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
Owen应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
萧水白应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
Frieren完成签到 ,获得积分10
5秒前
农夫完成签到,获得积分10
5秒前
貔貅完成签到,获得积分10
11秒前
年轻的凝云完成签到 ,获得积分10
13秒前
15秒前
17秒前
从心随缘完成签到 ,获得积分10
17秒前
火星上小土豆完成签到 ,获得积分10
18秒前
行云流水完成签到,获得积分10
19秒前
颜靖仇发布了新的文献求助10
21秒前
抹茶肥肠发布了新的文献求助10
22秒前
rice0601完成签到,获得积分10
23秒前
zodiac完成签到,获得积分10
26秒前
Aimer的小迷弟完成签到,获得积分10
27秒前
整齐的惮完成签到 ,获得积分10
28秒前
轩羊羊完成签到 ,获得积分10
29秒前
年糕完成签到 ,获得积分10
31秒前
Dearjw1655完成签到,获得积分10
35秒前
然而。完成签到 ,获得积分10
35秒前
Hyacinth完成签到 ,获得积分10
39秒前
酷酷的笔记本完成签到,获得积分10
42秒前
fourhairs完成签到,获得积分10
44秒前
颜靖仇完成签到,获得积分10
44秒前
46秒前
无限的千凝完成签到 ,获得积分10
50秒前
jessie完成签到 ,获得积分10
50秒前
咕噜咕噜发布了新的文献求助10
51秒前
邓娅琴完成签到 ,获得积分10
52秒前
Snow完成签到 ,获得积分10
53秒前
抹茶肥肠完成签到 ,获得积分10
54秒前
疗伤烧肉粽完成签到,获得积分10
57秒前
Driscoll完成签到 ,获得积分10
1分钟前
思无邪完成签到 ,获得积分10
1分钟前
任性星星完成签到 ,获得积分10
1分钟前
yupingqin完成签到 ,获得积分10
1分钟前
dajiejie完成签到 ,获得积分10
1分钟前
大乐完成签到 ,获得积分10
1分钟前
zenabia完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
Spray / Wall-interaction Modelling by Dimensionless Data Analysis 2000
ALA生合成不全マウスでの糖代謝異常の分子機構解析 520
安全防范技术与工程 500
Mathematics and Finite Element Discretizations of Incompressible Navier—Stokes Flows 500
2024 Medicinal Chemistry Reviews 400
Актуализированная стратиграфическая схема триасовых отложений Прикаспийского региона. Объяснительная записка 360
Dictionary of socialism 350
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 3192710
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2841763
关于积分的说明 8034633
捐赠科研通 2505463
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1338603
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 638372
邀请新用户注册赠送积分活动 606929