Kern-Schale Katalysatorsysteme für geringe Edelmetallbeladungen, hohe Umwandlungseffizienzen und hohe Lebensdauern in der Wasserelektrolyse mit saurer Polymerelektrolytmembran, Teilvorhabenbeschreibung: Computergestützte Vorhersage Stabiler Kern-Schale Konfigurationen

Description: Ziel dieses Teilprojekts ist das Screening von Kern-Schale Grenzflächen nach thermodynamisch stabilen Materialkombinationen durch atomistische Simulationen. Für die rigorose Bestimmung der entsprechenden Grenzflächenenergien müssen unterschiedliche Facetten und Terminierungen aller Materialien (oxidisches Titan, Tantal, Zinn, Niob und Iridium) berücksichtigt werden. Zudem ist die Bestimmung der genauen Grenzflächenstruktur ein komplexes globales Optimierungsproblem. Um diese Fragestellung zu lösen, sollen im Rahmen dieses Arbeitspaketes hochgenaue reaktive Kraftfelder für die Zielmaterialien entwickelt werden. Dies wird durch maschinelles Lernen (ML) auf Basis von Dichtefunktionaltheorie (DFT) Trainingsdaten erfolgen. Da diese Kraftfelder 3-4 Größenordnungen schnellere Simulationen als DFT ermöglichen kann die strukturelle Diversität der Grenzflächen (inklusive der Berücksichtigung von Defekten und Fehlstellen) auf diese Weise ausführlich erkundet werden.

SupportProgram

Tags: Iridium ? Niob ? Tantal ? Titan ? Zinn ? Künstliche Intelligenz ?

Region: Bavaria

Bounding boxes: 11.5° .. 11.5° x 49° .. 49°

License: Creative Commons Namensnennung-keine Bearbeitung-Nichtkommerziell 4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Finanzielle Förderung)
• Umweltbundesamt (Bereitstellung)
• Universität Bayreuth (Projektverantwortung)

Time ranges: 2025-01-01 - 2027-12-31

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Sub-project description: Computer-aided prediction of stable core-shell configurations
  Description: The aim of this subproject is the screening of core-shell interfaces for thermodynamically stable material combinations by atomistic simulations. For the rigorous determination of the corresponding interface energies, different facets and terminations of all materials (oxide titanium, tantalum, tin, niobium and iridium) have to be considered. In addition, the determination of the exact interface structure is a complex global optimization problem. To solve this problem, highly accurate reactive force fields for the target materials will be developed in this work package. This will be done by machine learning (ML) based on density functional theory (DFT) training data. Since these force fields allow 3-4 orders of magnitude faster simulations than DFT, the structural diversity of the interfaces (including the consideration of defects and imperfections) can be explored in detail in this way. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1139904

Status

Aktiv

Quality score

• Overall: 0.50
• Findability: 0.65

  • Title: 0.80
  • Description: 0.13
  • Identifier: false
  • Keywords: 1.00
  • Spatial: RegionIdentified (1.00)
  • Temporal: true
• Accessibility: 0.67

  • Landing page: Specific (1.00)
  • Direct access: false
  • Publicly accessible: true
• Interoperability: 0.00

  • Open file format: false
  • Media type: false
  • Machine-readable metadata: false
  • Machine-readable data: false
• Reusability: 0.67

  • License: ClearlySpecifiedAndFree (1.00)
  • Contact info: false
  • Publisher info: true

Accessed 1 times.