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    Paládio, Conheça o cobre:​​os pesquisadores usam o aprendizado de máquina para melhorar os catalisadores

    Crédito:Pixabay / CC0 Public Domain

    Pesquisadores da Skoltech e seus colegas da Alemanha e dos Estados Unidos estudaram as propriedades e o comportamento de uma liga de paládio-cobre sob mudanças de temperatura e concentrações de hidrogênio, com implicações altamente relevantes desta pesquisa para o projeto de catalisador. O artigo foi publicado no Journal of Applied Physics .

    Materiais de liga de metal de transição podem ter propriedades catalíticas e são amplamente usados ​​para facilitar várias reações químicas, como CO 2 hidrogenação, um processo que transforma o dióxido de carbono em metanol. Usar uma liga de um elemento reativo mais caro com outra mais barata e inerte torna esses catalisadores altamente eficientes. Um exemplo de tal catalisador seria uma liga de paládio (Pd) e cobre (Cu), onde átomos isolados de Pd são posicionados na rede Cu.

    Zhong-Kang Han, Debalaya Sarker e Sergey Levchenko do Centro Skoltech para Ciência e Tecnologia de Energia (CEST) e seus colegas modelaram as propriedades de uma liga de Pd / Cu, usando um modelo de aprendizado de máquina para prever a distribuição de átomos de Pd em uma superfície de Cu em função da pressão parcial de hidrogênio e da temperatura. "Apenas átomos de Pd na superfície fornecem sítios cataliticamente ativos. Portanto, é importante saber quantos desses átomos podem ser encontrados na superfície em temperaturas relevantes e pressões parciais de hidrogênio, "Levchenko diz.

    Ele diz que avaliar as energias de muitas configurações atômicas de Pd dentro da rede Cu requer muitos recursos computacionais, portanto, os pesquisadores escolheram um modelo de expansão de cluster substituto que é mais fácil de manusear. “Este modelo nos permite avaliar a energia de milhões de configurações em segundos. Neste estudo, tínhamos um sistema mais complexo do que os normalmente estudados usando expansão de cluster:uma superfície de uma liga onde a estabilidade de várias configurações atômicas é influenciada por adsorbatos da fase gasosa. Portanto, aplicamos a abordagem de aprendizado de máquina com base em detecção compactada (um método amplamente usado para compactar imagens) para desenvolver um modelo substituto muito preciso e preditivo, "Levchenko observa.

    A equipe descobriu que a adsorção de hidrogênio realmente tem um forte efeito na concentração de átomos de Pd na camada superior da superfície de Cu (111). "Enquanto em baixas pressões parciais de hidrogênio e temperaturas mais altas, o Pd prefere ficar na superfície, em pressões mais altas e temperaturas mais baixas, a adsorção de hidrogênio afasta o Pd da superfície, "Levchenko explica.

    Os autores esperam que suas descobertas possam abrir a porta para o projeto de ligas metálicas com melhores propriedades catalíticas, levando em consideração as mudanças dinâmicas na composição e estrutura dos materiais em condições operacionais realistas.


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