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青岛能源所孙晓岩/上海有机所马思聪,JACS!
研之成理
2025-09-17 20:00
文章摘要
背景:金属氢化物团簇在催化、能源存储等领域具有重要应用,但传统方法如X射线单晶衍射难以精确定位氢原子,中子衍射技术虽有效但资源有限。研究目的:为解决氢原子定位难题,研究团队引入基于神经网络的随机势能面行走(SSW-NN)方法,无需依赖中子衍射数据,仅需单晶X射线衍射和质谱数据即可高效预测氢位置。结论:该方法在铜、金、银及合金氢化物团簇中均表现出高准确性和广泛适用性,显著降低了研究成本,为催化剂设计和能源材料开发提供了新范式。
查看文献:
Machine Learning Potential for Copper Hydride Clusters: A Neutron Diffraction-Independent Approach for Locating Hydrogen Positions
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Journal of the American Chemical Society
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