通过预测与高通量实验发现复杂固溶体电催化剂
材料科学
2021-06-16 v1
摘要
为电化学能量转换反应高效发现电催化剂对应对气候变化至关重要。以氧还原反应为例,我们展示了利用数据驱动的发现循环,可攻克成分复杂固溶体(高熵合金)电催化剂所带来的多维挑战。迭代精炼的计算模型预测五元目标成分的活动趋势,并围绕这些趋势合成连续成分展布薄膜库。随后将高通量表征数据集输入以精炼模型。精炼后的模型正确预测了示例模型体系 Ag-Ir-Pd-Pt-Ru 用于氧还原反应的活性极大值。该方法以前所未有的方式识别电化学反应的最优复杂固溶体。
引用
@article{arxiv.2009.08529,
title = {Complex solid solution electrocatalyst discovery by prediction and high-throughput experimentation},
author = {Thomas A. A. Batchelor and Tobias Löffler and Bin Xiao and Olga A. Krysiak and Valerie Strotkötter and Jack K. Pedersen and Christian M. Clausen and Alan Savan and Wolfgang Schuhmann and Jan Rossmeisl and Alfred Ludwig},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.08529},
year = {2021}
}