机器学习模型将脱碳技术催化剂的评估速度从几个月缩短到几毫秒

下次您在乡村公路上开车经过农场或草原和池塘时，请环顾四周。它们是生物质的丰富来源。这包括玉米、大豆、甘蔗、柳枝稷、藻类和其他植物物质。这些富含碳的材料可以转化为液体燃料和化学品，具有许多可能的应用。例如，美国有足够的生物质能为所有航空旅行生产可再生喷气燃料。

目前的一个主要障碍是缺乏将生物质转化为生物燃料或其他有用产品所需的有效、低成本的催化剂。美国能源部(DOE)阿贡国家实验室的研究人员报告称，他们正在开发一种基于人工智能的模型，以加快设计基于碳化钼的低成本催化剂的过程。

“生物质是一种有机材料，这意味着它充满了碳，”阿贡大学材料科学部(MSD)的组长RajeevAssary说。“最终目标是廉价地将碳转化为对社会有用的产品，在这种情况下，是生物燃料和可生物降解塑料等化学品。这些产品避免了对化石燃料的需求。”

目前，科学家们可以通过在高温下处理生物质来生产一种叫做热解油的类石油产品。但所得产品的含氧量非常高。氧是不希望有的，因此通过使用碳化钼催化剂进行的反应将其除去。但一个主要问题是这种催化剂的表面吸收了氧原子，这些氧原子积聚在表面并降低了催化剂的性能。

一种建议的解决方案是向碳化钼中添加少量新元素，例如镍或锌。这种掺杂元素削弱了催化剂表面氧原子的键合，防止催化剂中毒。

“问题在于找到掺杂剂和表面结构的正确组合，”MSD的助理科学家HieuDoan说。“碳化钼具有非常复杂的结构。因此，我们呼吁超级计算与理论计算相结合，不仅可以模拟表面原子与氧结合的行为，还可以模拟附近原子的行为。”

使用在阿贡的Theta超级计算机上进行的模拟，该团队创建了一个包含20,000个结构的数据库，用于氧与掺杂碳化钼的结合能。他们的模拟考虑了几十种掺杂元素和催化剂表面每种掺杂元素的一百多个可能位置。Theta是美国能源部科学办公室用户设施阿贡领导力计算设施的一部分。

然后，他们使用这个数据库来训练一个深度学习模型。深度学习是机器学习的一种形式，计算机通过首先分析大量样本数据来学习解决问题。“不再局限于使用传统计算方法在数月内评估几千个催化剂结构，通过我们的深度学习模型，我们现在可以在几毫秒内对数万个结构进行准确且廉价的计算，”Doan说。“这是对类固醇的材料筛选。”

该团队将他们的原子级模拟和深度学习模型的结果发送给了生物能源联盟的化学催化。他们将进行实验以评估一小组候选催化剂。

“在不久的将来，我们希望能够处理超过一百万种结构和不同的结合原子，例如氢，”Assary指出。“我们还希望将同样的计算方法应用于其他脱碳技术的催化剂，例如将水转化为清洁的氢燃料。”

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