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山東大學(xué)鄧偉僑/于鐵Nature子刊:機器學(xué)習(xí)輔助設(shè)計!從10950個候選物篩選單原子合金催化劑!

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甲烷(CH4)裂解成氫氣(H2)和碳的過程在制領(lǐng)域受到廣泛關(guān)注。然而,傳統(tǒng)的催化方法由于嚴(yán)重的碳沉積而迅速失活。

2024年7月18日,山東大學(xué)鄧偉僑教授、于鐵副研究員在國際頂級期刊Nature Communications發(fā)表題為《Machine learning aided design of single-atom alloy catalysts for methane cracking》的研究論文。

在這里,研究發(fā)現(xiàn)在450°C下,通過球磨制備的錸/鎳單原子合金(Re/Ni)可以實現(xiàn)有效的甲烷裂解。

山東大學(xué)鄧偉僑/于鐵Nature子刊:機器學(xué)習(xí)輔助設(shè)計!從10950個候選物篩選單原子合金催化劑!

通過機器學(xué)習(xí)模型設(shè)計的單原子合金催化劑。

為了探索單原子合金催化,研究團隊構(gòu)建了一個包含10950個過渡金屬單原子合金表面的數(shù)據(jù)庫,并根據(jù)機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測的C-H鍵解離能壘篩選候選材料。

實驗驗證發(fā)現(xiàn)銥/鎳(Ir/Ni)和錸/鎳(Re/Ni)是表現(xiàn)最佳的。

值得注意的是,非貴金屬錸/鎳在450°C、1大氣壓下實現(xiàn)了10.7 gHgcat–1 h–1的氫氣產(chǎn)率,選擇性為99.9%,甲烷轉(zhuǎn)化率為7.75%。

并表明機械能顯著提升甲烷轉(zhuǎn)化率,并實現(xiàn)了超過持續(xù)240小時的甲烷裂解,顯著超過了文獻中的其他方法。

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CH4裂解催化劑的性能。

總之,本項研究設(shè)計了機器學(xué)習(xí)工作流程來預(yù)測 SAA 上的甲烷裂解。該工作流程自動獲取 SAA 的屬性和表面信息,選擇最佳描述符,并執(zhí)行 ML 分類和預(yù)測。利用該方法,從 10950 個過渡金屬 SAA 表面篩選出多種潛在的甲烷裂化催化劑。

經(jīng)過材料合成和活性測試,Ir/Ni和Re/Ni被驗證具有優(yōu)異的甲烷裂解催化活性。此外,與球磨方法相結(jié)合,Re/Ni 在從CH4裂解生產(chǎn)純H2方面實現(xiàn)了240小時的破紀(jì)錄壽命。

此外,副產(chǎn)物炭可用于鋰電池,并表現(xiàn)出比商業(yè)炭黑更高的性能。這項工作為在廣闊的結(jié)構(gòu)空間內(nèi)設(shè)計特定反應(yīng)的目標(biāo)催化劑建立了范例。

文獻信息:Sun, J., Tu, R., Xu, Y. et al. Machine learning aided design of single-atom alloy catalysts for methane cracking. Nat Commun 15, 6036 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-50417-7

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