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西北工业大学王俊杰团队J. Am. Chem. Soc.: 机器学习加速A2BC2三元电子化合物的发现

时间：2023-11-23 来源： 浏览：

西北工业大学王俊杰团队J. Am. Chem. Soc.: 机器学习加速A2BC2三元电子化合物的发现

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收录于合集 #机器学习 29个
2023年11月21日，J. Am. Chem. Soc.在线发表了西北工业大学王俊杰教授 课题组的研究论文，题目为《 Machine Learning-Accelerated Discovery of A 2 BC 2 Ternary Electrides with Diverse Anionic Electron Densities 》。

在此研究中，作者结合了机器学习（ML）和高通量（HT）计算揭示了 A 2 BC 2 化合 物 家族 中具有P4/mbm空间群的新三元电子化合物。从214个已知 A 2 BC 2 相的库开始，使用密度泛函理论（DFT）计算来计算电子局域函数（ELF）的最大值，显示出42种潜在的电子化合物。然后在此数据集上训练一个模型，并用于预测 由结构原型生成 14437种假设化合物的电子化合物行为。然后，通过高通量计算仔细检查了该模型预测的1254种候选电子化合物的稳定性和 电子化合物 特征。

通过这种分层方法， 预测了41种稳定和104种亚稳的新 A 2 BC 2 电子化合物 。有趣的是，所有三种电子化合物，即缺电子、中性电子和富电子的 电子化合物 ，都存在于预测的化合物中。然后成功地合成了三种最有前途的新 电子化合物 ，其中 两种富电子的Nd 2 ScSi 2 和La 2 YbGe 2 ，以及一种缺电子的Y 2 LiSi 2 ，并对其进行了实验表征。此外，当负载Ru时，在温和的条件下合成的 电子化合物 对NH 3 的合成表现出高催化活性。特别是， 缺电子的 Y 2 LiSi 2 表现出催化活性和化学稳定性的良好平衡 ，表明其在催化中的未来应用。

图1  结合ML和HT计算新三元电子化合物的搜索框架

图2  准备用于训练ML模型的输入数据集

图3 ML 模型的训练和性能

图4 A 2 BC 2 电子化合物中间隙电子形成的分析

图5  A 2 BC 2 电子化合物的晶体和电子结构

图6  Nd 2 ScSi 2 、La 2 YbGe 2 和Y 2 LiSi 2 的储氢性能和功函数测量

图7  富电子A 2 BC 2 电子化合物 用于NH 3 合成 的性能评价

图8  缺电子Y 2 LiSi 2 电子 化合物用于 催化合成氨的性能及机理

【 论文链接 】
Wang, Z., Gong, Y., Evans, M.L. et al. Machine Learning-Accelerated Discovery of A 2 BC 2 Ternary Electrides with Diverse Anionic Electron Densities . J. Am. Chem. Soc. , 2023 . https://doi.org/10.1021/jacs.3c10538

【其他相关文献】

[1] Wang, J., Hanzawa, K., Hiramatsu, H. et al. Exploration of Stable Strontium Phosphide-Based electrides: Theoretical Structure Prediction and Experimental Validation. J. Am. Chem. Soc ., 2017 , 139, 15668-15680. https://doi.org/10.1021/jacs.7b06279
[2]  Li, K., Blatov, V.A. & Wang, J. Discovery of electrides in Electron-Rich Non-electride Materials via Energy Modification of Interstitial Electrons. Adv. Funct. Mater. , 2022 , 32, 2112198. https://doi.org/10.1002/adfm.202112198
(纯计算)河北工业大学张小明/刘国栋团队J. Am. Chem. Soc.: 磁性电子化合物的高通量筛选
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