Research Paper 遺伝子アルゴリズムを基盤とした非経験的な固体触媒構造解明

谷池, 俊明

Description
近年の計算機及び計算化学の進展は固体材料の現実的なシミュレーションを可能としたが、触媒などの不均一な固体材料においては初期構造の経験的な入力が大きな足枷となっていた。本研究では、遺伝的アルゴリズムによる広域構造探索に密度汎関数計算に基づく局所構造最適化を組み込んだプログラムを開発し、触媒ナノ構造の真に非経験的な構造決定を目指した。金属クラスターなどの一元系、及び、塩化物や酸化物などの二元系のナノ構造を非経験的に決定するプログラムを実装することに成功した。さらに、Auクラスターの準安定構造を多変量解析により分類する方法を提案し、構造-エネルギー-反応性の相関を明らかにした。:Recent advances of computers and computational chemistry have enabled realistic simulation for solid materials. Nonetheless, the uncertainty of atomic structures of non-uniform solids like catalysts has prevented empirical input of initial structures. In this study, we aimed at truly ab-initio structure determination of nanocatalysts based on a genetic algorithm for widespread structure search which was combined with density functional calculations for local geometry optimization. Programs were successfully devised for unary systems like metal clusters and binary systems like halides or oxides. We also proposed a methodology to classify structural features of metal clusters based on multivariate analyses, and explored relationships among structures, energies, and reactivities of gold clusters.
基盤研究(C)(一般)
研究期間:2014~2016
課題番号:26420785
研究者番号:50447687
研究分野:化学
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