化瓶頸。每一步都要人眼判斷、雙手操作、紙質記錄，稍有走神就會杯間不同步；步驟多且窗口窄，pH、滴加速率、老化時間、孔容估算等關鍵參數同時跳動，經驗稍欠即放大失誤；重復低效的體力勞動，稱量、滴液、換濾紙、反復進出烘箱，數據還常因漏記、錯記被迫作廢。正是這些“效率低、難度大、誤差高"的人工化痛點，讓全自動高通量技術有了破局之機。
共沉淀法痛點 | 浸漬法痛點 | |
配料 | 多組分硝酸鹽需逐杯稱量，毫克級誤差直接改變金屬比，96 組實驗≈半班時間 | 貴金屬溶液昂貴，肉眼估算孔容常過量 10–30 %，浪費大 |
沉淀/浸漬 | 手持滴管加 Na?CO?，瞬時 pH 漂移±0.3，杯間重現性 RSD＞8 % | 滴加后靜置，外殼富集只能靠“經驗翻轉"，無法量化 |
老化 | 水浴鍋溫度梯度±2 ℃，同一排杯子老化速率不同，需人工計時、逐個取出 | -- |
固液分離 | 膠狀沉淀堵塞濾紙，換一次濾紙約5 min，96 杯≈8 h，低效高重復體力勞動 | 多余母液需手工傾倒→再稱重→再補液，三步循環易灑出 |
干燥-焙燒 | 烘箱開門放樣導致溫度突降，批次間實際升溫曲線不一致；人工記錄易漏寫 | 多次浸漬時，需反復進出烘箱，每輪降溫升溫≈3 h，周期拉長 |
數據追溯 | 紙質記錄“時間-pH-溫度"分散，回查一個參數需翻多頁，DoE 分析常因缺數據作廢 | 浸漬液體剩余體積無實時記錄，無法反算實際載量 |
全自動高通量催化劑合成平臺
歐世盛開發的全自動高通量催化劑合成平臺解決了常規實驗中的痛點。高通量設備需解決樣品制備、合成平臺、后處理、在線分析及數據分析系統等模塊問題，歐世盛針對各功能模塊進行了針對性開發和設計。
樣品制備模塊涵蓋固體粉末稱量、液體樣品配置，以及無水無氧環境下的樣品配置。合成平臺是高通量設備的核心模塊，設計了多種反應器，包括高壓微反應器、微型反應釜、多通道光化學反應器、多通道有機合成反應器、48 通道電催化劑合成反應器以及高通量連續化學反應器(夾泡反應器)等，均從反應本身出發，滿足高通量多通道設計需求。
后處理系統模塊針對傳統單通道處理方式的不足，進行了多方面設計。在干燥與焙燒方面，設計了適用于 96 孔板反應的自動開門干燥焙燒裝置；催化劑制備領域，開發了自動壓片、造粒、篩分模塊，以及與催化劑評價相銜接的催化劑自動裝填裝置；有機合成領域，針對油水兩相分離、負壓過濾、正壓過濾及催化劑反應后液固分離，可通過負壓、正壓或加視覺抽取上清液的方式實現液固分離，還能針對 96 孔板模式，一批次檢測 96 孔油水分層液位，并結合后續吸排液完成分離；同時設計了多通道液液萃取分離裝置用于有機合成過程中的萃取操作；溶劑處理上，可實現試劑裝填、減壓濃縮、自動卸樣的全自動化減壓旋蒸處理；制備純化環節，對傳統人為裝填硅膠、制備柱或反向柱的裝置進行自動化設計與改裝，實現多通道制備色譜的組裝與分離。
在線分析檢測系統主要解決在線監測問題。催化劑制備中，多通道在線pH 檢測系統可實時監控 pH 值，確保體系酸堿性符合控制要求；結果分析方面，將 PAT 檢測如在線紫外、紅外、拉曼檢測等，與傳統液相、氣相分析檢測手段結合，通過改成流通池形式或與傳統分析檢測方式銜接的方式應用，針對不同的應用場景有不同的解決方案；壓力與溫度檢測是所有高通量篩選或單步反應過程中的重要模塊，用于過程參數監控。
數據分析系統在大模型方面注重算力部署、處理器集成及大模型布局；針對單設備高通量設備，側重數據匯總、分析及小模型集成，形成整體系統數據的分析與反饋系統，目前已針對各環節完成相關模塊開發。
結語
共沉淀法和浸滯法步驟多、參數敏感的特點，使其成為全自動高通量平臺的最大受益對象。通過樣品制備、合成平臺、后處理、在線分析及數據分析系統等模塊的無縫耦合，構建起步驟自動化、樣本量規模化、精度穩定化的技術體系，真正實現了傳統催化劑制備和后處理的“去人工化"，讓傳統方法的能力邊界得到拓展。未來隨著自動化+AI閉環的成熟，全自動高通量催化劑合成平臺將成為材料-數據-算法三位一體研發新基建，為綠色化工與能源轉化提供加速引擎。
