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機(jī)器學(xué)習(xí)模型加快對(duì)脫碳技術(shù)的催化劑評(píng)估，從幾個(gè)月到毫秒

編輯 | 綠蘿

當(dāng)你開(kāi)車(chē)在路上經(jīng)過(guò)鄉(xiāng)村的農(nóng)場(chǎng)或草原和池塘?xí)r，環(huán)顧四周。可以看到玉米、大豆、甘蔗、柳樹(shù)、藻類(lèi)和其他等植物。它們是生物質(zhì)的豐富來(lái)源。這些富含碳的材料可以轉(zhuǎn)化為液體燃料和化學(xué)品，具有許多可能的應(yīng)用。

目前的一個(gè)主要障礙是缺乏將生物質(zhì)轉(zhuǎn)化為生物燃料或其他有用產(chǎn)品所需的有效、低成本的催化劑。

通過(guò)脫氧反應(yīng)將生物質(zhì)轉(zhuǎn)化為高附加值化學(xué)品，碳化鉬 (Mo2C) 被認(rèn)為是最活躍和經(jīng)濟(jì)上可行的催化劑之一。不幸的是，MO2C 催化劑存在的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)是表面氧化的敏感性，這需要過(guò)量的氫才能再生催化劑。

近日，來(lái)自美國(guó)能源部 (DOE) 阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的研究人員開(kāi)發(fā)了一個(gè)消息傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (MPNN) 機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以加快設(shè)計(jì)基于 Mo2C 的低成本催化劑的過(guò)程。研究結(jié)果強(qiáng)調(diào)了 MPNN 作為一種準(zhǔn)確且廣泛適用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，來(lái)加速基于描述符的催化劑發(fā)現(xiàn)。

該研究以「Accelerating the evaluation of crucial descriptors for catalyst screening via message passing neural network」為題，發(fā)布在《Digital Discovery》上。

「生物質(zhì)是一種有機(jī)材料，這意味著它充滿了碳，」阿貢材料科學(xué)部 (MSD) 的組長(zhǎng) Rajeev Assary 說(shuō)?！缸罱K目標(biāo)是廉價(jià)地將碳轉(zhuǎn)化為對(duì)社會(huì)有用的產(chǎn)品，避免了對(duì)化石燃料的需求?！?/span>

目前，科學(xué)家們可以通過(guò)高溫處理生物質(zhì)來(lái)生產(chǎn)一種叫做熱解油的類(lèi)石油產(chǎn)品。但所得產(chǎn)品的含氧量非常高。這種氧是不需要的，因此通過(guò)使用碳化鉬催化劑進(jìn)行的反應(yīng)將其除去。但一個(gè)主要問(wèn)題是這種催化劑的表面吸收了氧原子，這些氧原子積聚在表面，降低了催化劑的性能。

一種建議的解決方案是向碳化鉬中添加少量新元素，例如鎳或鋅。這種摻雜元素削弱了催化劑表面氧原子的鍵合，防止催化劑中毒。

「問(wèn)題在于找到摻雜劑和表面結(jié)構(gòu)的正確組合，」MSD 的助理科學(xué)家 Hieu Doan 說(shuō)。「碳化鉬具有非常復(fù)雜的結(jié)構(gòu)。因此，我們呼吁超級(jí)計(jì)算與理論計(jì)算相結(jié)合，不僅可以模擬表面原子與氧結(jié)合的行為，還可以模擬附近原子的行為?！?/span>

通過(guò)在阿貢的 Theta 超級(jí)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行的模擬，該團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了一個(gè)包含 20,000 個(gè)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)，用于氧與摻雜碳化鉬的結(jié)合能。他們的模擬考慮了幾十種摻雜元素和催化劑表面每種摻雜元素的一百多個(gè)可能位置。Theta 是阿貢領(lǐng)導(dǎo)計(jì)算設(shè)施、美國(guó)能源部科學(xué)用戶設(shè)施辦公室的一部分。

然后，他們使用這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種形式，計(jì)算機(jī)通過(guò)首先分析大量樣本數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)解決問(wèn)題。「不再局限于使用傳統(tǒng)計(jì)算方法在數(shù)月內(nèi)評(píng)估幾千個(gè)催化劑結(jié)構(gòu)，通過(guò)我們的深度學(xué)習(xí)模型，我們現(xiàn)在可以在幾毫秒內(nèi)對(duì)數(shù)萬(wàn)個(gè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行準(zhǔn)確且廉價(jià)的計(jì)算，」Doan 說(shuō)?！高@是對(duì)類(lèi)固醇的材料篩選?！?/span>

圖 1：原始和摻雜的 Mo2C 催化劑表面氧吸附的高通量結(jié)構(gòu)枚舉和數(shù)據(jù)生成。在這些結(jié)構(gòu)中，O、C、Mo 和摻雜原子分別顯示為紅色、灰色、綠色和紫色/黃色球體。（來(lái)源：論文）

具體而言，研究人員首先使用周期密度泛函理論在各種原始和摻雜的 Mo2C 表面上進(jìn)行 20 000 次氧結(jié)合能 (BEO) 的高通量 VASP 模擬。計(jì)算并開(kāi)發(fā)了一個(gè)包含 20 000 個(gè)氧吸附結(jié)構(gòu)的結(jié)合能數(shù)據(jù)庫(kù)，利用這個(gè)數(shù)據(jù)集，開(kāi)發(fā)了一個(gè)消息傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (MPNN) 機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用于僅使用未優(yōu)化的局部吸附幾何形狀作為輸入進(jìn)行極快的 BEO 預(yù)測(cè)。最佳模型產(chǎn)生的 BEO 相對(duì)于 DFT 計(jì)算值的平均絕對(duì)誤差為 0.176 eV。

圖示：LCG-MPNN 預(yù)測(cè)的氧結(jié)合能的奇偶校驗(yàn)圖。（來(lái)源：論文）

該團(tuán)隊(duì)將他們的原子級(jí)模擬和深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)果發(fā)送給了生物能源化學(xué)催化聯(lián)盟（Chemical Catalysis for Bioenergy Consortium）。他們將進(jìn)行實(shí)驗(yàn)以評(píng)估一小組候選催化劑。

「在不久的將來(lái)，我們希望能夠處理超過(guò)一百萬(wàn)種結(jié)構(gòu)和不同的結(jié)合原子，例如氫，」Assary 指出。「我們還希望將同樣的計(jì)算方法應(yīng)用于其他脫碳技術(shù)的催化劑，例如將水轉(zhuǎn)化為清潔的氫燃料?！?/span>

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