Combined High-Throughput DFT and ML Screening of Transition Metal Nitrides for Electrochemical CO<sub>2</sub> Reduction
Notice bibliographique
Résumé
The electrochemical reduction of CO 2 (CO 2 RR) using renewable electricity has the potential to reduce atmospheric CO 2 levels while producing valuable chemicals and fuels. However, the practical implementation of this technology is limited by the activity, selectivity, and stability of catalyst materials. In this study, we employ high-throughput density functional theory (DFT) calculations to screen ∼800 transition metal nitrides and identify potential catalysts for CO 2 RR. The stability and activity of the screened materials were thoroughly evaluated via thermodynamic analysis, revealing Co, Cr, and Ti transition metal nitrides as the most promising candidates. Additionally, we conduct a feature importance analysis using machine learning (ML) regression models for binding energy prediction and determine the primary factors influencing the stability of catalysts. We show that the group number of metals has a significant impact on the binding energy of *OH and thus on the stability of the catalysts. We anticipate that this combined approach of high-throughput DFT screening and design strategy derived from ML regression analysis could effectively lead to the discovery of improved energy materials.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».