La synthèse de catalyseurs organométalliques, souvent complexe et impliquant des réactifs sensibles et des produits instables, peut s'avérer difficile. La relative faiblesse des liaisons entre les centres métalliques et les groupes coordinants implique que les ligands aquo et dioxygène peuvent perturber la structure moléculaire souhaitée, nécessitant fréquemment des conditions de travail anhydres et exemptes d'oxygène. Après la synthèse et la caractérisation, il est indispensable de déterminer les conditions optimales pour ces catalyseurs. Les centres catalytiques sont souvent constitués de métaux coûteux et non durables tels que le rhodium, l'iridium et le palladium, dont la consommation doit donc être minimisée. Dans ce travail, la pertinence de la méthode Easy DOE pour l'optimisation et l'analyse de trois catalyseurs à base d'iridium est discutée selon deux groupes de variables.
Le premier ensemble de conditions détermine les conditions de fonctionnement optimales des catalyseurs et permet de définir leurs performances. Les variables testées sont le substituant du catalyseur (éther couronne, méthoxyéthyle ou méthyle), le substrat, l'ajout de sels de sodium ou de lithium et l'ajout d'eau. Le second ensemble de conditions évalue l'impact environnemental, conformément aux critères d'Anastas et Warner pour la chimie verte. Les variables testées sont le solvant (solvants traditionnels comme le dichlorométhane versus solvants plus écologiques comme l'acétonitrile), la pression d'hydrogène et la sensibilité à l'oxygène. La méthode EasyDOE est utilisée pour concevoir ces expériences, ce qui réduit la quantité de données nécessaires à l'obtention de résultats significatifs. Ensemble, ces deux ensembles de conditions permettent de caractériser l'environnement chimique le plus adapté aux catalyseurs et d'identifier les pistes d'amélioration pour une chimie plus respectueuse de l'environnement.
Bonjour. Je m'appelle JR Cobb. Je suis stagiaire chez JMP et assistant de recherche à l'Université de Caroline du Nord à Chapel Hill. Aujourd'hui, je vais vous expliquer comment nous avons utilisé Graph Builder dans JMP pour caractériser les propriétés d'hydrogénation de ce complexe d'iridium. Ce travail s'inscrit dans le cadre des recherches de mon groupe sur la catalyse cationique. En l'absence de lithium, ce catalyseur est inactif. L'ajout d'un équivalent de lithium permet d'obtenir un complexe catalytiquement actif, capable de réaliser diverses transformations.
Auparavant, il a été démontré que ce catalyseur réduisait les alcènes. Dans ce travail, nous allons explorer comment les performances d'hydrogénation varient en fonction de différents paramètres. Avant tout, il est essentiel de comprendre la raison d'être de l'hydrogénation. En effet, l'ajout d'hydrogène sur une double liaison offre de nombreuses possibilités pour introduire de nouveaux groupements fonctionnels, rendant les molécules beaucoup plus intéressantes. Par exemple, ce système π entre un carbone et un azote est appelé nitrile.
Si on hydrogéne cette molécule, on obtient une amine. De même, on peut réduire une cétone en alcool, et une amine en une autre amine. L'hydrogénation permet de réaliser de nombreuses transformations. Elle crée des molécules plus fonctionnelles ou dotées de fonctionnalités différentes, ce qui est précisément l'objectif de la chimie.
Dans ce travail, nous allons explorer l'hydrogénation des alcènes, avec pour objectif une hydrogénation sélective. Le schéma rouge à droite illustre une hydrogénation complète et non sélective. Cela signifie que la molécule, qui possède à la fois un nitrile et une cétone, est totalement réduite.
Nous obtenons une amine et un alcool. Cependant, l'idéal, et cela dépend de la conception du catalyseur et des conditions réactionnelles, serait de ne réduire qu'un seul de ces composés. Cela nous permettrait de mieux contrôler les transformations possibles. Par exemple, nous souhaiterions réduire soit uniquement le nitrile, soit uniquement l'alcool, mais pas les deux.
Dans ce travail, nous explorerons également des méthodes permettant de garantir la sélectivité de notre hydrogénation pour les alcènes que nous souhaitons réduire, et non pour d'autres molécules. Ceci résume notre approche et la manière dont nous avons mis en place ces hydrogénations. Voici donc notre complexe catalytiquement inactif ; nous ne souhaitons observer aucune réaction. Il s'agit d'un exemple avec une cétone α,β-insaturée. Nous ne voulons aucune catalyse en l'absence de lithium dans la solution.
