近日，華北電力大學楊維結教授、日本東北大學李昊教授合作，以Mg-H鍵強（-ICOHP）為引線，結合氫原子間距與鄰域化學環境，構建了一種數據驅動的用以描述和預測固態儲氫材料MgH2脫氫動力學性能的描述符模型。該研究團隊通過使用典型的固態氫儲存材料——鎂氫化物（MgH2）作為研究對象，并基于其晶體軌道哈密頓（Hamiltonian）布居法和氫原子位移，開發的描述符模型，揭示了脫氫反應動力學的關鍵化學過程，為理解材料性能提供了重要線索。該工作發表于《德國應化》（Angewandte Chemie International Edition）。圖文導讀研究團隊首先利用密度泛函理論（DFT）結合CI-NEB（Climbing Image Nudged Elastic Band）方法和IDM（Improved Dimer Method），對不同結構的MgH2過渡態進行搜索和計算。他們試圖通過測量Mg-H鍵的長度和鍵強來探索能量障礙與何種基本性質相關。描述符的其實構建采用晶體軌道哈密頓量（Hamiltonian）布局的積分絕對值（-ICOHP）作為鍵強描述的基本變量，并考慮了參與反應的Mg-H鍵的平均鍵強、最大鍵強以及外側和內側鍵強作為可能的組成部分。Figure 1 The initial exploration of the descriptors for MgH2 dehydrogenation barrier.而后通過使用不同結構的H空位來對反應區域化學環境進行描述。令人驚訝的是，在考慮到H空位排列的情況下，描述符已經能夠與能壘有很好的線性相關性。為了驗證這一規律，研究團隊繼續補充了不同H空位和不同H原子的脫氫樣本。另外，通過原子碰撞理論與宏觀中的胡克定律啟發。根據原子距離越遠碰撞概率越低，斷鍵后的成鍵時間越晚，導致的過渡態能量的升高。將H原子在反應中的位移量Δx加入到描述符中。使描述符與脫氫能壘表現出驚人線性相關（R2>0.9）。Figure 2 Exploration of the region where H vacancies capable of influencing the MgH2 dehydrogenation barrier are located and model correlation analysis to modify the neighborhood coefficients of H defect.不僅如此，為了更好更快的預測催化體系或者摻雜體系的脫氫性能，引入了電負性對金屬摻雜結構進行描述，而這不僅擴充了數據樣本還對描述符的應用場景進行了擴展。最終，一個由鍵強最大值、H原子反應位移、H空位數量和周圍電負性環境所構成的脫氫能壘描述符模型搭建完成。在添加三組測試樣本對進行模型測試時，描述符測試誤差僅為0.04、0.11以及0.09 eV。此外，值得注意的是基于描述符的預測不僅與DFT的結果精確匹配，與金屬摻雜實驗中觀察到的MgH2脫氫的溫度也表現出驚人的一致性。而進一步通過模型推測，通過某些高電負性4d和5d過渡金屬摻雜和表面結構處理工藝，可能會使脫氫溫度進一步降低，以符合US-DOE設定的溫度標準。Figure 3 Validating the accuracy of the derived model. (a) Structures of MgH2 dehydrogenation for model validation. White and orange spheres represent H and Mg, respectively. Blue spheres and dashed circles represent the atomic H involved in the reaction and H vacancy, respectively.意義：該模型的獨特之處在于，所有參數均可通過較少的計算成本進行直接計算。這意味著高效地預測固態儲氫材料的脫氫性能成為可能，無需進行昂貴且耗時的實驗和從頭計算（ab initio method）。通過與迄今為止報道的典型實驗測量結果進行比較，研究團隊發現，該模型表現出了出色的一致性。這為將MgH2的性能推向美國能源部（US-DOE）設定的目標提供了明確的設計指導，并為未來固態氫儲存材料的研發奠定了堅實的基礎。這一研究成果不僅為固態氫儲存材料領域帶來了新的突破，也為清潔能源技術的發展提供了重要支持。未來，研究人員將進一步優化該模型，以應對固態氫儲存材料設計中的挑戰，推動清潔能源技術的進步和應用。Figure 4 The composition of descriptors for the kinetics of MgH2 dehydrogenation.文獻信息C. Li, W. Yang*, H. Liu, X. Liu, X. Xing, Z. Gao, S. Dong, and H. Li*“Picturing the Gap Between the Performance and US-DOE’s Hydrogen Storage Target: A Data-Driven Model for MgH2 Dehydrogenation”, Angewandte Chemie International Edition, 2024, e202320151.DOI: https://doi.org/10.1002/anie.202320151
