A Study of Two-Dimensional Single Atom-Supported MXenes as Hydrogen Evolution Reaction Catalysts Using DFT and Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
<p></p><p>Enclosed you will find the article entitled “A study of two-dimensional single atom-supported MXenes as hydrogen evolution reaction catalysts using DFT and machine learning”.<br></p> <p> </p> <p>Existing studies predominantly focused on the hydrogen evolution reaction (HER) activities and stabilities of oxygen-terminated MXenes with single-atom loading. However, to the best of our knowledge, two-dimensional (2D) MXenes with different terminations (e.g. Br, I, Se, Te, B, Si, P, and NH) have not yet been investigated for the purposes of HER catalysis. Therefore, in this work, we considered the combined effect of the different surface terminations (B, NH, O, F, Si, P, S, Cl, Se, Br, Te, and I) and single atom loading (Ti, V, Fe, Co, Ni, Cu, Zr, Nb, Mo, Tc, Ru, Rh, Pd, Ag, Hf, Ta, W, Re, Os, Ir, Pt, and Au) using DFT calculation. Gibbs free energy of hydrogen adsorption (reflecting activity) and the cohesive energy (a proxy for thermal stability) of these structures (264 in total) were calculated. We demonstrate that 21 uninvestigated 2D single-atom MXene catalysts, among 264 promising candidates, show an electrocatalytic activity surpassing that of platinum and a thermal stability surpassing those of synthesized borophene sheet and MoS<sub>2</sub>. Moreover, all catalysts examined in this work were further randomly separated into training and test sets with a ratio of 7:3. The HER electrocatalytic performance and thermal stability of the catalysts in the test set were predicted by machine learning algorithms. Most importantly, we present a way to provide a comparable precision (root mean square error values for the activity and thermal stability predictions are 0.158 eV and 0.02 eV, respectively) to the published machine learning works by avoiding their adoption of complex electronic features and the associated high computational cost, and <i>by only using features that are </i><i>easily available in chemical repositories</i>. The algorithms used in this work are expected to help future researchers quickly screen single atom loaded MXenes HER catalysts at the initial design stage in a cost-effective manner. </p> <p> </p> <p>We have no financial interest in the subject or instrumentation used and there is no known conflict of interest. </p><br><p></p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».