Thermodynamic-kinetic descriptor for predicting N2 selectivity in electrochemical NO reduction reaction
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113257
과학기술정보통신부
한국연구재단
충남대학교
전희준
5명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2030.08.31
6,273만원
6,273만원
기초연구
대학
대전광역시 유성구
화학 > 융합화학 > 계산화학
... 선택도(이하 selectivity)가 우수한 전기화학 촉매를 탐색하기 위해서는 촉매뿐만 아니라 전위, pH, 용매 등 전기화학적 요인을 반드시 고려하여야 한다.■ 본 연구에서는 대규모 데이터 탐색에서 유리한 i) Machine Learning Potential(MLP) 기반 스크리닝, 그리고 전기화학의 계면 현상을 모사할 수 있는 ii) Density Functional Theory(DFT) ...
1. 1년 차: thermodynamic descriptor 구축 및 MLP 기반 촉매 후보군 도출 ■ Open Catalyst Project의 OC20 데이터셋을 이용한다. 귀금속에 전이금속을 도입하여 d-band 중심의 변화를 유도하고,20-22 이를 통해 핵심 반응 중간체의 상대적 흡착 에너지를 조절한다. ■ 전기화학 반응의 대표 귀금속(Pt, Pd, Ir, ...
... DFT 계산 지표만으로 N2 selectivity를 사전 예측하여, 전수 DFT·실험 대비 탐색 후보군을 80% 이상 축소하고 상위 3~5종의 유망 촉매를 선별하는 저비용·고속 스크리닝 플랫폼으로 활용된다.■ 본 연구에서 구축한 descriptor-MK-실험 검증 체계는 촉매 조성뿐 아니라 전위·pH·coverage 조건과 같은 다양한 반응 조건을 함께 최적화하는 통합 설계 ...