A reação Water-Gas Shift (WGS) é uma das rotas mais importantes para a produção de hidrogênio. Ela tem recebido grande importância devido ao uso do H2 nas principais indústrias químicas e como principal fonte de energia limpa no futuro. Embora já existam catalisadores industriais bem estabelecidos para a reação WGS, vários novos foram desenvolvidos para melhorar o desempenho e a estabilidade do processo com metais nobres em nanoescala suportados em óxidos. Para auxiliar com esses numerosos catalisadores, Redes Neurais Artificiais (RNAs) foram utilizadas para construir um modelo baseado em dados catalíticos da literatura. Neste contexto, foi desenvolvido um novo catalisador: nanopartículas de Co/CeO2- Sr suportadas em Nanotubos de Carbono de Paredes Múltiplas. O uso do Co resultou em alta atividade e tolerância ao enxofre, enquanto CeO2 possui alta capacidade de armazenamento de oxigênio devido à sua redutibilidade, e o Sr atua como promotor. O uso de nanotubos de carbono como suporte tem se mostrado vantajoso devido à sua elevada área superficial, propriedades condutoras e baixa disponibilidade de alguns óxidos. A atividade catalítica foi avaliada em uma faixa de temperatura industrialmente relevante sob pressão atmosférica, apresentando melhores desempenhos em temperaturas mais altas (300-450oC), e alcançando conversões de CO próximas do equilíbrio. Além disso, dados cinéticos foram coletados variando-se as concentrações das espécies. Modelos de lei de potência, de etapa determinante de reação, e os microcinéticos foram ajustados a eles, para discriminar a melhor formulação para compreender completamente a reação em estudo. O mecanismo redox foi identificado como o mais adequado e permitiu explicar o papel do catalisador durante a reação WGS, proporcionando ciclos de oxidação e redução a partir da disponibilidade e mobilidade de espécies O* em sua superfície. Todo este trabalho é um material de consultoria robusto para auxiliar nos planejamentos futuros de catalisadores e otimização para projetos de reatores industriais.

The Water-Gas Shift (WGS) reaction is one of the most important routes for hydrogen production. It has received great importance due to the use of H2 in the main chemical industries and main clean energy source in the future. Although there are already wellestablished industrial catalysts for the WGS reaction, several new ones have been developed for improving process performance and stability with noble metals at nanoscale supported on oxides. To assist with these numerous catalysts, Artificial Neural Networks (ANNs) were used to build a model based on catalytic data from the literature. In this context, a novel catalyst, Co/CeO2-Sr nanoparticles supported on Multi-Walled Carbon Nanotubes (MWCNTs), was developed. The use of Co resulted in a high activity and sulfur-tolerance, while CeO2 has a high oxygen storage capacity as a result of its reducibility, and Sr acts as a promoter. The use of carbon nanotubes as catalyst support has shown to be advantageous due to their high surface area, conductive properties, and the low availability of some oxides. The catalytic activity was evaluated in an industrially relevant temperature range under atmospheric pressure, presenting better performances at higher temperatures (300-450oC), and achieving near-equilibrium CO conversion. Furthermore, kinetic data was collected by varying the species concentrations. Conventional power-law, mechanistic ratedetermining step, and microkinetic models were adjusted to them, for discriminating the best formulation to fully understand the chemical reaction. The redox mechanism was identified as most suitable and allows explaining the catalyst role during the WGS reaction, providing oxidation and reduction cycles from the availability and mobility of O* species on its surface. All this work is a robust consultancy material to assist in future catalyst design and optimization for industrial reactor projects.