機械学習とDFT計算を用いた窒素酸化物の還元触媒となる多元金属サブナノ粒子の探索

使用机器学习和 DFT 计算寻找作为氮氧化物还原催化剂的多金属亚纳米颗粒

基本信息

批准号：
22K14563
负责人：
吉田将隆
金额：
$ 3万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は、第一原理計算と機械学習の組み合わせにより、窒素酸化物を還元的に除去できる優れた触媒を探索し、効果的に反応を進行させるニ元金属サブナノ粒子の条件（成分、組成比、原子数など）を明らかすること、および理論計算により得られたこの物性予測の妥当性を実験によって検証することである。探索対象は、申請者のグル－プで既に単一金属サブナノ粒子の合成に成功している第4周期から第6周期に属する金属元素同士の組み合わせとする二成分合金サブナノ粒子とした。また金属イオンが規則正しく錯形成できる配位サイトを導入した申請者のグループ独自の高分子(デンドリマー)ので合成できる原子数を参考に、原子数は１２原子、組成比は４：８とした。合金サブナノ粒子の計算モデルは熱力学的に最も安定な構造を使用することにし、その構造を求めるために第一原理計算と粒子群最適化アルゴリズムの組み合わせを用いた。粒子群最適化アルゴリズムは広域最適解の探索を得意とするメタヒューリスティクスの1種であり、本研究では計算結果が初期条件に依存しやすいという第一原理計算の問題点を補うために使用した。第一原理計算には計算化学ソフトウェアVASPを使用した。成分・組成比・原子数の条件を偏りなく回帰モデルに取りこむのに十分な数として、220種類の無作為的に選ばれた条件でニ元金属サブナノ粒子モデルを作成した。さらに、そのうち無作為に抽出した40のサブナノ粒子構造に対する一酸化窒素の最安定吸着構造を第一原理計算で求め、その吸着エネルギーを計算した。得られた吸着エネルギーを、成分・組成比・原子数などの合金サブナノ粒子の特徴を示すパラメータと紐づけながらまとめ、データベースを構築した。さらに、得られた計算モデルの正当性を評価する手段として、走査型透過顕微鏡および高角環状暗視野を用いた金属サブナノ粒子の構造測定の準備実験を行った。

本研究的目的是通过第一性原理计算和机器学习相结合，寻找能够还原去除氮氧化物的优异催化剂，并找到条件（成分，目的是明确其组成比、原子数、等）并通过实验验证理论计算得到的物性预测的有效性。搜索目标是二元合金亚纳米颗粒，其是属于第4至6周期的金属元素的组合，申请人的团队已经成功合成了单一金属亚纳米颗粒。另外，参照本申请人集团的原始聚合物(树枝状聚合物)可合成的原子数，该聚合物引入了使金属离子有序地形成络合物的配位点，原子数设定为12个原子，且组成比设定为4:8。我们决定使用热力学最稳定的结构作为合金亚纳米粒子的计算模型，并结合第一性原理计算和粒子群优化算法来找到该结构。粒子群优化算法是一种擅长搜索广域最优解的元启发式算法，在本研究中，它们被用来弥补第一性原理计算中计算结果往往依赖于初始条件的问题。使用计算化学软件VASP进行第一性原理计算。使用 220 个随机选择的条件创建了双金属亚纳米粒子模型，以确保将组分、组成比和原子数量的条件无偏差地纳入回归模型。此外，利用第一性原理计算确定了40个随机选择的亚纳米粒子结构的一氧化氮最稳定的吸附结构，并计算了吸附能。通过将获得的吸附能与指示合金亚纳米粒子的特性的参数（例如成分、组成比和原子数）联系起来构建数据库。此外，作为评估所获得的计算模型的有效性的一种手段，我们进行了初步实验，使用扫描透射显微镜和高角度环形暗场测量金属亚纳米粒子的结构。