Prediction of Catalytic Activity of Multinary Alloy Nanoparticle by Real-system All-electron Calculations

真实系统全电子计算预测多元合金纳米粒子的催化活性

• 批准号: 21H01739
• 负责人: 古山 通久
• 金额: $ 10.9万
• 依托单位: Shinshu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H01739/
• 关键词: 第一原理計算; 実在系構造; 機械学習; 多元素ナノ合金; 触媒活性; 合金ナノ粒子; 実在系

理論触媒科学において標準的概念である「dバンド中心」が提案されて20年以上が経った。“理論触媒科学の近年の進展にも関わらず、計算機支援による触媒材料設計は実現に遠い”とされる現状を打破し、理論・情報科学を活用した計算機支援による触媒材料設計を有効な選択肢の一つとするため、新たなアプローチが必要である。現在のアプローチは、実在系の構造と乖離した構造に基づくものであり、活性予測に対する限界も指摘されている。本研究では、(1)ナノ粒子の不均一な構造を考慮した第一原理計算データの蓄積、(2) 記述子の網羅的探索による一般化記述子の構築、に取り組む。従来の簡易的なモデル構造を用いたdバンド中心の予測性の限界を突破し、合金ナノ粒子触媒への各種分子の吸着特性に関する一般化記述子を構築し、高活性触媒の創製に資する基盤技術の構築を目標とする。本年度は、１．実在系第一原理計算データの蓄積、２．記述子の網羅的探索による一般化記述子の構築、に継続して取り組んだ。具体的には、2元・3元合金の吸着特性の予測のための並列化第一原理計算のデータを蓄積した。一般化記述子に加えて、吸着特性の基盤ともなる多元素ナノ合金のトータル状態密度および局所状態密度を予測するための基盤的な取り組みにも着手した。これまで、状態密度の予測はバルク、単元素系の報告は見られるが、ナノ粒子の合金系は皆無である。多数の第一原理計算データを基盤として、新たな手法の開発に取り組んだ。

The concept of theoretical catalyst science is "d" center,"which has been proposed for more than 20 years. "The recent progress of theoretical catalyst science is related to the development of computer support, and the design of catalyst materials is far from being realized." The current situation has been broken, and the theory and information science have been used to support the design of catalyst materials. Now, the structure of the system is different from that of the active prediction system. This study includes: (1) First principles calculation of particle heterogeneity;(2) Exploration of particle networks;(3) General description of particle structure; and (4) Selection of particle structures. The purpose of the present invention is to break through the limits of predictability of the center of the particle catalyst, to construct a generalized description of the adsorption characteristics of various molecules of the particle catalyst, and to construct a substrate technology for the creation of highly active catalysts. This year, we have: 1. the accumulation of first-principle calculation data; 2. the exploration of the network of description data; 3. the general description of the structure of description data; and 4. the selection data. Prediction of adsorption characteristics of binary and ternary alloys by parallel first-principle calculation A general description of the composition of the substrate, including the addition and adsorption properties of the multi-element alloy, is presented. For example, the prediction of state density, the report of single element system, and the alloy system of particles are not available. Most first-principle calculations are based on the development of new methods.

项目成果

Stability and Catalytic Properties of Multinary Alloy Nanoparticles based on Real System Structure Models

基于真实系统结构模型的多元合金纳米粒子的稳定性和催化性能

• 发表时间: 2021
• 作者: Kyoko Nakajima;Shota Araki;Masahiro Kawahara;Michihisa Koyama
• 通讯作者: Michihisa Koyama

Cyber catalysis: predicting stability and activity of multinary element nanoalloy based on real system first-principles calculations

网络催化：基于真实系统第一性原理计算预测多元元素纳米合金的稳定性和活性

• DOI: 10.21820/23987073.2022.2.51
• 发表时间: 2022
• 期刊: Impact
• 作者: Kimura Yosuke;Kashima Daiki;Kawahara Masahiro;Michihisa Koyama
• 通讯作者: Michihisa Koyama

材料研究のデータ駆動化に向けた潮流

数据驱动材料研究的趋势

• 发表时间: 2022
• 作者: 重本 真;柴垣 有希;稲葉 優文;中野 道彦;末廣 純也;古山通久
• 通讯作者: 古山通久

強い金属・担体相互作用による活性起源の解明とサイバー触媒科学への展望

阐明强金属-载体相互作用引起的活性起源以及网络催化科学的前景

• 发表时间: 2023
• 作者: Hosokawa Masahito;Endoh Taruho;Kamata Kazuma;Arikawa Koji;Nishikawa Yohei;Kogawa Masato;Saeki Tatsuya;Yoda Takuya;Takeyama Haruko;古山通久
• 通讯作者: 古山通久

データ駆動型AIラボの取り組みとサイバー触媒科学の展開

数据驱动的人工智能实验室工作和网络催化科学的发展

• 发表时间: 2022
• 作者: Yosuke Kageshima;Sota Shiga;Tatsuki Ode;Katsuya Teshima;Kazunari Domen;Hiromasa Nishikiori;古山通久
• 通讯作者: 古山通久