【講座題目】pH-電場耦合微動力學(xué)建模和主動機器學(xué)習(xí)力場開發(fā)

【時 間】2024年6月24日 周一 上午9:30

【地 點】保定校區(qū) 動力工程系 教五樓102

【主講人】張頔，日本東北大學(xué) 材料科學(xué)高等研究所（WPI-AIMR）, 助理教授

【主講人簡介】

張頔，男，日本東北大學(xué)材料科學(xué)高等研究所HaoLi Lab特聘助理教授，從事燃料電池及電解池關(guān)鍵材料設(shè)計與制備工藝研究，主要研究方向為材料計算理論與人工智能方法開發(fā)，電催化過程理論建模與預(yù)測，先進(jìn)氫能源材料設(shè)計與開發(fā)，先后主持博士后創(chuàng)新人才支持計劃項目、上海市“超級博士后”項目、自然科學(xué)青年基金項目等，參與重點研發(fā)計劃課題/子課題等10余個項目，以第一作者在Nature communications，JACS(2篇), Advanced Materials，Chemical Science等期刊發(fā)表SCI論文、授權(quán)發(fā)明專利4項。

【講座內(nèi)容簡介】

氫燃料電池被廣泛認(rèn)為是未來社會可持續(xù)發(fā)展的重要能源裝置。然而，電催化氧還原反應(yīng)（ORR）是制約其效率的瓶頸。設(shè)計性能優(yōu)異，價格低廉、而且經(jīng)久耐用ORR催化劑成為氫燃料電池商業(yè)化的關(guān)鍵。為了更好地理解氧還原反應(yīng)機制，常見的模擬方法包括基于微觀動力學(xué)建模的火山圖模型和基于第一性原理計算的分子動力學(xué)（AIMD）模擬。然而，如何考慮微觀動力學(xué)模型中pH和電場效應(yīng)的影響以及提高AIMD方法的采樣效率成為提高設(shè)計效率的關(guān)鍵。本次匯報將重點介紹pH-電場耦合微動力學(xué)建模精準(zhǔn)揭示單原子M-N-C催化劑中的pH依賴性的微觀機理，提出“酸性陷阱”在M-N-C催化劑設(shè)計中的重要性。此外，本次報告也將展示機器學(xué)習(xí)力場結(jié)合力偏置蒙特卡洛方法在模擬碳原子在金屬表面生長石墨烯的應(yīng)用。