Exploring the physical origin of the electrocatalytic performance of an amorphous alloy catalyst via machine learning accelerated DFT study

催化作用 无定形固体 合金 材料科学 非晶态金属 化学工程 耐久性 纳米技术 冶金 复合材料 化学 结晶学 有机化学 工程类
作者
Siyan Gao,Huijie Zhen,Bo Wen,Jiang Ma,Xi Zhang
出处
期刊:Nanoscale [The Royal Society of Chemistry]
卷期号:14 (7): 2660-2667 被引量:12
标识
DOI:10.1039/d1nr07661b
摘要

The amorphous alloy Pd40Ni10Cu30P20 is a rising star as an HER catalyst since it possesses an excellent electrocatalytic activity and a high durability in practical experiments. However, the physical origin of the electrocatalytic performance of the amorphous alloy catalyst is still unclear due to the difficulty of amorphous modelling and the huge cost of DFT calculations. Here, we built a Smooth Overlap of Atomic Positions-Machine Learning (SOAP-ML) model to accelerate the DFT study on the effect of the local atomic environment of the Pd40Ni10Cu30P20 catalyst. Compared to pure DFT-calculated results and experiment, our model makes a good prediction (MSE = 0.018) of the local atomic environment with the best catalysis. We calculated 40 000 active sites on the amorphous alloy surface and obtained the optimal atomic ratio of the alloy catalyst (Pd : Cu : P : Ni = 0.51 : 0.33 : 0.09 : 0.07), indicating that the Pd d electrons mainly enhance the catalytic performance. We employed the SOAP-ML model to reveal the physical origin of the long durability as the dealloying of Ni, which is highly consistent with the experimental results. The above results all prove the high accuracy and reliability of the established SOAP-ML model and provide an appealing idea for the future application of the amorphous alloy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Jasper应助ABS采纳,获得10
1秒前
Ava应助haonanchen采纳,获得10
1秒前
1秒前
薰硝壤应助曾经的幼南采纳,获得10
2秒前
杜天豪发布了新的文献求助10
3秒前
5秒前
6秒前
6秒前
8秒前
8秒前
科研通AI2S应助小王采纳,获得10
9秒前
啦啦啦发布了新的文献求助10
9秒前
科研通AI2S应助小王采纳,获得10
9秒前
领导范儿应助小王采纳,获得10
9秒前
朴素千亦完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
晓晓来了发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
10秒前
李爱国应助谨言采纳,获得10
11秒前
11秒前
风中的绿完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
代码小白发布了新的文献求助10
12秒前
顺顺发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
香蕉觅云应助科研混子采纳,获得10
14秒前
FengGo发布了新的文献求助10
16秒前
cannon8应助晓晓来了采纳,获得20
16秒前
ABS发布了新的文献求助10
17秒前
乐乐应助LWDYF采纳,获得10
17秒前
18秒前
爆米花应助hua采纳,获得10
19秒前
香蕉觅云应助青鸾采纳,获得10
19秒前
顺顺完成签到 ,获得积分10
20秒前
Ava应助一棵草采纳,获得30
20秒前
共享精神应助lvsehx采纳,获得10
21秒前
guo完成签到,获得积分10
22秒前
刘得运完成签到,获得积分10
23秒前
yudandan@CJLU发布了新的文献求助10
23秒前
高分求助中
Evolution 3rd edition 1500
保险藏宝图 1000
Lire en communiste 1000
Mantiden: Faszinierende Lauerjäger Faszinierende Lauerjäger 700
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 700
Mathematics and Finite Element Discretizations of Incompressible Navier—Stokes Flows 500
A new species of Coccus (Homoptera: Coccoidea) from Malawi 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3182558
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2832916
关于积分的说明 7991034
捐赠科研通 2494919
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1331122
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 636238
邀请新用户注册赠送积分活动 603191