德国哈伯研究所JACS:多目标优化法深度挖掘高效高熵合金电催化剂

文摘   2024-09-27 08:30   美国  




Part.01

研究背景


高熵合金(HEAs)是一类具有多种元素组成的材料,因其独特的活性位点分布而在电催化领域备受关注。HEAs通过其高度无序的元素排列,实现了几乎连续的吸附能量分布,这种特性使其在催化应用中具备更好的可调性。相比于传统合金,HEAs能够克服比例关系的限制,从而在催化性能上展现出更高的活性和稳定性。然而,现有的优化方法往往只聚焦于单一目标,如催化活性,未能同时考虑熵稳定性和成本效益,导致发现的材料可能不适合实际应用。因此,开发一种能够同时优化多种性能目标的框架,特别是在高维设计空间中,成为了当前研究的关键。



Part.02

研究内容


本研究提出了一种多目标贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)框架,结合图神经网络(GNN)模型,以探索高达10种元素的HEA设计空间。该框架采用多样性引导的批量选择策略,有效采样以满足催化活性、成本效益和混合熵三个目标。在具体实施中,研究利用GNN模型预测活性位点的吸附焓分布,并结合启发式的表面共吸附模型计算净吸附焓和平均电流密度。通过双目标和三目标优化的方法,框架能够识别出多个有前景的HEA电催化剂,这些候选材料在催化性能、成本和熵稳定性方面均展现出显著优势。此外,该框架的高效性使其能够快速处理大量样本,适应复杂的高维设计空间,从而为材料的发现提供了新的策略。



Part.03

图文解析


图1:用于发现氧还原反应(ORR)HEA电催化剂的框架示意图。


图1a展示了包含10种元素的HEA设计空间,每个组成元素的摩尔分数步长为1%,可能的HEA可以由任意成分组成。图1b展示了用于计算目标值的评估器。其中的机器学习模型指的是用于吸附焓预测的GNN回归模型。经验模型是指当前密度建模和相关混合熵计算。图1c展示了本研究的性能空间跨越三个客观维度,即催化活性、成本效益和混合熵。图1d展示了在性能空间中学习到的连续Pareto前沿。


图2:ML支持的催化活性预测的示意图。


图2a展示了ML支持的催化活性预测示意图。关键组成部分包括ML模型和电流密度建模,其中前者是基于作者建立的DFT数据集训练的GNN回归模型。与催化活性相关的结果图展示了总(灰色轮廓)和净(彩色填充条)吸附焓分布,以及标准化的电流密度(红色虚线)。图2b−e显示了GNN模型在迁移学习中的预测准确性(所有预测的平均绝对误差(MAE)均小于0.1 eV)。对于fcc位点O*吸附焓的预测(图2c、e),作者获得了0.051和0.094 eV的MAE,而顶位OH*对应的MAE为0.039和0.074 eV(图2b、d)。之所以O*对OH*的预测误差略高,可归因于fcc吸附位点更复杂的局部环境。


图3:使用双目标BO获得的五个不同5元HEA空间的学习Pareto前沿。


图3a展示了针对催化活性和相对成本来获得五个不同5元HEA空间的学习Pareto前沿,蓝色星形标记表示在AgIrPdPtRu HEA空间上进行单目标BO的结果。图3b展示了针对催化活性和混合熵来获得五个不同5元HEA空间的学习Pareto前沿,灰色虚线表示Pt(111)的催化活性。


图4:使用双目标BO获得的五个5到10元HEA空间的学习Pareto前沿。


图4a展示了使用超体积指标作为评估次数函数的Pareto前沿结果,其中曲线是对五个不同种子的平均值,方差用阴影区域表示。图4b展示了有突出显示的Pareto最优解的Pareto前沿,灰色虚线表示Pt(111)的催化活性。


图5:使用三目标BO获得的10元HEA空间的学习Pareto前沿。


图5展示了针对催化活性、成本效益和混合熵获得的10元(AgAuCuIrOsPdPtReRhRu)HEA空间的学习Pareto前沿。三维Pareto前沿投影到三个成对的二维子图中,其中被选定的Pareto最优解展示为三角形。



Part.04

结论与展望


本研究的结果显示,提出的多目标BO框架在HEA电催化剂的发现中具有显著的应用潜力。通过同时优化催化活性、成本效益和混合熵,该框架不仅突破了传统单目标优化的局限性,还有效识别出多种在各个方面均表现良好的候选材料。研究结果与已有实验数据一致,表明该方法的有效性和实用性。未来,该框架可以扩展到高通量实验,以加速材料的筛选和优化过程。同时,尽管目前在高维空间探索上取得了进展,但仍需对更多的合金进行实验验证,以确保其在实际应用中的有效性。未来的研究方向还可以包括改进模型、探索新材料,以及推动HEA电催化剂在实际催化反应中的应用,以实现更广泛的工业化潜力。




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  • Benchmarking the Intrinsic Activity of Transition Metal Oxides for the Oxygen Evolution Reaction with Advanced Nanoelectrodes, Angew Chem. Int. Ed. 202463, e202404663(hot paper).

  • Thermally Enhanced Relay Electrocatalysis of Nitrate-to-Ammonia Reduction over Single-Atom-Alloy Oxides, J. Am. Chem. Soc. 2024146, 7779.




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