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ACS AMI: 機器學習+DFT指導設計高效的雙功能OER/ORR電催化劑

ACS AMI: 機器學習+DFT指導設計高效的雙功能OER/ORR電催化劑
尋找用于可持續和可再生清潔能源的高效雙功能析氧/還原反應 (OER/ORR) 電催化劑至關重要。機器學習(ML)已被用于幫助研究高效雙功能催化劑候選者的催化活性來源,其在催化劑研究中越來越流行。
ACS AMI: 機器學習+DFT指導設計高效的雙功能OER/ORR電催化劑
在此,貴州大學丁召教授、劍橋大學Zhaofu Zhang博士及貴州師范學院Wentao Wang等人提出了一種基于單一過渡金屬(TM)的有缺陷的AlP系統,通過使用DFT方法來驗證雙功能氧電催化。研究表明,在TM-錨定AlP單層的Al空位上,用兩個N原子取代兩個P原子可以提高催化活性。
具體而言,基于DFT計算和ML方法,作者設計了一系列VAl-2NP-AlP支撐的單原子催化劑(SAC)用于研究OER和ORR過程的催化活性。結果表明,Co@VAl-2NP-AlP和Ni@VAl-2NP-AlP系統分別具有最佳的OER(0.38, 0.24 V) 和 ORR過電位(0.25, 0.39 V)。此外,Fe@VAl-2NP-AlP的ORR過電位為0.48 V,也是ORR的理想電催化劑。

ACS AMI: 機器學習+DFT指導設計高效的雙功能OER/ORR電催化劑

圖1. TM@VAl-2NP-AlP作為SAC候選者的示意圖
根據*OH、*O和*OOH中間體的吉布斯自由能變化的比例關系,作者建立了火山圖和等高線圖并進一步給出了計算結果,TM原子的d帶中心和d軌道電子數與電負性的乘積是該系統的理想描述符。為了研究OER/ORR過程的活動起源,進一步采用基于梯度提升回歸(GBR)模型的ML方法來研究催化反應的其他潛在活性來源。結果表明,TM-d電子數、TM原子半徑及TM原子的電荷轉移也是與吸附行為有關的主要描述符。
這項工作的新穎性可以總結如下:(i)二維 AlP中引入的缺陷將提高OER和ORR過程的催化活性;(ii) 使用ML方法挖掘 2D TM@VAl-2NP-AlP系統的重要描述符是一種有效的方法。這項研究結果表明,通過結合 DFT計算和ML方法,可以在理論上指導設計高效但低成本的雙功能電催化劑。

ACS AMI: 機器學習+DFT指導設計高效的雙功能OER/ORR電催化劑

圖2. ML過程的簡要描述及特征重要性分析
Transition Metal and N Doping on AlP Monolayers for Bifunctional Oxygen Electrocatalysts: Density Functional Theory Study Assisted by Machine Learning Description, ACS Applied Materials & Interfaces 2021. DOI: 10.1021/acsami.1c22309

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