Em um avanço significativo para a viabilidade da captura direta do ar (Direct Air Capture – DAC), cientistas do Departamento de Energia do Oak Ridge National Laboratory desvendaram mecanismos fundamentais da sequestração de dióxido de carbono (CO2) usando glicina aquosa, um aminoácido com alto poder absorvente. A pesquisa combinou métodos computacionais avançados para sondar fenômenos dinâmicos até então menos explorados em soluções líquidas, como a velocidade de captura do CO2.
Santanu Roy e Vyacheslav Bryantsev, que projetaram a investigação computacional, ressaltam que a compreensão dos efeitos dinâmicos das moléculas de água e suas interações complexas é essencial para obter uma imagem completa de como as reações ocorrem e sua velocidade. Para isso, um dos principais achados do estudo é que focar apenas na barreira de energia livre – ou seja, a energia necessária para que um sistema transite de um estado para outro – é uma simplificação excessiva que não captura a complexidade do processo. Tal abordagem poderia levar a uma interpretação imprecisa da cinética de reação, que influencia a velocidade na qual uma reação ocorre.
Uma descoberta surpreendente foi que a etapa inicial, na qual o CO2 interage com a glicina, é quase 800 vezes mais lenta que a etapa subsequente, que envolve a liberação de um próton para formar um estado de produto misto que mantém o gás absorvido. Apesar de as barreiras de energia livre serem constantes para ambas as etapas, esse novo entendimento delineia claramente as velocidades dessas duas fases cruciais e oferece um caminho para melhorar a eficiência da absorção e separação do CO2.
As simulações dinâmicas moleculares ab initio utilizadas na pesquisa, apesar de avançadas, estão limitadas pelo curto alcance de tempo e espaço e pelos altos custos de representação das reações químicas. Pensando nisso, os pesquisadores buscam combinar abordagens de aprendizado de máquina com simulações de alta precisão para desenvolver potenciais de interação interatômica baseados em redes neurais profundas, o que permitirá realizar simulações moleculares com alta precisão em escalas muito maiores e com custos computacionais significativamente reduzidos.
Roy complementa que, ao retratar a cinética molecular do processo de captura de CO2 por aminoácidos aquosos, a utilização da abordagem de aprendizado de máquina será fundamental para investigar como os fatores macroscópicos, como temperatura, pressão e viscosidade, influenciam o DAC. Esses fatores estão diretamente relacionados com a imagem molecular alcançada pelos estudos atuais.
Os resultados da pesquisa iluminam o funcionamento complexo do DAC e enfatizam o papel vital da cinética, termodinâmica e interações moleculares na remoção de CO2 da atmosfera por aminoácidos aquosos. À medida que esses mecanismos se tornam mais compreendidos, torna-se mais viável o emprego de uma tecnologia DAC em larga escala. Projetos de DAC, em várias partes do mundo, estão em diferentes estágios de pesquisa, testes e desenvolvimento, mostrando a crescente importância da bioeconomia na estratégia global de gestão ambiental.
Fonte: Xinyou Ma, Vyacheslav S. Bryantsev, Santanu Roy, “An ab initio free energy study of the reaction mechanism and rate-limiting steps of CO2 capture by aqueous glycine,” Cell Reports Physical Science, vol. 4, no. 11, 101642, November 15, 2023, DOI: 10.1016/j.xcrp.2023.101642.