Computational approach to catalyst heterogeneity based on non-empirical catalyst nanostructure exploration

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実用的な固体触媒の構造や電子状態はナノスケールで不均一であるため、従来の単一的な構造モデルではその本質を掴みきれない。本研究の目的は、遺伝的アルゴリズムによる広域探索とDFT計算による局所最適化を組み合わせた独自の非経験的構造探索法を駆使し、Ziegler-Natta触媒ナノ構造の分布、及び、これがもたらすポリマーの一次構造分布の起源を解明することである。当該年度は、以下の2項目を実施した。1) ドナーは触媒調製時にキャッピング剤として働きMgCl2ナノプレートの形成に作用するだけでなく、表面上でTiCl4と共吸着し活性種の立体特異性やポリマーの分子量分布に決定的な影響を与える。開発済みの二元系（TiCl4/MgCl2）用構造決定プログラムを改良し、実触媒の三元系（TiCl4/ドナー/MgCl2）を対象とした構造探索を初めて実現した。具体的には、MgCl2表面上の吸着サイトとドナーの吸着構造を紐づけたテンプレートセットを作成し、これを参照することで三元系の構造生成を可能にした。2) 非経験的構造探索法の欠点として、分子サイズや吸着パターンの増大が遺伝的アルゴリズムの局所解への早期収束と計算コストの飛躍的な増加をもたらす点が挙げられる。その解決策として、構造探索の過程で得られた準安定構造をデータベース化し、データベースからの移住に基づく分散型遺伝的アルゴリズムを実装した。早期収束を回避することで実験的に整合したサイズのTiCl4/MgCl2の構造決定を初めて実現した。また、TiCl4/MgCl2に対する機械学習ポテンシャル（HDNNP）の実装にも成功し、DFTをHDNNPに置き換えることで構造探索の飛躍的な高速化を達成した。