ГлавнаяЛента

В Сколтехе с помощью методов машинного обучения улучшили каталитические свойства сплавов

16 ноября 2020, 13:30|
1471

Исследователи из Сколтеха и их коллеги из Германии и США изучили свойства и поведение сплава палладия и меди при изменении температуры и концентрации водорода. Полученные результаты можно использовать для разработки катализаторов.

Материалы на основе сплавов переходных металлов могут обладать каталитической способностью, поэтому их широко используют в таких химических реакциях, как гидрирование диоксида углерода (CO2) и получение метанола из диоксида углерода.

Исследователи Центра энергетических технологий Сколтеха (CEST) Чжун-Кан Хань, Дебалая Саркер и Сергей Левченко совместно с коллегами из университетов Германии и США промоделировали свойства сплава палладий-медь из первых принципов, используя машинноe обучениe для предсказания распределения атомов палладия на поверхности из меди в зависимости от парциального давления и температуры водорода.

«Каталитически активные центры на поверхности создаются только атомами палладия, поэтому важно знать, какое количество этих атомов будет находиться на поверхности при соответствующих температурах и парциальных давлениях водорода», − рассказывает Сергей Левченко.

По его словам, для расчета энергий множества атомных конфигураций палладия в решетке меди в присутствии адсорбированного водорода требуются колоссальные вычислительные ресурсы, поэтому в данном исследовании ученые решили использовать более удобную для работы суррогатную модель кластерного разложения. «Эта модель позволяет за считанные секунды оценить энергию миллионов конфигураций.

«Наша система гораздо сложнее, чем те, которые обычно исследуют с использованием метода кластерных разложений. В данном случае мы исследовали поверхность сплава, где на стабильность различных атомных конфигураций оказывают влияние адсорбаты из газовой фазы. Именно поэтому мы использовали метод машинного обучения, основанный на сжатом зондировании (он широко применяется для сжатия изображений) и разработали на его основе высокоточную предсказательную суррогатную модель», − поясняет Левченко.

Исследование опубликовано в Journal of Applied Physics 

Расскажите знакомым:

Главное про цифровые технологии в Москве

Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности

Что такое ICT.Moscow?

ICT.Moscow — открытая площадка о цифровых технологиях в Москве. Мы создаем наиболее полную картину развития рынка технологий в городе и за его пределами, помогаем бизнесу следить за главными трендами, не упускать возможности и находить новых партнеров.



Если не указано иное, материалы доступны по лицензии Creative Commons BY 4.0