Optimization of photocatalytic materials with a combination of analytical data and machine learning

结合分析数据和机器学习优化光催化材料

• 批准号: 22K05158
• 负责人: 片山 建二
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Chuo University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K05158/
• 关键词: 太陽光水分解; 機械学習; 分析科学データ; 分析化学データ

太陽光エネルギーを活用した光触媒水分解は、次世代エネルギーの生成手段として期待されている。有望な新規物質が発見されると、多数の研究グループがその性能を再現するために追試を行うが、化学組成が同じでも、界面構造や不純物、厚みなどの微視的および巨視的状態が同じでなければ同様の性能を発揮することができない。本研究では、機械学習を用いて、各研究グループで環境に適した実験条件を適用できる方法論を確立し、高性能な材料やデバイスを提供することを目指している。デバイスの性能と実験条件は、簡単には関連付けられないため、デバイス材料の分析化学データを収集し、波形などのデータの特徴量を介在変数としてデバイス性能値と実験条件を機械学習的に接続した。この手法により、デバイス性能に重要な材料要因が分析化学データから抽出され、無限に続く実験操作の試行錯誤を経ることなく、新しい材料の分析データからデバイスや材料の最適化が可能になる。本年度は、具体的なテストとして、太陽光水分解材料として注目されるヘマタイトとバナジン酸ビスマスにこの手法を適用した。吸収スペクトル、X線回折パターン、ラマンスペクトル、電気化学インピーダンスデータを用いて材料性能を予測することに成功し、本研究について2報の学術論文に掲載された。

Sunlight エ ネ ル ギ ー を use し た photocatalytic decomposition of water は, next generation エ ネ ル ギ ー の generating means と し て expect さ れ て い る. Is expected to be な new rules material が 発 see さ れ る と, most の グ ル ー プ が そ の performance を reappearance す る た め に line after try を う が, chemical composition with じ が で も や, interface structure is not pure, thick み な ど の micro visual お よ び state of macroscope が with じ で な け れ ば with others の performance を 発 swing す る こ と が で き な い. This study で は, mechanical learning を い て, various research グ ル ー プ で environment に optimum し た be 験 conditions of を で き る methodology を established し, high-performance な materials や デ バ イ ス を provide す る こ と を refers し て い る. デ バ イ ス の と performance be は 験 conditions, Jane 単 に は masato even pay け ら れ な い た め, デ バ イ ス material の analytical chemistry デ ー タ を 収 し, waveform な ど の デ ー タ の, 徴 quantity を lie in the number of variations と し て デ バ イ ス performance numerical と be 験 conditions を rote learning に receive 続 し た. こ の gimmick に よ り, デ バ イ ス performance に な important material in が analytical chemistry デ ー タ か ら spare さ れ, infinite に 続 く be 験 の trial operation error を 経 る こ と な く, new し い material の analysis デ ー タ か ら デ バ イ ス の や material optimization が may に な る. This year は, concrete な テ ス ト と し て, sunlight water decomposition material と し て attention さ れ る ヘ マ タ イ ト と バ ナ ジ ン acid ビ ス マ ス に こ の gimmick を applicable し た. Suction 収 ス ペ ク ト ル, X-ray inflexion パ タ ー ン, ラ マ ン ス ペ ク ト ル, electric chemical イ 気 ン ピ ー ダ ン ス デ ー タ を with い て material performance を be す る こ と に し success, this study に つ い て 2 quote の academic papers に first white jasmines load さ れ た.

项目成果

Effect of CoO_<i>x</i> and Rh Cocatalysts on Local Charge Carrier Dynamics of BiVO₄ Particles by Pattern-Illumination Time-Resolved Phase Microscopy

图案照明时间分辨相显微镜研究 CoO_<i>x</i> 和 Rh 助催化剂对 BiVO₄ 粒子局部载流子动力学的影响

• DOI: 10.1021/acs.jpcc.2c06834
• 发表时间: 2022
• 期刊: The Journal of Physical Chemistry C
• 作者: Chugenji Tatsuya;Pan Zhenhua;Katayama Kenji
• 通讯作者: Katayama Kenji

パターン光光照射時間分解位相差顕微鏡を用いた光触媒水分解材料の活性度マッピング

使用图案光照射时间分辨相差显微镜绘制光催化水分解材料的活性图

• 发表时间: 2022
• 作者: Kenji Katayama;Tatsuya Chugenji;Zhenhua Pan;片山建二
• 通讯作者: 片山建二

Local charge carrier dynamics of a particulate Ga-doped La₅Ti₂Cu_0.9Ag_0.1O₇S₅ photocatalyst and the impact of Rh cocatalysts

颗粒状 Ga 掺杂 La₅Ti₂Cu_0.9Ag_0.1O<sub> 的局部载流子动力学

• DOI: 10.1039/d2cp02808e
• 发表时间: 2022
• 期刊: Physical Chemistry Chemical Physics
• 影响因子: 3.3
• 作者: Chugenji Tatsuya;Pan Zhenhua;Nandal Vikas;Seki Kazuhiko;Domen Kazunari;Katayama Kenji
• 通讯作者: Katayama Kenji

Elucidating the Role of Surface Energetics on Charge Separation during Photoelectrochemical Water Splitting

• DOI: 10.1021/acscatal.2c04225
• 发表时间: 2022-11
• 期刊: ACS Catalysis
• 影响因子: 12.9
• 作者: Zhenhua Pan;V. Nandal;Y. Pihosh;T. Higashi;Tianlu Liu;J. A. Röhr;K. Seki;Chiheng Chu;K. Domen;K. Katayama

Microfluidic formation of topological defects in liquid crystals and their application

液晶拓扑缺陷的微流控形成及其应用

• 发表时间: 2022
• 作者: Nagai Yuya;Katayama Kenji;片山建二;Kenji Katayama;Kenji Katayama;Kenji Katayama
• 通讯作者: Kenji Katayama