【講座題目】pH-電場(chǎng)耦合微動(dòng)力學(xué)建模和主動(dòng)機器學(xué)習力場(chǎng)開(kāi)發(fā)
【時(shí) 間】2024年6月24日 周一 上午9:30
【地 點(diǎn)】保定校區 動(dòng)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(jiǎn)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(kāi)發(fā)，電催化過(guò)程理論建模與預測，先進(jìn)氫能源材料設計與開(kāi)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(diǎn)研發(fā)計劃課題/子課題等10余個(gè)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、授權發(fā)明專(zhuān)利4項。
【講座內容簡(jiǎn)介】
氫燃料電池被廣泛認為是未來(lái)社會(huì )可持續發(fā)展的重要能源裝置。然而，電催化氧還原反應（ORR）是制約其效率的瓶頸。設計性能優(yōu)異，價(jià)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機制，常見(jiàn)的模擬方法包括基于微觀(guān)動(dòng)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(dòng)力學(xué)（AIMD）模擬。然而，如何考慮微觀(guān)動(dòng)力學(xué)模型中pH和電場(chǎng)效應的影響以及提高AIMD方法的采樣效率成為提高設計效率的關(guān)鍵。本次匯報將重點(diǎn)介紹pH-電場(chǎng)耦合微動(dòng)力學(xué)建模精準揭示單原子M-N-C催化劑中的pH依賴(lài)性的微觀(guān)機理，提出“酸性陷阱”在M-N-C催化劑設計中的重要性。此外，本次報告也將展示機器學(xué)習力場(chǎng)結合力偏置蒙特卡洛方法在模擬碳原子在金屬表面生長(cháng)石墨烯的應用。