负载催化剂的理论计算研究与机器学习动力学模拟

来源:合肥微尺度物质科学国家研究中心
报告题目   负载催化剂的理论计算研究与机器学习动力学模拟
报告人   刘锦程 研究员
报告人单位   南开大学
报告时间   2024-01-24 10:00:00
报告地点   物质科研b楼1502会议室
主办单位   合肥微尺度物质科学国家研究中心
报告介绍

报告摘要:

  烧结是负载金属纳米颗粒催化剂中最重要的失活方式之一。因此,了解载体对烧结行为的影响至关重要。我们通过原位球差校正透射电子显微镜和深度势能分子动力学计算模拟,揭示了金纳米颗粒和各种载体之间的原子尺度动态相互作用。研究发现,与非晶态二氧化硅上的金纳米颗粒相比,氧化铈上的金纳米颗粒具有更小的接触角,并且在表面台阶处的流动性明显较小。通过基于机器学习的深度势能分子动力学(dpmd)模拟直接观察到二氧化硅表面的烧结过程和金在氧化铈上的强结合作用,以及co氧化氛围下的金颗粒动态变化。


报告人简介:

  刘锦程,南开大学材料科学与工程学院特聘研究员,博士毕业于清华大学,师从李隽教授。研究方向为理论计算催化、机器学习、分子动力学模拟、第一性原理计算。在jacs,nat. catal., nat. commun.等期刊发表文章30余篇,总被引6000余次。

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