L'ajout de lithium vise à réduire uniquement cette double liaison, laissant intacte la double liaison carbone-oxygène. Le tableau ci-dessous récapitule les conditions réactionnelles utilisées.
Une variante à plus petite échelle de l'expérimentation à haut débit, utilisant 18 flacons simultanément, a été employée. Le catalyseur, l'activateur au lithium (le cas échéant), une solution de substrat, un inhibiteur de polymérisation et un étalon interne ont été introduits dans un flacon pour chromatographie en phase gazeuse. L'ensemble a été hydrogéné sous 10 bars d'hydrogène pendant une heure. Le déroulement et les résultats de la réaction ont ensuite été suivis par spectroscopie RMN du proton, ainsi que par HSTC et RMN.
Le problème, c'est que nous avons encore beaucoup à apprendre sur le fonctionnement de ce catalyseur. Nous savions seulement qu'il pouvait hydrogéner le styrène ; c'était notre seul point de départ. Nous avions de nombreuses questions concernant ses performances, ce qui impliquait de nombreuses expériences.
Nous souhaitions observer l'impact des groupements électrodonneurs et électroattracteurs sur les substrats. Comment la substitution d'un substrat influence-t-elle le rendement obtenu ? La géométrie même du substrat a-t-elle une incidence sur ce rendement ? Nous cherchions à répondre à toutes ces questions, ce qui a naturellement conduit à la visualisation des données. Nous avons ainsi obtenu plus de 70 lignes de données, chacune correspondant à un spectre RMN.
Bien que ce spectre, qu'il s'agisse du spectre protonique 1D ou du spectre QC 2DHS, nous fournisse de nombreuses informations, même après avoir compilé les résultats dans un tableau, il est difficile de comprendre précisément le type d'hydrogénation dont ce catalyseur est capable. C'est là que l'outil Graph Builder s'est avéré très utile.
Nous souhaitions créer des visualisations qui nous permettraient de mieux appréhender ces données sans avoir à les analyser spectre par spectre. Voici un premier exemple, certes imparfait, mais prometteur, de centralisation de toutes nos données de rendement. L'objectif était d'obtenir une conversion très élevée de l'alcène en alcane correspondant. C'est le cas pour la quasi-totalité des essais réalisés dans le cadre de ce travail.
On obtient immédiatement quelques informations. Tout d'abord, la taille du cercle est liée à la température de l'hydrogénation. Les petits cercles correspondent à la température ambiante et les plus grands à 60 degrés Celsius. La couleur du cercle est liée à l'activateur utilisé. Cette couleur bleue correspond à un sel appelé BARF de lithium, dont je parlerai plus en détail ultérieurement. Nous pouvons ensuite poursuivre notre analyse.
Le violet, le vert, le rouge et le bleu indiquent simplement l'ajout de différents sels ou l'absence de sel. On constate immédiatement que le substrat ortho-vinylanisole présente une hydrogénation très élevée à température ambiante. On sait donc d'emblée que les dérivés d'anisole sont particulièrement réceptifs à l'hydrogénation par ce catalyseur.
De même, à 60 degrés Celsius avec l'ajout de lithium BARF, on observe que les alcéanes cycliques présentent une très forte propension à l'hydrogénation. En revanche, certains substrats plus volumineux comme le tétraphényléthylène et le tétraméthyléthylène, que la température ou la force de réaction soient faibles, et que l'on ajoute ou non du lithium, sont très difficiles à hydrogéner.
Cela nous a permis de mieux cerner les types de substrats à privilégier, mais ce tableau reste complexe. Il est toujours difficile d'analyser l'influence de chaque variable sur le rendement d'hydrogénation. Sachant toutefois que le dérivé d'anisole présentait un rendement d'hydrogénation relativement élevé, nous avons souhaité étudier d'autres dérivés du styrène.
