圖文導(dǎo)讀圖1:展示了構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢能的計算模擬方法,包括數(shù)據(jù)收集的兩個階段和通過主動學(xué)習(xí)過程進(jìn)行的迭代。圖2:揭示了在不同pH值、電位和比表面積條件下,Cu2O到Cu的還原過程中氧的分布和反應(yīng)能量。圖3:展示了OD-Cu中氧分布的演變以及氧擴(kuò)散動力學(xué),包括氧在Cu殼層中的擴(kuò)散路徑分析。圖4:通過圖論識別了不同的活性位點,并展示了這些位點上氧解吸能量的分布。亮點介紹1. 揭示了OD-Cu催化劑在不同實驗條件下氧濃度的變化規(guī)律,表明pH、電位和比表面積是影響氧濃度的關(guān)鍵因素。2. 通過大規(guī)模分子動力學(xué)模擬,首次詳細(xì)分析了氧在OD-Cu中的擴(kuò)散動力學(xué),為理解催化劑的結(jié)構(gòu)動態(tài)提供了新的視角。3. 研究結(jié)果表明,盡管在實驗條件下Cu表面會重構(gòu),但表面氧原子并不穩(wěn)定,這與常見的實驗條件有關(guān)。4. 通過圖論方法識別了多種活性位點,為設(shè)計和優(yōu)化CO2電化學(xué)還原催化劑提供了重要的結(jié)構(gòu)信息。計算模擬本研究中使用第一性原理計算和分子動力學(xué)模擬的計算模擬,旨在研究氧化銅衍生的銅(OD-Cu)在電化學(xué)二氧化碳還原反應(yīng)中的行為。第一性原理計算:利用Vienna Ab initio Simulation Package(VASP)執(zhí)行密度泛函理論(DFT)模擬。采用Perdew–Burke–Ernzerhof (PBE) 交換關(guān)聯(lián)泛函,加上重新擬合的DFT-D2范德華力參數(shù)。這些計算主要用于生成初始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,為后續(xù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢(NNP)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。分子動力學(xué)模擬:結(jié)合活性學(xué)習(xí)技術(shù)和高維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢(HDNNP)進(jìn)行大規(guī)模分子動力學(xué)模擬。利用n2p2軟件包構(gòu)建HDNNP,該包是基于LAMMPS模擬軟件的一個接口,用于執(zhí)行NNP驅(qū)動的分子動力學(xué)(MD)模擬。模擬包括等溫等壓(NPT)和等溫等容(NVT)集合,以研究OD-Cu的氧含量和分布,以及氧原子的擴(kuò)散行為。機(jī)器學(xué)習(xí):采用活性學(xué)習(xí)方法,結(jié)合初始的DFT數(shù)據(jù)和后續(xù)通過MD模擬得到的數(shù)據(jù),不斷優(yōu)化和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢。這個過程旨在提高模擬精度,使之能夠準(zhǔn)確反映實驗條件下OD-Cu的行為。這些計算模擬方法的組合不僅提供了對OD-Cu在CO?還原反應(yīng)中行為的深入理解,也展示了機(jī)器學(xué)習(xí)和高性能計算在理解和設(shè)計新型催化劑中的潛力。通過這些高級的計算方法,研究團(tuán)隊能夠揭示OD-Cu催化劑在不同條件下的穩(wěn)定性、氧分布和動態(tài)變化,為設(shè)計更高效、更穩(wěn)定的電化學(xué)催化劑提供了重要的理論指導(dǎo)。文獻(xiàn)信息標(biāo)題:Stability and lifetime of diffusion-trapped oxygen in oxide-derived copper CO? reduction electrocatalysts期刊:Nature Catalysis