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AEM:机器学习增强框架加速开发尖晶石氧化物电催化剂

催化计  · 公众号  ·  · 2024-08-08 19:31

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电催化讨论群-1: 529627044  对可持续能源需求的激增刺激了对燃料电池、水分解和金属空气电池等电化学转换装置的深入研究,氧电催化剂的性能显著影响整体电化学效率。 近日, 韩国科学技术院 Kang Taek Lee 、韩国能源研究所 Chan-Woo Lee 提出了一种计算框架,该框架将机器学习和密度泛函理论( DFT )计算相结合,用于系统筛选 1240 种尖晶石氧化物。 本文要点 要点1.  在提高预测准确性的同时,作者解决了数据稀缺的问题,并且选定的材料优于基准钙钛矿氧化物。此外,作者还强调了它们作为混合离子和电子导体的潜力,以及离子扩散路径的 3D 网络。 要点2.  为了进一步加深对稳定性、催化活性和反应机理的理解和预测,作者引入了一种新的描述符:共价性指示剂。该研究为开发高性能尖晶石氧化物氧电催化剂提供了设计原则。 Incheol Jeong et.al A ………………………………

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