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数据驱动模型快速预测固态材料中的脱氢势垒

导读 研究人员开发了一种数据驱动模型来预测氢化镁(MgH2)的脱氢势垒,氢化镁是一种很有前景的固态储氢材料。这一进步对于增强氢存储技术具有巨大...

研究人员开发了一种数据驱动模型来预测氢化镁(MgH2)的脱氢势垒,氢化镁是一种很有前景的固态储氢材料。这一进步对于增强氢存储技术具有巨大潜力,氢存储技术是向可持续能源解决方案过渡的关键组成部分。

氢气因其多功能性和清洁能源潜力而受到认可,可以从各种可再生能源中生产。固态储氢材料,特别是MgH2,由于其高存储容量和资源丰富而被认为是高效储氢的主要候选材料。

然而,尽管过去五年进行了广泛的研究,MgH2的材料性能仍未达到美国能源部(US-DOE)设定的性能目标。

关键挑战在于理解固态储氢反应的基本原理。目前评估储氢材料效率的方法依赖于脱氢焓和能垒,后者特别复杂且计算量大。传统的过渡态搜索技术虽然随着时间的推移而不断完善,但仍然昂贵且耗时,限制了发现和优化的速度。

为了解决这个问题,研究小组引入了一个模型,该模型使用易于计算的参数来预测脱氢势垒:Mg-H键的晶体汉密尔顿布居轨道和原子氢原子之间的距离。通过推导距离-能量比,该模型捕获了反应动力学的基本化学性质,其计算需求明显低于传统方法。

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