清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

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
秋夜临完成签到,获得积分10
6秒前
11秒前
Rosaline发布了新的文献求助20
19秒前
harry完成签到,获得积分10
22秒前
Fx完成签到 ,获得积分10
35秒前
短巷完成签到 ,获得积分10
38秒前
宸浅完成签到 ,获得积分10
39秒前
00完成签到 ,获得积分10
43秒前
43秒前
咯咯咯完成签到 ,获得积分10
46秒前
言小鱼发布了新的文献求助10
48秒前
jojo665完成签到 ,获得积分10
54秒前
橘子海完成签到 ,获得积分10
57秒前
言小鱼完成签到,获得积分10
1分钟前
Jonsnow完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Luis完成签到,获得积分10
1分钟前
JL完成签到 ,获得积分10
1分钟前
dragonhmw完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
研友_Z7XY28完成签到 ,获得积分10
1分钟前
整齐的蜻蜓完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Kelvin.Tsi完成签到 ,获得积分10
1分钟前
属实有点拉胯完成签到 ,获得积分10
1分钟前
2分钟前
HCKACECE完成签到 ,获得积分10
2分钟前
hhhh发布了新的文献求助200
2分钟前
2分钟前
yy完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Mr_X发布了新的文献求助10
2分钟前
陆黑暗完成签到 ,获得积分10
2分钟前
新奇完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Mr_X完成签到,获得积分20
2分钟前
hhh2018687完成签到,获得积分10
2分钟前
wanci应助Mr_X采纳,获得10
2分钟前
居居侠完成签到 ,获得积分10
2分钟前
我和你完成签到 ,获得积分10
2分钟前
英姑应助volvoamg采纳,获得10
2分钟前
虚幻元风完成签到 ,获得积分10
2分钟前
美丽依波完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Jessica英语好完成签到 ,获得积分10
3分钟前
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 3183763
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2833786
关于积分的说明 7995586
捐赠科研通 2496028
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1331890
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 636455
邀请新用户注册赠送积分活动 603625