机器学习加速搜寻新型双钙钛矿氧化物光催化剂

时间:2023-08-10 12:00:01
作者:万新阳,章烨辉,陆帅华,吴艺蕾,周跫桦,王金兰
关键字:机器学习, 双钙钛矿氧化物, 光催化, 全解水, 第一性原理计算
DOI:10.7498/aps.71.20220601
查看次数:522

如需要完整文档点击下方 "点击下载文档" 按钮

A2BB'O6型双钙钛矿氧化物材料, 相比于ABO3型单钙钛矿氧化物材料, 具有更好的稳定性和更宽泛的能带选择范围, 在光催化全解水领域具有良好的应用前景. 然而, 由于晶体结构和组成元素的多样性, 实验和理论上快速、准确搜寻高催化活性的A2BB'O6型双钙钛矿氧化物材料具有相当大的挑战性. 本文由材料数据库的带隙值数据出发, 采用机器学习与第一性原理相结合的方法, 从50000多种A2BB'O6型双钙钛矿氧化物材料中筛选出近8000种可能适用于光催化全解水的材料. 对筛选结果的统计分析表明, B/B'位均为d10金属离子的双钙钛矿氧化物, 更有可能成为全解水光催化剂. 随后通过进一步的第一性原理计算挑选出Sr2GaSbO6, Sr2InSbO6和K2NbTaO6这3种带边位置合适且不含铅、汞离子的A2BB'O6型双钙钛矿氧化物材料作为候选的全解水光催化剂.

如需要完整文档点击下方 "点击下载文档" 按钮

机器学习加速搜寻新型双钙钛矿氧化物光催化剂
《机器学习加速搜寻新型双钙钛矿氧化物光催化剂》
完整文档 下载到本地,方便收藏和查阅
文件号:296563
机器学习加速搜寻新型双钙钛矿氧化物光催化剂
点击下载文档
机器学习加速搜寻新型双钙钛矿氧化物光催化剂

点击下载 文件号:296563(点击复制) 公众号(点击复制)

x