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>vwinchina德赢>在量子水平可持续化学:匹兹堡的约翰·凯斯大学探索计算量子化学的可持续发展潜力

该图像表示在科学实验室未来的计算机的屏幕的不同的材料(碳化物,氮化物和氧化物)的原子尺度结构。由Charles D. Griego酒店,卡菲基恩Saravanan和约翰·A·基思在文章编号1800142报道的计算炼金术程序利用一些科恩 - 深水密度泛函理论计算进行高通量以最小的计算工作新材料催化剂的筛选。((高通量筛选:基准计算为炼金碳化物,氮化物,和氧化物催化剂(进阶理论模拟料2019分之4)DOI:10.1002 / adts.201970010)
该图像表示在科学实验室未来的计算机的屏幕的不同的材料(碳化物,氮化物和氧化物)的原子尺度结构。由Charles D. Griego酒店,卡菲基恩Saravanan和约翰·A·基思在文章编号1800142报道的计算炼金术程序利用一些科恩 - 深水密度泛函理论计算进行高通量以最小的计算工作新材料催化剂的筛选。((高通量筛选:基准计算为炼金碳化物,氮化物,和氧化物催化剂(进阶理论模拟料2019分之4)DOI:10.1002 / adts.201970010)

抽象:
发展可持续的燃料和化学品生产的催化剂需要一种金发影响 - 一些催化剂太无效而有些则是太不划算了。催化剂测试也需要花费大量的时间和资源。在计算量子化学新的突破,但是,发现是“恰到好处”的催化剂和上千次的标准方法更快大有前途。

在量子水平可持续化学:匹兹堡的约翰·凯斯大学探索计算量子化学的可持续发展潜力

匹兹堡,宾夕法尼亚州|发表于2020年8月6日

匹兹堡副教授约翰·A·凯斯和他的工程斯旺森学校实验室组的大学正在使用新的量子化学计算方法进行分类假想电催化剂是“太慢”或“太贵了”,更彻底,速度比被认为是可能在几年前。基思也是理查德·金·梅隆教职研究员能源在斯旺森学校的化学和石油工程系。

基思集团的研究编制,“化工/材料的空间高效的电催化剂(DOI:10.1149.2 / 2.F09202IF)的计算量子化学求索”,于本月在接口方面,电化学学会季刊特色。

“几十年来,催化剂的开发是试错的结果 - 长达数年的发展,并在实验室测试,给我们的是如何催化过程的工作今天,计算模型为我们提供了新的见解,这些反应在分子一个基本的了解。级,”基斯解释。“最令人兴奋的是但是计算量子化学,它可以同时模拟的结构和许多原子动力,加上机器学习的增长领域,我们可以更快,更准确地预测和模拟模型催化剂。”

在文章中,基思解释一个从三方面用于预测新的电催化剂:1)分析假想反应路径;2)预测理想的电化学环境;和3)高通量通过炼金微扰密度泛函理论和机器学习筛选供电。文章阐述了这些方法如何改变工程师和科学家如何发展所需要的社会电催化剂。

“这些新兴的计算方法,可以让研究人员超过一千倍有效的标准相比,协议发现新的系统,”基斯说。“几个世纪以来,化学和材料科学依赖于实验室探索传统爱迪生模型,带来比成功更失败,从而浪费了不少时间和资源。传统的计算量子化学加速了这些努力,但最新的方法增压他们。这有助于研究人员更好地查明未被发现的催化剂,社会迫切需要一个可持续发展的未来。”

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关于约翰·基思

基思博士是美国匹兹堡大学化学和石油工程系副教授,R. K.梅隆教职研究员能源。他获得了来自卫斯理大学(2001年)的学士学位和加州理工学院(2007年)的博士学位。他在乌尔姆大学(2007- 2010年)的亚历山大·冯·洪堡的博士后研究员,后来副研究学者在普林斯顿大学(2010-2013)。基思是应用广泛的计算量子化学方法来了解整个科学和工程领域的广泛分子尺度现象的专家。他拥有超过65种研究出版物,是一个美国国家科学基金会职业奖的获得者。从2019 - 2020,他是由美国和卢森堡科学基金会于卢森堡,在那里他学习艺术化学物理和原子论的机器学习方法的状态大学客座研究员资助。

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联系方式:
保罗·科瓦奇

412-624-0265

版权所有©匹兹堡大学

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