Par exemple, en ajoutant un groupe méthyle au styrène, molécule située ici au centre, on obtient l'α-méthylstyrène. Ce groupe méthyle est appelé carbone alpha. On peut également obtenir le β-méthylstyrène trans en l'ajoutant de l'autre côté de la double liaison. Nous nous sommes intéressés à l'influence de la géométrie. Nous avons constaté que le styrène présente des rendements d'hydrogénation élevés car la double liaison concernée est facilement accessible, sans encombrement stérique. En revanche, l'α-méthylstyrène, avec son groupe méthyle en position alpha, s'est avéré très difficile à hydrogéner, avec un rendement de seulement 35 %. Par contre, en plaçant le groupe méthyle de l'autre côté, nous avons obtenu des rendements de l'ordre de 10 %.
Nous nous rapprochions ainsi des résultats obtenus lors de nos premiers essais avec le styrène. Nous avons également émis l'hypothèse que, du fait de la liaison d'un cation lithium au macrocycle, un groupe méthoxy relativement chargé négativement pourrait coordonner ce lithium et orienter la double liaison plus près du centre iridium.
Nous souhaitions réaliser une expérience en plaçant le groupe méthoxy directement à côté du groupe vinyle, puis en le plaçant en face de celui-ci. Nous avons observé une différence significative de rendement entre l'ortho-vinylanisole et le paravinylanisole. Cette étude a démontré de manière très intéressante comment la géométrie du substrat, même avec des groupes de même masse moléculaire, influençait le rendement.
De même, il existe deux façons d'augmenter significativement la vitesse d'hydrogénation. La première consiste à chauffer la réaction, comme nous l'avons fait avec les quatre substrats étudiés à température élevée. Il s'agissait du 2-cyclohexène-1-one, un composé possédant une double liaison et une fonction cétone. Ce composé faisait partie de notre étude de sélectivité, tout comme les alcènes cycliques mentionnés précédemment. Nous avons observé que, hormis le tétraméthylène, dont le rendement restait relativement faible (coloration violette), tous les autres composés présentaient des rendements supérieurs à 60 °C.
C’est ainsi que nous avons appris que des températures plus élevées favorisaient l’hydrogénation. De plus, nous savions que le BARF de lithium, abréviation de cet anion allongé, se coordonnait au macrocycle et engendrait une activité accrue. Mais nous nous demandions si un cation 2+ ou 3+ pouvait se lier encore plus fortement au macrocycle et augmenter davantage les rendements.
Malheureusement, l'utilisation de triflate de lithium et de trifluide de magnésium n'a pas permis d'obtenir des résultats significativement meilleurs qu'avec la barre de lithium seule. En réalité, les résultats étaient même bien pires, le triflate de lithium étant aussi inefficace qu'en l'absence d'activateur. Enfin, nous souhaitions utiliser les paramètres Steremal B1, qui quantifient l'encombrement stérique et nous permettent d'évaluer la densité de l'environnement chimique autour d'une double liaison.
Dans ce cas, plus le paramètre de l'escalier est élevé, plus l'oléfine est encombrante. Par conséquent, nous avons supposé que la liaison de ce substrat au centre d'iridium serait plus difficile. C'est précisément ce que nous avons observé pour des paramètres Steremal B1 cumulés plus faibles : des rendements d'hydrogénation plus élevés, notamment avec la barre de lithium à haute température.
Lorsque nous avons atteint des valeurs proches de 6 pour le paramètre Steremal B1, nous avons constaté un rendement extrêmement faible. L'ensemble de ces données a pu être visualisé grâce à JMP, ce qui nous a permis de tirer de précieux enseignements sur le comportement de ce catalyseur et les schémas d'hydrogénation. De nombreuses perspectives s'offrent à nous. Nous pouvons recourir à la chimie combinatoire, en utilisant la méthode DOE, pour concevoir de nouveaux catalyseurs jusqu'alors inaccessibles. Des essais de criblage nous permettront d'évaluer leurs performances en hydrogénation.
Nous pouvons également effectuer une analyse en composantes principales en intégrant davantage de variables numériques continues et en exploitant pleinement JMP pour mieux comprendre le comportement du catalyseur de notre groupe dans ce nouveau domaine de l'hydrogénation que nous n'avons pas encore exploré. JMP va rendre tout cela possible, et nous sommes très enthousiastes.
Un grand merci au groupe Miller de l'UNC, le laboratoire où ces recherches ont été menées, au département de chimie de l'Université de Caroline du Nord et au laboratoire de spectrométrie de masse, où toutes ces réactions ont eu lieu. Ces travaux ont été réalisés grâce à une subvention de la National Science Foundation.
