В Сколтехе использовали методы машинного обучения для улучшения каталитических свойств сплавов
Исследователи из Сколтеха и их коллеги из Германии и США изучили свойства и поведение сплава палладия и меди при изменении температуры и концентрации водорода. Полученные результаты можно использовать для разработки катализаторов.
Исследование опубликовано в Journal of Applied Physics. Материалы на основе сплавов переходных металлов могут обладать каталитической способностью, поэтому их широко используют в таких химических реакциях, как гидрирование диоксида углерода (CO2) и получение метанола из диоксида углерода.
Эффективность этих катализаторов можно существенно повысить, если использовать сплав более дорогого реактивного элемента с другим, более дешевым и более инертным элементом. В качестве примера такого катализатора можно привести сплав палладия (Pd) и меди (Cu), в котором отдельные атомы палладия располагаются в решетке меди.
Исследователи Центра энергетических технологий Сколтеха (CEST) Чжун-Кан Хань, Дебалая Саркер и Сергей Левченко совместно с коллегами из университетов Германии и США промоделировали свойства сплава палладий-медь из первых принципов, используя машинноe обучениe для предсказания распределения атомов палладия на поверхности из меди в зависимости от парциального давления и температуры водорода.
«Каталитически активные центры на поверхности создаются только атомами палладия, поэтому важно знать, какое количество этих атомов будет находиться на поверхности при соответствующих температурах и парциальных давлениях водорода», − рассказывает Сергей Левченко.
По его словам, для расчета энергий множества атомных конфигураций палладия в решетке меди в присутствии адсорбированного водорода требуются колоссальные вычислительные ресурсы, поэтому в данном исследовании ученые решили использовать более удобную для работы суррогатную модель кластерного разложения. «Эта модель позволяет за считанные секунды оценить энергию миллионов конфигураций.
Наша система гораздо сложнее, чем те, которые обычно исследуют с использованием метода кластерных разложений. В данном случае мы исследовали поверхность сплава, где на стабильность различных атомных конфигураций оказывают влияние адсорбаты из газовой фазы. Именно поэтому мы использовали метод машинного обучения, основанный на сжатом зондировании (он широко применяется для сжатия изображений) и разработали на его основе высокоточную предсказательную суррогатную модель», − поясняет Левченко.
Ученые установили, что адсорбция водорода действительно оказывает существенное влияние на концентрацию атомов палладия в верхнем слое поверхности из меди (Cu (111)). «При низких парциальных давлениях и повышенных температурах водорода палладий остается преимущественно на поверхности, а при более высоких давлениях и более низких температурах палладий, наоборот, удаляется от поверхности под воздействием адсорбции водорода», − поясняет Левченко.
Авторы надеются, что полученные результаты откроют новые возможности для создания металлических сплавов с улучшенными каталитическими свойствами благодаря учету динамики изменений в составе и структуре материалов в реальных условиях эксплуатации. В работе принимали участие исследователи из Берлинского университета им. Гумбольдта (Германия) и Питтсбургского университета (США).
Telegram 
Дзен 
VK 
