Machine learning-accelerated prediction of overpotential of oxygen evolution reaction of single-atom catalysts

过电位 析氧 催化作用 Atom(片上系统) 密度泛函理论 化学 材料科学 纳米技术 计算机科学 电化学 计算化学 物理化学 电极 生物化学 嵌入式系统
作者
Lianping Wu,Tian Guo,Teng Li
出处
期刊:iScience [Cell Press]
卷期号:24 (5): 102398-102398 被引量:71
标识
DOI:10.1016/j.isci.2021.102398
摘要

The oxygen evolution reaction (OER) is a critical reaction for energy-related applications, yet suffers from its slow kinetics and large overpotential. It is desirable to develop effective OER electrocatalysts, such as single-atom catalysts (SACs). Here, we demonstrate machine learning (ML)-accelerated prediction of OER overpotential of all transition metals. Based on density functional theory (DFT) calculations of 15 species of SACs, we design a topological information-based ML model to map the OER overpotentials with atomic properties of the corresponding SACs. The trained ML model not only yields remarkable prediction precision (relative error of 6.49%) but also enables a 130,000-fold reduction of prediction time in comparison with pure DFT calculation. Furthermore, an intrinsic descriptor that correlates the overpotential of an SAC with its atomic properties is revealed. The approach and results from this study can be readily applicable to screen other SACs and significantly accelerate the design of high-performance catalysts for many other reactions.
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